Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.

Esquilax est un framework léger en TypeScript conçu pour construire et orchestrer des workflows complexes d'agents d'IA. Il fournit une API claire permettant aux développeurs de définir déclarativement des agents, d'assigner des modules de mémoire et d'intégrer des actions plugins telles que des appels API ou des requêtes en base de données. Avec un support intégré pour la gestion du contexte et la coordination multi-agent, Esquilax simplifie la création de chatbots, d'assistants numériques et de processus automatisés. Son architecture basée sur des événements permet de chaîner ou de déclencher dynamiquement des tâches, tandis que les outils de journalisation et de débogage offrent une visibilité complète sur les interactions des agents. En abstraction du code répétitif, Esquilax aide les équipes à prototyper rapidement des applications IA évolutives.

Exo est un framework centré sur le développeur permettant la création d'agents pilotés par IA capables de communiquer avec les utilisateurs, d'invoquer des API externes et de préserver le contexte de conversation. Au cœur, Exo utilise des définitions TypeScript pour décrire des outils, des couches de mémoire et la gestion du dialogue. Les utilisateurs peuvent enregistrer des actions personnalisées pour des tâches telles que la récupération de données, la planification ou l'orchestration d'API. Le framework gère automatiquement des modèles de prompt, la gestion des messages et la gestion des erreurs. Le module de mémoire d'Exo peut stocker et rappeler des informations spécifiques à l'utilisateur à travers différentes sessions. Les développeurs déploient des agents dans des environnements Node.js ou sans serveur avec une configuration minimale. Exo prend aussi en charge des middlewares pour la journalisation, l'authentification et les métriques. Son architecture modulaire permet de réutiliser des composants dans plusieurs agents, accélérant le développement et réduisant la redondance.

Flock fournit un cadre modulaire convivial pour enchaîner plusieurs appels LLM, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes dans des agents autonomes. Avec le support de l'exécution asynchrone et des extensions de plugins, Flock permet un contrôle précis du comportement de l'agent, des déclencheurs et de la gestion du contexte. Il fonctionne parfaitement dans les environnements Node.js et navigateur, permettant aux équipes de prototyper rapidement des chatbots, des flux de traitement de données, des assistants virtuels et d'autres solutions d'automatisation basées sur l'IA.

Geers AI Lang Graph fournit une couche d'abstraction basée sur un graphe pour construire des agents IA qui coordonnent plusieurs appels LLM et gèrent des connaissances structurées. En définissant des nœuds et des arêtes représentant des prompts, des données et de la mémoire, les développeurs peuvent créer des flux de travail dynamiques, suivre le contexte à travers les interactions et visualiser les flux d'exécution. Le framework supporte des intégrations de plugins pour divers fournisseurs LLM, la templatisation de prompt personnalisée et des graphes exportables. Il simplifie la conception itérative d'agents, améliore la rétention du contexte et accélère le prototypage d'assistants conversationnels, bots d'aide à la décision et pipelines de recherche.

Griptape fournit un cadre IA complet qui simplifie le développement et le déploiement d'agents IA. Elle équipe les développeurs d'outils pour la préparation des données (ETL), des services basés sur la récupération (RAG) et la gestion des flux de travail d'agents. La plateforme soutient la création de systèmes IA sécurisés et fiables sans la complexité des cadres IA traditionnels, permettant aux organisations d'exploiter efficacement leurs données pour des applications intelligentes.

Janus Pro est un cadre d'IA innovant développé par Deepseek qui unifie la compréhension multimodale et la génération d'images. Il va au-delà des modèles précédents en incorporant un système d'encodage visuel découplé tout en maintenant une architecture de transformateur unifiée. Ce modèle excelle dans les tâches de génération de texte à image et d'image à texte, offrant performances et stabilité supérieures. Disponible en variantes de 1B et 7B paramètres, Janus Pro est conçu pour un usage commercial et de recherche, offrant de larges applications dans divers domaines.

LlamaIndex est un cadre innovant qui permet aux développeurs de créer des applications exploitant de grands modèles de langage. En fournissant des outils pour connecter des sources de données personnalisées, LlamaIndex garantit que vos données sont utilisées efficacement dans des applications d'IA génératives. Il prend en charge divers formats et types de données, permettant une intégration et une gestion transparentes des sources de données à la fois privées et publiques. Cela facilite la création d'applications intelligentes qui répondent précisément aux requêtes des utilisateurs ou accomplissent des tâches en utilisant des données contextuelles, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.

Ce cadre permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et déployer plusieurs agents IA qui communiquent via des messages JSON à travers un orchestrateur central. Chaque agent peut avoir des rôles, des invites et des modules de mémoire distincts, et il est possible d'intégrer n'importe quel fournisseur LLM en implémentant une interface de fournisseur. Le système supporte l'historique de conversation persistant, le routage dynamique et les extensions modulaires. Idéal pour simuler des débats, automatiser des flux de support client ou coordonner la génération de documents en plusieurs étapes. Il fonctionne sous Python avec un support Docker pour les déploiements conteneurisés.

Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.

Camel AI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents intelligents. Il propose des abstractions pour chaîner de grands modèles de langage, intégrer des outils et APIs externes, gérer des graphes de connaissance et persister la mémoire. Les développeurs peuvent définir des flux de travail multi-agents, décomposer des tâches en sous-plans et surveiller l'exécution via CLI ou interface web. Basé sur Python et Docker, Camel AI permet une permutation transparente des fournisseurs LLM, des plugins d'outils personnalisés et des stratégies de planification hybrides, accélérant le développement d'assistants automatisés, pipelines de données et flux de travail autonomes à grande échelle.

OmniMind0 est un cadre d’IA basé sur des agents complet, écrit en Python, permettant la création et l’orchestration de plusieurs agents autonomes. Chaque agent peut être configuré pour gérer des tâches spécifiques — comme la récupération de données, la synthèse ou la prise de décision — tout en partageant l’état via des backends de mémoire modulables comme Redis ou des fichiers JSON. L’architecture de plugins intégrée vous permet d’étendre la fonctionnalité avec des APIs externes ou des commandes personnalisées. Il prend en charge les modèles OpenAI, Azure et Hugging Face, et offre des déploiements via CLI, serveur API REST ou Docker pour une intégration flexible dans vos flux de travail.

MADDPG évolutif est un cadre orienté recherche pour l'apprentissage par renforcement multi-agent, offrant une implémentation évolutive de l'algorithme MADDPG. Il comprend des critiques centralisés lors de l'entraînement et des acteurs indépendants à l'exécution pour la stabilité et l'efficacité. La bibliothèque comprend des scripts Python pour définir des environnements personnalisés, configurer des architectures réseau et ajuster des hyperparamètres. Les utilisateurs peuvent entraîner plusieurs agents en parallèle, surveiller les métriques et visualiser les courbes d'apprentissage. Il s'intègre à des environnements similaires à OpenAI Gym et supporte l'accélération GPU via TensorFlow. Grâce à ses composants modulaires, MADDPG évolutif permet une expérimentation flexible sur des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la prototypage rapide et le benchmarking.

SuperPilot est un cadre d'agent IA autonome utilisant de grands modèles linguistiques pour effectuer des tâches à plusieurs étapes sans intervention manuelle. En intégrant GPT et des modèles Anthropic, il peut générer des plans, appeler des outils externes tels qu'un navigateur sans interface pour le web scraping, un terminal pour exécuter des commandes shell, et des modules de mémoire pour la conservation du contexte. Les utilisateurs définissent des objectifs, et SuperPilot orchestre dynamiquement des sous-tâches, maintient une file d'attente de tâches, et s’adapte aux nouvelles informations. Son architecture modulaire permet d’ajouter des outils personnalisés, d’ajuster les paramètres des modèles, et de consigner les interactions. Avec des boucles de rétroaction intégrées, les entrées humaines peuvent affiner la prise de décision et améliorer les résultats. Cela rend SuperPilot adapté à l’automatisation de la recherche, des tâches de programmation, des tests, et des flux de travail de traitement de données routiniers.

TensorFlow fournit un écosystème complet pour le développement de modèles d'apprentissage automatique, supportant des tâches telles que le traitement des données, la formation de modèles et le déploiement. Avec sa flexibilité et sa scalabilité, TensorFlow permet de construire des architectures complexes comme les réseaux de neurones, facilitant des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique.

Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.

HyperChat est un cadre d'agent IA centré sur le développeur, qui simplifie l'intégration de l'IA conversationnelle dans les applications. Il unifie les connexions à divers fournisseurs de LLM, gère le contexte de la session et la persistance de la mémoire, et fournit des réponses partielles en streaming pour des interfaces réactives. La prise en charge intégrée des appels de fonctions et des plugins permet d'exécuter des API externes, d'enrichir les conversations avec des données et actions du monde réel. Son architecture modulaire et sa boîte à outils UI permettent un prototypage rapide et des déploiements en production sur web, Electron et Node.js.

Autonomys Agents permet aux développeurs de créer des agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches complexes sans intervention manuelle. Basé sur Python, le framework fournit des outils pour définir le comportement des agents, intégrer des API externes et des fonctions personnalisées, et maintenir une mémoire conversationnelle tout au long des interactions. Les agents peuvent collaborer dans des configurations multi-agents, partager des connaissances et coordonner leurs actions. Les modules d’observabilité offrent des journaux en temps réel, le suivi de la performance et des insights pour le débogage. Avec son architecture modulaire, les équipes peuvent étendre les composants principaux, intégrer de nouveaux LLM et déployer des agents dans différents environnements. Que ce soit pour automatiser le support client, effectuer des analyses de données ou orchestrer des workflows de recherche, Autonomys Agents simplifie le développement et la gestion de systèmes intelligents autonomes de bout en bout.

Avalon-LLM est un cadre d'IA multi-agent basé sur Python qui permet aux utilisateurs d'orchestrer plusieurs agents pilotés par LLM dans un environnement coordonné. Chaque agent peut être configuré avec des outils spécifiques — y compris la recherche web, les opérations sur fichiers et les API personnalisés — pour réaliser des tâches spécialisées. Le cadre supporte des modules de mémoire pour stocker le contexte des conversations et les connaissances à long terme, un raisonnement en chaîne pour améliorer la prise de décision, et des pipelines d’évaluation intégrés pour benchmarker la performance des agents. Avalon-LLM offre un système de plugins modulaire, permettant aux développeurs d’ajouter ou de remplacer facilement des composants comme les fournisseurs de modèles, les kits d’outils et les magasins de mémoire. Avec des fichiers de configuration simples et des interfaces en ligne de commande, les utilisateurs peuvent déployer, surveiller et étendre des flux de travail d’IA autonomes adaptés pour la recherche, le développement et la production.