Multi-Agent Systems fournit une boîte à outils complète pour créer, contrôler et observer les interactions entre agents autonomes. Les développeurs peuvent définir des classes d'agents avec une logique décisionnelle personnalisée, configurer des environnements complexes avec des ressources et des règles configurables, et mettre en œuvre des canaux de communication pour l'échange d'informations. Le framework prend en charge la planification synchrone et asynchrone, les comportements basés sur des événements, et intègre la journalisation pour les métriques de performance. Les utilisateurs peuvent étendre les modules de base ou intégrer des modèles d'IA externes pour améliorer l'intelligence des agents. Les outils de visualisation offrent une représentation en temps réel ou après exécution, pour analyser les comportements émergents et optimiser les paramètres du système. De la recherche académique aux prototypes d’applications distribuées, Multi-Agent Systems simplifie les simulations multi-agents de bout en bout.

MultiMind est une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de construire des flux de travail multi-agents en définissant des agents spécialisés pour des tâches telles que l'analyse de données, les chatbots de support et la génération de contenu. Elle fournit un constructeur de flux de travail visuel ainsi que des SDK en Python et JavaScript, automatise la communication entre agents et maintient une mémoire persistante. Vous pouvez intégrer des API externes et déployer des projets sur le cloud MultiMind ou votre propre infrastructure, garantissant des applications d'IA modulaires et évolutives sans code boilerplate important.

Orkes permet aux développeurs de construire et de gérer efficacement des applications en utilisant des outils pilotés par l'IA. Il se spécialise dans la gestion des microservices, permettant une intégration transparente des services, des flux de travail automatisés et une surveillance en temps réel. La plateforme vise à rationaliser le cycle de vie du développement, garantissant que les équipes peuvent développer des applications de haute qualité plus rapidement et avec moins de complexité.

xBrain offre une architecture modulaire pour créer, configurer et orchestrer des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs définissent des agents avec des capacités spécifiques — telles que la récupération de données, l'analyse ou la génération — et les assemblent dans des flux de travail où chaque agent communique et délègue des tâches. Le framework comprend un planificateur pour gérer l'exécution asynchrone, un système de plugins pour intégrer des API externes et un mécanisme de journalisation intégré pour la surveillance en temps réel et le débogage. L'interface flexible de xBrain supporte des implémentations de mémoire personnalisées et des modèles d'agents, permettant aux développeurs d'adapter le comportement à divers domaines. Des chatbots et pipelines de données aux expériences de recherche, xBrain accélère le développement de systèmes multi-agent complexes avec un minimum de code boilerplate.

Astro Agents offre une architecture modulaire pour créer des agents IA en JavaScript et TypeScript. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés pour la recherche de données, intégrer des magasins de mémoire pour préserver le contexte de la conversation et orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes. Il supporte plusieurs fournisseurs LLM tels qu'OpenAI et Hugging Face, et peut être déployé en tant que sites statiques ou fonctions sans serveur. Avec une observabilité intégrée et des plugins extensibles, les équipes peuvent prototyper, tester et faire évoluer des assistants pilotés par l'IA sans coûts d'infrastructure importants.

Blokay exploite la puissance de l'intelligence artificielle pour permettre un développement d'applications plus rapide et plus efficace. En éliminant le besoin de codage traditionnel, cela permet aux utilisateurs de se concentrer sur la création d'applications fonctionnelles et évolutives. Grâce à des outils et des modèles intuitifs, les développeurs peuvent générer rapidement des API et des tableaux de bord. Cette plateforme permet non seulement de gagner du temps, mais également de réduire les coûts d'infrastructure, boostant ainsi la productivité globale. Idéale pour les startups comme pour les entreprises établies, Blokay garantit que tout le monde peut concrétiser ses idées sans barrières techniques.

Le framework UnitMesh offre un environnement flexible et modulaire pour définir, gérer et exécuter des chaînes d'agents IA. Il permet une intégration transparente avec OpenAI, Anthropic et des modèles personnalisés, supporte les SDKs Python et Node.js, et fournit des magasins de mémoire intégrés, des connecteurs d'outils et une architecture de plugins. Les développeurs peuvent orchestrer des workflows parallèles ou séquentiels, suivre les logs d'exécution et étendre la fonctionnalité via des modules personnalisés. Son architecture basée sur des événements garantit haute performance et scalabilité en déploiement cloud ou sur site.

Au cœur, DAGent représente les workflows d'agents comme un graphe acyclique dirigé de nœuds, où chaque nœud peut encapsuler un appel LLM, une fonction personnalisée ou un outil externe. Les développeurs définissent explicitement les dépendances des tâches, permettant l'exécution parallèle et la logique conditionnelle, tandis que le framework gère la planification, le passage des données et la récupération d'erreurs. DAGent fournit également des outils de visualisation intégrés pour inspecter la structure et le flux d'exécution du DAG, améliorant le débogage et la traçabilité. Avec des types de nœuds extensibles, le support de plugins, et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, DAGent permet aux équipes de créer des applications d'IA complexes et multi-étapes telles que pipelines de données, agents conversationnels, et assistants de recherche automatisés avec un minimum de code boilerplate. La focalisation sur la modularité et la transparence rend cet outil idéal pour l'orchestration évolutive des agents dans les environnements expérimentaux et de production.

DocumentAI-Backend est un framework backend léger qui automatise l'extraction de texte, de champs de formulaire et de données structurées à partir de documents. Il offre des points de terminaison API REST pour télécharger des PDFs ou des images, les traiter via Google Document AI avec fallback OCR, et renvoyer les résultats analysés en JSON. Construit avec Python, FastAPI et Docker, il permet une intégration rapide dans des systèmes existants, des déploiements évolutifs et une personnalisation via des pipelines et middleware configurables.

Chaque modèle AI est une plateforme complète qui simplifie l'intégration de divers modèles AI dans vos applications. Avec l'accès à plus de 120 modèles AI, y compris ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic, les développeurs peuvent facilement créer des applications AI évolutives. La plateforme fournit une documentation exhaustive, des SDK pour la plupart des langages de programmation et des API pour rendre le processus d'intégration fluide. Que vous soyez débutant ou expert, chaque modèle AI rend le développement avec l'AI plus facile et plus efficace.

PIAX (Programmable Internet Architecture for eXperimental systems) est une plateforme innovante adaptée pour élever la fonctionnalité et l'efficacité des systèmes distribués. Avec PIAX, vous pouvez intégrer sans effort diverses fonctions, explorer de nouveaux concepts de mise en réseau et créer des applications évolutives. Son design s'adapte à un large éventail d'applications réseau, garantissant adaptabilité et performance optimale. La plateforme comble le fossé entre la recherche théorique et les applications pratiques, en faisant un outil précieux pour les chercheurs et les professionnels de l'informatique cherchant à innover dans le domaine des systèmes distribués.

AI Agents offre un kit d'outils structuré pour que les développeurs construisent des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage. Il comprend des modules pour l'intégration d'API externes, la gestion de la mémoire conversationnelle ou à long terme, l'orchestration de workflows multi-étapes, et la chaîne d'appels LLM. Le framework propose des modèles pour les types d'agents courants—récupération de données, questions-réponses et automatisation des tâches—tout en permettant la personnalisation des invites, des définitions d'outils et des stratégies de mémoire. Avec support asynchrone, architecture plugin et conception modulaire, AI Agents permet des applications évolutives, maintenables et extensibles.

Agentic Kernel offre une architecture découplée pour construire des agents d'IA en composant des composants réutilisables. Les développeurs peuvent définir des pipelines de planification pour décomposer des objectifs, configurer des mémoires à court et long terme à l'aide d'intégrations d'embeddings ou de backends basés sur des fichiers, et enregistrer des outils ou API externes pour l'exécution d'actions. Le framework supporte la sélection dynamique d'outils, les cycles de réflexion des agents et une planification intégrée pour gérer les flux de travail. Son design modulaire est compatible avec n'importe quel fournisseur de LLM et composants personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que assistants conversationnels, agents de recherche automatisés et bots de traitement de données. Avec une journalisation transparente, une gestion d'état, et une intégration facile, Agentic Kernel accélère le développement tout en assurant la maintenabilité et la scalabilité dans les applications basées sur l'IA.

L'API Bridge Agent est un module spécialisé dans le Syntactic SDK de AGNTCY qui relie des agents AI à des services RESTful externes. Il permet aux développeurs d’enregistrer des endpoints API avec des schémas OpenAPI ou des définitions personnalisées, de gérer les tokens d’authentification, et permet aux agents de traduire des requêtes en langage naturel en appels API précis. Lors de l'exécution, il analyse les réponses JSON, valide les données selon des schémas, et formate les résultats pour une utilisation ultérieure. Avec une gestion d’erreurs intégrée et des mécanismes de nouvelle tentative, l'API Bridge Agent assure une communication robuste entre la logique basée sur AI et les systèmes externes, permettant des applications telles que le support client automatisé, la récupération de données dynamique et l’orchestration de workflows multi-API sans surcharge d’intégration manuelle.

Azure AI Foundry offre une plateforme robuste pour développer des solutions d'IA, permettant aux utilisateurs de créer des modèles d'IA personnalisés via une interface conviviale. Avec des fonctionnalités telles que la connexion de données, l'apprentissage automatique automatisé et le déploiement de modèles, il simplifie l'intégralité du flux de développement de l'IA. Les utilisateurs peuvent tirer parti de la puissance des services cloud d'Azure pour évoluer des applications et gérer efficacement le cycle de vie de l'IA.

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.

Esquilax est un framework léger en TypeScript conçu pour construire et orchestrer des workflows complexes d'agents d'IA. Il fournit une API claire permettant aux développeurs de définir déclarativement des agents, d'assigner des modules de mémoire et d'intégrer des actions plugins telles que des appels API ou des requêtes en base de données. Avec un support intégré pour la gestion du contexte et la coordination multi-agent, Esquilax simplifie la création de chatbots, d'assistants numériques et de processus automatisés. Son architecture basée sur des événements permet de chaîner ou de déclencher dynamiquement des tâches, tandis que les outils de journalisation et de débogage offrent une visibilité complète sur les interactions des agents. En abstraction du code répétitif, Esquilax aide les équipes à prototyper rapidement des applications IA évolutives.

IBM Watson est une plateforme propulsée par l'IA qui combine l'apprentissage automatique avancé, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive pour permettre aux organisations d'analyser leurs données plus efficacement. Avec des fonctionnalités telles que la traduction de langues, la visualisation des données et le développement de chatbots, Watson aide à automatiser des tâches, à obtenir des insights et à améliorer les interactions clients, en faisant une solution polyvalente pour diverses industries.

RagFormation offre une solution de bout en bout pour implémenter des workflows de génération augmentée par récupération. La plateforme ingère diverses sources de données, notamment des documents, pages web et bases de données, et extrait des embeddings via des modèles LLM populaires. Elle se connecte de manière transparente à des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour stocker et récupérer des informations contextuellement pertinentes. Les utilisateurs peuvent définir des prompts personnalisés, configurer des flux de conversation et déployer des interfaces de chat interactives ou des API REST pour des réponses en temps réel. Avec une surveillance intégrée, des contrôles d'accès, et la prise en charge de plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permet aux équipes de créer rapidement, d'itérer et de déployer des applications d'IA à grande échelle, tout en minimisant le développement. Son SDK low-code et sa documentation complète accélèrent l'intégration dans des systèmes existants, assurant une collaboration transparente entre les départements et réduisant le délai de mise sur le marché.

Koxy est une plateforme low-code sans serveur de pointe alimentée par l'IA qui permet aux utilisateurs de construire, déployer et mettre à l'échelle des tâches de backend en quelques minutes sans nécessiter d'expertise en programmation. La plateforme propose des nœuds préconstruits, des capacités de script personnalisées en TypeScript et Python, et la possibilité de générer des nœuds uniques via l'IA à partir d'instructions vocales ou textuelles. Avec Koxy, les utilisateurs peuvent configurer des projets pour s'exécuter sur des conteneurs personnalisés avec des ressources dédiées, garantissant ainsi des performances et une évolutivité optimales. D'autres fonctionnalités incluent des mises à jour de base de données en temps réel, des bases de données intégrées, un stockage cloud illimité et une documentation générée automatiquement pour les API, les nœuds et les flux de travail.