Orra.dev est une plateforme complète de création d'agents IA conçue pour simplifier le cycle de vie complet des assistants intelligents. En combinant un constructeur de workflows visuels avec des intégrations transparentes aux principaux fournisseurs de LLM et aux systèmes d'entreprise, Orra.dev permet aux équipes de prototyper la logique de conversation, d'affiner le comportement des agents et de lancer des bots prêts pour la production sur plusieurs canaux en quelques minutes. Les fonctionnalités incluent des modèles préconçus pour des bots FAQ, des assistants e-commerce et des agents de revue de code, ainsi que des déclencheurs personnalisables, des connecteurs API et la gestion des rôles utilisateurs. Avec des suites de tests intégrées, le contrôle de version collaboratif et des tableaux de bord de performance, les organisations peuvent itérer sur les réponses des agents, surveiller les interactions des utilisateurs et optimiser les flux de travail en fonction des données en temps réel, accélérant ainsi le déploiement et réduisant les coûts de maintenance.

ByteChef offre une architecture modulaire pour construire, tester et déployer des agents IA. Les développeurs définissent des profils d'agents, attachent des plugins de compétences personnalisés et orchestrent des flux multi-agents via une IDE web visuelle ou SDK. Elle s'intègre avec les principaux fournisseurs de LLM (OpenAI, Cohere, modèles auto-hébergés) et API externes. Des outils intégrés de débogage, journalisation et observabilité facilitent les itérations. Les projets peuvent être déployés en tant que services Docker ou fonctions sans serveur, permettant des agents IA évolutifs et prêts pour la production pour l'assistance client, l'analyse de données et l'automatisation.

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.

Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.