Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

Minerva est un framework d'agents IA extensible conçu pour automatiser des flux de travail complexes en utilisant de grands modèles de langage. Les développeurs peuvent intégrer des outils externes — tels que la recherche web, les API ou les processeurs de fichiers — définir des stratégies de planification personnalisées et gérer la mémoire conversationnelle ou persistante. Minerva supporte l'exécution synchrone et asynchrone de tâches, la journalisation configurable et une architecture de plugins, facilitant le prototypage, le test et le déploiement d'agents intelligents capables de raisonner, planifier et utiliser des outils dans des scénarios réels.

Python AGNO Memory Agent offre une approche structurée de la mémoire des agents en organisant les souvenirs via un cadre AGNO. Il utilise des modèles d'intégration pour convertir les souvenirs textuels en représentations vectorielles et les stocke dans des magasins de vecteurs configurables comme ChromaDB, FAISS ou SQLite. Les agents peuvent ajouter de nouveaux souvenirs, interroger les événements passés pertinents, mettre à jour des entrées obsolètes ou supprimer des données non pertinentes. La bibliothèque propose un suivi chronologique, des magasins de mémoire avec espaces de noms pour des scénarios multi-agents, et des seuils de similarité personnalisables. Elle s'intègre facilement aux frameworks LLM populaires et peut être étendue avec des modèles d'intégration personnalisés pour diverses applications d'agents IA.

Rigging est un cadre axé sur le développement qui facilite la création et l'orchestration d'agents IA. Il fournit l'enregistrement d'outils et de fonctions, la gestion du contexte et de la mémoire, le chaînage de flux de travail, des événements de rappel et la journalisation. Les développeurs peuvent intégrer plusieurs fournisseurs LLM, définir des plugins personnalisés et assembler des pipelines à plusieurs étapes. Le SDK TypeScript sécurisé de Rigging garantit modularité et réutilisabilité, accélérant le développement d'agents IA pour les chatbots, le traitement des données et la génération de contenu.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

L'extension Alibaba Smart VSCode est un plugin open-source pour Visual Studio Code qui transforme l'IDE en un environnement interactif d'agents IA. En abstraisant la communication avec des frameworks de bots comme ChatGPT, il fournit aux développeurs un widget de chat, des déclencheurs personnalisables et des intégrations d'actions de code. Les utilisateurs définissent les rôles des agents, les étapes du pipeline et les plugins via un fichier de configuration simple, tandis que l'extension gère la gestion des sessions, les requêtes API et le rendu UI. Cela permet de prototyper rapidement des fonctionnalités pilotées par chat, de générer du code à la volée et de récupérer des connaissances contextuelles à partir de documents internes, tout cela dans VSCode. Les équipes peuvent étendre l'extension avec des connecteurs personnalisés, des hooks d'événements et du middleware, ce qui en fait un cadre polyvalent pour créer des assistants IA directement dans l'éditeur.

Le Framework Stella permet aux développeurs de construire des agents IA robustes capables de maintenir le contexte, d'effectuer des actions assistées par des outils et de fournir des expériences conversationnelles dynamiques. En abstraisant la complexité des intégrations LLM, Stella offre des adaptateurs indépendants du fournisseur pour OpenAI, Hugging Face et des modèles auto-hébergés. Les agents peuvent utiliser des magasins de mémoire personnalisables pour rappeler les données de l'utilisateur et l'historique des conversations, et les plugins facilitent les interactions avec des API externes, des bases de données ou des services. Le moteur d'orchestration intégré gère les cycles de décision, tandis qu'une DSL concise permet de définir des actions, des appels d'outils et la gestion des réponses. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de recherche ou des automatisateurs de flux de travail, Stella fournit une base évolutive pour déployer des agents IA de qualité production.

X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.

AgentScript est un cadre d'agents IA qui permet aux utilisateurs de composer visuellement des workflows, d'intégrer des APIs externes et de configurer des agents autonomes. Avec le débogage intégré, des tableaux de bord de surveillance et le contrôle de version, les équipes peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents pour gérer des tâches telles que l'analyse de données, le support client et l'automatisation des processus. Les agents peuvent être programmés, déclenchés par des événements ou fonctionner en continu, et peuvent être étendus via du code personnalisé ou des plugins tiers.

JKStack Agents Server sert de couche d’orchestration centralisée pour le déploiement d’agents IA. Il propose des points de terminaison REST pour définir des espaces de noms, enregistrer de nouveaux agents et initier des exécutions d’agents avec des invites personnalisées, des paramètres de mémoire et des configurations d’outils. Pour des interactions en temps réel, le serveur prend en charge le streaming WebSocket, envoyant des sorties partielles au fur et à mesure de leur génération par les modèles linguistiques sous-jacents. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités principales via un gestionnaire de plugins pour intégrer des outils personnalisés, des fournisseurs LLM et des magasins de vecteurs. Le serveur suit aussi l’historique des exécutions, les statuts et les journaux, permettant l'observabilité et le débogage. Avec un support intégré pour le traitement asynchrone et la scalabilité horizontale, JKStack Agents Server facilite le déploiement de flux de travail robustes alimentés par l’IA en production.

AgentLLM est un cadre d'agent IA basé sur le web permettant aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter des agents autonomes via une interface graphique ou des définitions JSON. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes en raisonnant sur des tâches, invoquer du code via des outils Python ou des API externes, maintenir la conversation et la mémoire, et s'adapter en fonction des résultats. La plateforme supporte OpenAI, Azure ou des modèles auto-hébergés, offrant des intégrations outils intégrées pour la recherche web, la gestion de fichiers, le calcul mathématique et des plugins personnalisés. Conçue pour l'expérimentation et la prototypisation rapide, AgentLLM simplifie la construction d'agents intelligents capables d'automatiser des processus commerciaux complexes, l'analyse de données, le support client et des recommandations personnalisées.

AgentReader est un cadre d'agent IA convivial pour les développeurs, qui vous permet de charger et d'indexer diverses sources de données telles que PDFs, fichiers textes, documents markdown et pages web. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM pour alimenter des sessions de chat interactives et des questions-réponses sur votre base de connaissances. Les fonctionnalités incluent le streaming en temps réel des réponses du modèle, des pipelines de récupération personnalisables, le web scraping via un navigateur sans tête, et une architecture de plugins pour étendre les capacités d'ingestion et de traitement.

AI-Agent-Framework offre une base complète pour créer des agents alimentés par l'IA en Python. Il comprend des modules pour gérer la mémoire des conversations, intégrer des outils externes et construire des modèles de prompts. Les développeurs peuvent se connecter à divers fournisseurs de LLM, doter les agents de plugins personnalisés et orchestrer plusieurs agents dans des workflows coordonnés. Des outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre la performance des agents et à déboguer leurs comportements. La conception extensible du framework permet l'ajout transparent de nouveaux connecteurs ou capacités spécifiques à un domaine, le rendant idéal pour le prototypage rapide, les projets de recherche et l'automatisation de niveau production.

autogen4j est une bibliothèque Java légère conçue pour abstraire la complexité de la construction d'agents AI autonomes. Elle offre des modules principaux pour la planification, le stockage de la mémoire et l'exécution d'actions, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en sous-tâches séquentielles. Le framework s'intègre avec des fournisseurs de LLM (par exemple, OpenAI, Anthropic) et permet l'enregistrement d'outils personnalisés (clients HTTP, connecteurs de base de données, lecture/écriture de fichiers). Les développeurs définissent des agents via un DSL fluide ou des annotations, assemblant rapidement des pipelines pour l'enrichissement de données, la génération automatisée de rapports et les bots conversationnels. Un système de plugins extensible assure la flexibilité, permettant des comportements ajustés pour diverses applications.

Continuum est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de construire des agents intelligents en définissant des tâches, des outils et de la mémoire de manière modulaire. Les agents construits avec Continuum suivent une boucle plan-exécuter-observer, permettant d’intercaler le raisonnement LLM avec des appels API externes ou des scripts. Son architecture modulaire supporte plusieurs magasins de mémoire (par ex., Redis, SQLite), des bibliothèques d'outils personnalisés et une exécution asynchrone. Axé sur la flexibilité, les utilisateurs peuvent rédiger des politiques d'agents personnalisées, intégrer des services tiers comme des bases de données ou des webhooks, et déployer des agents dans divers environnements. L'orchestration basée sur les événements de Continuum enregistre les actions des agents, facilitant le débogage et l’optimisation des performances. Qu'il s'agisse d'automatiser l’ingestion de données, de construire des assistants conversationnels ou d'orchestrer des pipelines DevOps, Continuum fournit une base évolutive pour des flux de travail d'agents IA de niveau production.

Dev-Agent est un framework d'agents IA open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des agents autonomes. Il combine une architecture modulaire de plugins avec une invocation d'outils facile à configurer, y compris des points de terminaison HTTP, des requêtes de base de données et des scripts personnalisés. Les agents peuvent exploiter une couche de mémoire persistante pour référencer les interactions passées, et orchestrer des flux de raisonnement à plusieurs étapes pour des tâches complexes. Avec la prise en charge intégrée des modèles GPT d'OpenAI, les utilisateurs définissent le comportement des agents via des spécifications JSON ou YAML simples. L'outil CLI gère l'authentification, l'état de la session, et la journalisation. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de récupération de données ou des helpers CI/CD automatisés, Dev-Agent réduit la surcharge de développement et permet une extension transparente via des plugins communautaires, offrant flexibilité et évolutivité pour diverses applications basées sur l'IA.

CamelAGI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une architecture de plugins pour des outils personnalisés, d'une intégration de mémoire à long terme pour la persistance du contexte, et du support pour plusieurs grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Llama 2. Grâce à des modules de planification et d'exécution explicites, les agents peuvent décomposer des tâches, appeler des API externes et s'adapter au fil du temps. La extensibilité et l'approche communautaire rendent CamelAGI adapté pour des prototypes de recherche, des systèmes de production et des projets éducatifs.

IntelliConnect est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents en connectant des LLM (par exemple, GPT-4) à divers API et services externes. Il supporte le raisonnement multi-étapes, la sélection d'outils contextuels et la gestion des erreurs, ce qui le rend idéal pour automatiser des flux de travail complexes tels que le support client, l'extraction de données à partir du Web ou de documents, la planification, etc. Son architecture basée sur des plugins permet une extension facile, tandis que la journalisation intégrée et la visibilité aident à surveiller les performances de l'agent et à affiner ses capacités au fil du temps.

Kaizen est un cadre d'agents AI avancé conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents autonomes alimentés par LLM. Il offre une architecture modulaire pour définir des flux de travail à plusieurs étapes, intégrer des outils externes via des API, et stocker le contexte dans des tampons mémoire pour maintenir des conversations avec état. Le constructeur de pipelines de Kaizen permet d'enchaîner des prompts, d'exécuter du code et d'interroger des bases de données dans une seule exécution orchestrée. Des tableaux de bord de journalisation et de surveillance intégrés offrent des aperçus en temps réel des performances des agents et de l'utilisation des ressources. Les développeurs peuvent déployer des agents sur des environnements cloud ou sur site avec support pour l'auto-scaling. En abstraisant les interactions avec LLM et les préoccupations opérationnelles, Kaizen permet aux équipes de prototyper rapidement, tester et scaler l'automatisation IA dans des domaines comme le support client, la recherche et DevOps.

LangChain est un cadre axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents IA intelligents et d'applications. Il fournit des abstractions pour les chaînes d'appels LLM, le comportement agentique avec intégration d'outils, la gestion de la mémoire pour la persistance du contexte et des modèles de prompts personnalisables. Avec un support intégré pour les chargeurs de documents, les magasins vectoriels et divers fournisseurs de modèles, LangChain vous permet de construire des pipelines de génération augmentée par récupération, des agents autonomes et des assistants conversationnels pouvant interagir avec des API, des bases de données et des systèmes externes dans un flux de travail unifié.