AgentLab est un cadre ServiceNow pour créer des agents IA — aussi appelés travailleurs numériques — à l’aide d’un éditeur visuel drag-and-drop. Les utilisateurs lient de grands modèles de langage avec des tableaux ServiceNow, définissent des intentions et des actions, et orchestrent des flux de travail pour des tâches telles que la résolution d’incidents, les approbations de changements et la récupération de connaissances. Les agents peuvent être testés dans des sandboxes intégrées, versionnés et surveillés en temps réel. Avec des connecteurs pour API externes et interfaces chat, AgentLab permet le déploiement sur des portails, Microsoft Teams et Slack. La plateforme offre des contrôles de gouvernance, des pistes d’audit et des tableaux de bord d’analyses pour assurer la conformité et la performance à grande échelle.

10x Rules est un cadre complet d'agents IA permettant aux organisations de construire et déployer des agents intelligents basés sur des ensembles de règles personnalisés et la logique métier. En définissant des déclencheurs, des conditions et des actions via une interface intuitive, les utilisateurs peuvent demander aux agents IA d'effectuer des tâches comme l'extraction de données de documents, la notation de prospects, l'envoi d'e-mails personnalisés et la mise à jour des enregistrements CRM. La plateforme s'intègre parfaitement avec des services populaires via des connecteurs préconstruits, supporte la surveillance en temps réel et le débogage, et fournit des analyses sur la performance des agents. Les utilisateurs techniques et non techniques peuvent rationaliser les flux de travail répétitifs, réduire les erreurs manuelles et accélérer les opérations grâce à l'automatisation pilotée par l'IA.

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.

Deerflow offre une interface visuelle où les utilisateurs peuvent assembler des workflows IA à partir de composants modulaires—processeurs d'entrée, exécuteurs LLM ou de modèles, logique conditionnelle et gestionnaires de sortie. Des connecteurs prêts à l'emploi permettent d'extraire des données de bases de données, API ou magasins de documents, puis de faire passer les résultats par un ou plusieurs modèles IA en séquence. Des outils intégrés gèrent la journalisation, la récupération après erreur et le suivi des métriques. Une fois configurés, les workflows peuvent être testés en interaction et déployés en tant que points de terminaison REST ou déclencheurs événementiels. Un tableau de bord fournit des insights en temps réel, l'historique des versions, des alertes et des fonctionnalités de collaboration en équipe, facilitant l'itération, la montée en charge et la maintenance des agents IA en production.

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.