Solana AI Agent Multimodal via Web3.js. L'agent signe automatiquement les transactions avec une paire de clés de portefeuille configurée, les soumet à un point de terminaison RPC Solana et surveille les confirmations. Son architecture modulaire permet des extensions faciles avec des modèles de prompts, des chaînes et des constructeurs d'instructions personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que la frappe automatisée NFT, les échanges de tokens, les robots de gestion de portefeuille, et plus encore.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

FastMCP est un framework Python open-source pour construire des serveurs et des clients MCP (Model Context Protocol) qui habilitent les LLM avec des outils externes, des sources de données et des invites personnalisées. Les développeurs définissent des classes d'outils et des gestionnaires de ressources en Python, les enregistrent auprès du serveur FastMCP et les déploient en utilisant des protocoles de transport comme HTTP, STDIO ou SSE. La bibliothèque client offre une interface asynchrone pour interagir avec n'importe quel serveur MCP, facilitant l'intégration transparente des agents IA dans les applications.