CrewAI-Learning est une bibliothèque open-source conçue pour simplifier les projets d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle offre des structures d'environnements, des définitions modulaires d'agents, des fonctions de récompense personnalisables, et une suite d'algorithmes intégrés comme DQN, PPO, et A3C adaptés aux tâches collaboratives. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, gérer les boucles de formation, enregistrer les métriques et visualiser les résultats. Le framework supporte la configuration dynamique des équipes d'agents et les stratégies de partage de récompense, rendant facile le prototypage, l'évaluation et l'optimisation de solutions IA coopératives dans divers domaines.

En pratique, LlamaSim vous permet de définir plusieurs agents alimentés par l’IA utilisant le modèle Llama, de configurer des scénarios d’interaction et de lancer des simulations contrôlées. Vous pouvez personnaliser la personnalité des agents, la logique de décision et les canaux de communication à l’aide d’APIs Python simples. Le cadre gère automatiquement la construction des prompts, l’analyse des réponses et le suivi de l’état de la conversation. Il enregistre toutes les interactions et fournit des métriques d’évaluation intégrées telles que la cohérence des réponses, le taux de réalisation des tâches et la latence. Avec son architecture plugin, vous pouvez intégrer des sources de données externes, ajouter des fonctions d’évaluation personnalisées ou étendre les capacités des agents. La légèreté du noyau de LlamaSim le rend adapté au développement local, aux pipelines CI ou aux déploiements dans le cloud, permettant une recherche reproductible et une validation rapide de prototypes.

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.

MineLand fournit un environnement sandbox 3D flexible inspiré de Minecraft pour former des agents d'apprentissage par renforcement. Il dispose d’API compatibles Gym pour une intégration transparente avec des bibliothèques RL existantes telles que Stable Baselines, RLlib, et des implémentations personnalisées. Les utilisateurs ont accès à une bibliothèque de tâches, notamment collecte de ressources, navigation et défis de construction, chacun avec une difficulté et une structure de récompense configurables. Le rendu en temps réel, les scénarios multi-agent et les modes sans interface graphique permettent un entraînement évolutif et des benchmarks. Les développeurs peuvent concevoir de nouvelles cartes, définir des fonctions de récompense personnalisées, et ajouter des capteurs ou contrôles supplémentaires. La base de code open-source de MineLand favorise la recherche reproductible, le développement collaboratif, et le prototypage rapide d’agents IA dans des mondes virtuels complexes.

Prisms AI est une plateforme sans code révolutionnaire qui permet aux utilisateurs de développer sans effort des applications alimentées par l'IA. Basé sur de grands modèles de langage avancés, y compris GPT3, DALL-E et Stable Diffusion, Prisms AI fournit les outils nécessaires pour tirer parti de la puissance de l'IA sans écrire une seule ligne de code. Les utilisateurs peuvent empiler différentes sources de données et entrées des utilisateurs pour créer des solutions robustes alimentées par l'IA, simplifiant et accélérant le processus de développement d'applications pour les entreprises, les éducateurs et les développeurs.

Shepherding est un cadre de simulation open-source conçu pour les chercheurs et développeurs en apprentissage par renforcement afin d'étudier et d'implémenter des tâches de bergerie multi-agents. Il fournit un environnement compatible Gym où les agents peuvent apprendre à effectuer des comportements tels que faire le tour, collecter et disperser des groupes cibles dans des espaces continus ou discrets. Le cadre comprend des fonctions modulaires pour le façonnage de récompenses, la paramétrisation de l'environnement et des utilitaires de journalisation pour surveiller les performances d'entraînement. Les utilisateurs peuvent définir des obstacles, des populations d'agents dynamiques et des politiques personnalisées en utilisant TensorFlow ou PyTorch. Les scripts de visualisation génèrent des tracés de trajectoires et des enregistrements vidéo des interactions des agents. La conception modulaire de Shepherding permet une intégration transparente avec les bibliothèques RL existantes, facilitant la reproductibilité des expériences, le benchmarking de stratégies de coordination innovantes et le prototypage rapide de solutions de bergerie basées sur l'IA.

Strands Agents propose une architecture modulaire pour créer des agents intelligents combinant raisonnement en langage naturel, mémoire à long terme et appels API/outils externes. Il permet aux développeurs de configurer le planificateur, l'exécuteur et les composants de mémoire, d'intégrer n'importe quel LLM (par exemple, OpenAI, Hugging Face), de définir des schémas d'action personnalisés et de gérer l'état entre les tâches. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et un registre d'outils extensible, il accélère le prototypage et le déploiement d'agents capables de faire de la recherche, analyser des données, contrôler des appareils ou servir d'assistants numériques. En abstraisant les modèles courants d'agents, il réduit la quantité de code répétitif et encourage les meilleures pratiques pour une automatisation fiable et maintenable par IA.

ChainLite rationalise la création d’agents IA en abstraisant la complexité de l’orchestration LLM en modules de chaînes réutilisables. À l’aide de décorateurs Python simples et de fichiers de configuration, les développeurs définissent les comportements des agents, les interfaces d’outils et les structures de mémoire. Le framework s’intègre aux fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Cohere, Hugging Face) et aux sources de données externes (API, bases de données), permettant aux agents de récupérer des informations en temps réel. Avec une interface utilisateur basée sur le navigateur intégrée, alimentée par Streamlit, les utilisateurs peuvent inspecter l’historique des conversations au niveau des jetons, déboguer les invites et visualiser les graphes d’exécution de la chaîne. ChainLite prend en charge plusieurs cibles de déploiement, du développement local à la production en conteneurs, permettant une collaboration fluide entre data scientists, ingénieurs et équipes produit.

GoLC fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour construire des chaînes de modèles linguistiques et des agents en Go. Elle comprend la gestion de chaînes, des modèles de requêtes personnalisables et une intégration transparente avec les principaux fournisseurs LLM. Grâce aux chargeurs de documents et aux magasins vectoriels, GoLC permet la récupération par embeddings, alimentant les flux de travaux RAG. Le cadre supporte des modules de mémoire à état pour le contexte conversationnel et une architecture légère d'agents pour orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes et des invocations d'outils. Son design modulaire permet d'ajouter des outils, sources de données et gestionnaires de sortie personnalisés. Avec des performances natives Go et un minimum de dépendances, GoLC facilite le développement de pipelines IA, idéal pour créer des chatbots, assistants de connaissances, agents de raisonnement automatisé et services IA backend de classe production en Go.

Simple Playgrounds fournit une plateforme modulaire pour construire des environnements interactifs en grille 2D où des agents peuvent naviguer dans des labyrinthes, interagir avec des objets et accomplir des tâches. Les utilisateurs définissent la disposition de l'environnement, le comportement des objets et les fonctions de récompense via des scripts YAML ou Python simples. Le moteur de rendu Pygame intégré fournit une visualisation en temps réel, tandis qu'une API basée sur des pas garantit une intégration fluide avec des bibliothèques de RL comme Stable Baselines3. Avec le support pour des configurations multi-agent, la détection de collisions et des paramètres physiques personnalisables, Simple Playgrounds facilite les prototypes, le benchmarking et les démonstrations éducatives d'algorithmes IA.

AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

Agent Nexus offre une architecture modulaire pour la conception, la configuration et l'exécution d'agents IA interconnectés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes. Les développeurs peuvent enregistrer dynamiquement des agents, personnaliser leur comportement via des modules Python et définir des pipelines de communication via des configurations YAML simples. Le routeur de messages intégré garantit un flux de données fiable entre les agents, tandis que les outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre les performances et à déboguer les workflows. Avec le support de bibliothèques IA populaires comme OpenAI et Hugging Face, Agent Nexus simplifie l'intégration de modèles divers. Que ce soit pour prototyper des expériences de recherche, construire des assistants automatisés pour le service client ou simuler des environnements multi-agents, Agent Nexus rationalise le développement et le test de systèmes IA collaboratifs, de la recherche académique aux déploiements commerciaux.

Azure AI Foundry Agents Samples offre aux développeurs un ensemble riche de scénarios illustrant comment exploiter les SDK et services Azure AI Foundry. Il inclut des agents conversationnels avec mémoire à long terme, des agents planificateurs décomposant des tâches complexes, des agents avec outils appelant des API externes, et des agents multimodaux combinant texte, vision et parole. Chaque exemple est préconfiguré avec des configurations d'environnement, une orchestration LLM, une recherche vectorielle et une télémétrie pour accélérer la mise en prototype et le déploiement de solutions IA robustes sur Azure.

CAMEL-AI est un framework basé sur Python permettant aux développeurs et chercheurs de construire, configurer et exécuter plusieurs agents IA autonomes alimentés par des LLMs. Il offre un support intégré pour la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils externes, la communication entre agents, la gestion de la mémoire et de l’état, et la planification. Avec des composants modulaires et une intégration facile, les équipes peuvent prototyper des systèmes multi-agent complexes, automatiser des workflows et faire évoluer des expériences sur différents backends LLM.