LlamaIndex est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour combler le fossé entre les grands modèles de langage et les données privées ou spécifiques à un domaine. Elle offre plusieurs types d’index—comme les index vectoriels, arborescents et par mots-clés—ainsi que des adaptateurs pour bases de données, systèmes de fichiers et API web. Le cadre inclut des outils pour découper les documents en nœuds, les intégrer via des modèles d’intégration populaires et effectuer une récupération intelligente pour fournir du contexte à un LLM. Avec la mise en cache intégrée, des schémas de requête et la gestion des nœuds, LlamaIndex facilite la création d’applications augmentant la récupération, permettant des réponses très précises et riches en contexte dans des applications comme les chatbots, les services QA et les pipelines analytiques.

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.

L'Agent LLMLing est un cadre modulaire pour créer, configurer et déployer des agents d'IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent instancier plusieurs rôles d’agents, connecter des outils ou API externes, gérer la mémoire conversationnelle et orchestrer des flux de travail complexes. La plateforme inclut un terrain de jeu basé sur un navigateur qui visualise les interactions des agents, journalise l'historique des messages et permet des ajustements en temps réel. Avec un SDK Python, les développeurs peuvent écrire des comportements personnalisés, intégrer des bases de données vectorielles et étendre le système via des plugins. LLMLing Agent simplifie la création de chatbots, de bots d'analyse de données et d'assistants automatisés en fournissant des composants réutilisables et des abstractions claires pour la collaboration multi-agents.

QueryCraft est un outil d'ingénierie des invites basé sur Python, conçu pour rationaliser le développement des agents IA. Il permet aux utilisateurs de définir des invites structurées via un pipeline modulaire, de se connecter sans problème à plusieurs API LLM, et de réaliser des évaluations automatisées selon des métriques personnalisées. Avec une journalisation intégrée de l’utilisation des jetons et des coûts, les développeurs peuvent mesurer la performance, comparer différentes versions d’invites et identifier des inefficacités. QueryCraft comprend également des outils de débogage pour inspecter les sorties du modèle, visualiser les étapes du flux de travail et effectuer des benchmarks sur différents modèles. Ses interfaces CLI et SDK permettent une intégration dans les pipelines CI/CD, favorisant une itération rapide et une collaboration efficace. En fournissant un environnement complet pour la conception, le test et l’optimisation des invites, QueryCraft aide les équipes à fournir des solutions d’agents IA plus précises, efficaces et rentables.

La plateforme TheTen AI Agent offre un constructeur graphique où les utilisateurs connectent diverses sources de données — documents cloud, bases de données ou API — et définissent le but et le ton d’un agent. Les agents peuvent répondre aux requêtes des utilisateurs avec des réponses contextuelles, résumer de grands documents à la demande et déclencher des flux de travail automatisés comme la création de tickets ou les notifications par e-mail. Un tableau de bord analytique intégré suit l’utilisation, la performance et la satisfaction des utilisateurs. Les agents peuvent être personnalisés avec des personnalités uniques et des invites finement ajustées, sans écrire de code. Une fois prêt, ils peuvent être déployés via du code d’intégration, des API REST ou des intégrations avec Slack, MS Teams et d’autres plateformes de messagerie pour offrir des expériences conversationnelles fluides à travers les canaux.

Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.