Pydantic AI Agent offre une méthode structurée et sûre pour concevoir des agents pilotés par l'IA en tirant parti des capacités de validation et de modélisation de Pydantic. Les développeurs définissent les configurations d'agents comme des classes Pydantic, en précisant les schémas d'entrée, les modèles d'invite et les interfaces d'outils. Le cadre s'intègre parfaitement avec des APIs LLM telles que OpenAI, permettant aux agents d'exécuter des fonctions définies par l'utilisateur, de traiter les réponses LLM et de maintenir l'état du flux de travail. Il supporte le chaînage de multiples étapes de raisonnement, la personnalisation des invites et la gestion automatique des erreurs de validation. En combinant la validation des données avec une logique modulaire d'agents, Pydantic AI Agent facilite le développement de chatbots, scripts d'automatisation et assistants IA personnalisés. Son architecture extensible permet l'intégration de nouveaux outils et adaptateurs, facilitant la prototypage rapide et le déploiement fiable des agents IA dans diverses applications Python.

AgentSmith est un cadre modulaire d’orchestration d’agents en Python, permettant aux développeurs de définir, configurer et exécuter plusieurs agents IA en collaboration. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécialisés — chercheur, planificateur, codeur ou réviseur — et communiquer via un bus de messages interne. AgentSmith supporte la gestion de mémoire via des magasins vectoriels comme FAISS ou Pinecone, la décomposition des tâches en sous-tâches et la supervision automatisée pour assurer l’atteinte des objectifs. Les agents et les pipelines sont configurés via des fichiers YAML lisibles par l’humain, et le framework s’intègre facilement avec les API OpenAI et des modèles LLM personnalisés. Il inclut la journalisation, la surveillance et la gestion des erreurs intégrées, ce qui en fait un outil idéal pour automatiser le développement logiciel, l’analyse de données et les systèmes de support à la décision.

NeuralGPT vise à simplifier le développement d'agents d'IA en offrant des composants modulaires et des pipelines standardisés. Au cœur, il propose des classes d'agents personnalisables, la génération augmentée par récupération (RAG) et des couches de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel. Les développeurs peuvent intégrer des bases de données vectorielles (par exemple, Chroma, Pinecone, Qdrant) pour la recherche sémantique et définir des agents outils pour exécuter des commandes externes ou des appels API. Le framework supporte plusieurs backends LLM tels que OpenAI, Hugging Face et Azure OpenAI. NeuralGPT inclut une CLI pour un prototypage rapide et un SDK Python pour le contrôle programmatique. Avec une journalisation intégrée, une gestion des erreurs et une architecture extensible de plugins, il accélère le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots et de workflows automatisés.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

Le système Prompt Chatbot d’Idéation d’Agents IA offre un cadre complet pour conceptualiser et construire des agents IA. En utilisant un ensemble détaillé de prompts, il guide les utilisateurs pour définir le but de l’agent, le persona utilisateur, les spécifications d’entrée/sortie, la gestion des erreurs, et les flux opérationnels. Chaque section invite à considérer des composants clés tels que les sources de connaissances, la logique décisionnelle et les exigences d’intégration. Le modèle supporte le raffinement itératif en permettant des modifications aux instructions et aux paramètres. Il est conçu pour fonctionner immédiatement avec ChatGPT d’OpenAI ou des implémentations basées sur l’API, permettant un prototypage et un déploiement rapides. Que ce soit pour développer des chatbots de service client, des assistants virtuels ou des moteurs de recommandation spécialisés, cette invite simplifie la phase d’idéation et garantit des designs d’agents IA robustes et bien documentés.

AIPE centralise l'orchestration des agents IA avec des modules interchangeables pour la mémoire, la planification, l'utilisation d'outils et la collaboration multi-agents. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, incorporer du contexte via des magasins vectoriels, et intégrer des API ou bases de données externes. Le cadre offre un tableau de bord web intégré et une CLI pour tester les prompts, surveiller l’état des agents et enchaîner les tâches. AIPE supporte plusieurs backends de mémoire comme Redis, SQLite et en mémoire. Ses configurations multi-agents permettent d’attribuer des rôles spécialisés — extracteur de données, analyste, résumé — pour collaborer sur des requêtes complexes. En abstraisant l’ingénierie des prompts, les wrappers API et la gestion d’erreurs, AIPE accélère le déploiement d’assistants alimentés par l’IA pour la QA de documents, le support client et l’automatisation de workflows.

Mina fournit une base légère mais puissante pour construire des agents IA en Python. Vous pouvez définir des outils personnalisés (tels que des extracteurs Web, des calculateurs ou des connecteurs de base de données), attacher des buffers de mémoire pour conserver le contexte de conversation, et orchestrer des séquences d'appels aux modèles linguistiques pour un raisonnement en plusieurs étapes. Basé sur des API LLM courantes, Mina gère l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouvelles capacités, tandis que l'interface CLI permet une prototypage rapide et le déploiement d'applications pilotées par des agents.

Ce dépôt propose un cadre multi-agents personnalisable simulant un centre d'appel de taxi. Il définit des agents IA distincts : CustomerAgent pour demander des courses, DispatchAgent pour choisir des conducteurs en fonction de la proximité, DriverAgent pour confirmer les affectations et mettre à jour les statuts, et NotificationAgent pour la facturation et les messages. Les agents interagissent via une boucle orchestratrice utilisant des appels GPT d'OpenAI et la mémoire, permettant un dialogue asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre ou adapter les invites des agents, intégrer des systèmes en temps réel, et prototyper des workflows de service client et de dispatch alimentés par l'IA.