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.

OpenMAS est conçu pour faciliter le développement et l'évaluation d'agents d'IA décentralisés et de stratégies de coordination multi-agents. Il dispose d'une architecture modulaire permettant aux utilisateurs de définir des comportements d'agents personnalisés, des modèles d'environnement dynamiques et des protocoles de messagerie inter-agents. Le cadre prend en charge la simulation basée sur la physique, l'exécution événementielle et l'intégration de plugins pour les algorithmes d'IA. Les utilisateurs peuvent configurer des scénarios via YAML ou Python, visualiser les interactions des agents et collecter des métriques de performance via des outils d'analyse intégrés. OpenMAS rationalise la prototypage dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique coopérative et la prise de décision distribuée.

AI-Agent-Solana est un cadre spécialisé qui comble le fossé entre la prise de décision pilotée par l'IA et l'exécution sur blockchain. En tirant parti du réseau à haute capacité de Solana, il permet aux développeurs d'écrire des agents intelligents en TypeScript qui déclenchent automatiquement des transactions de contrats intelligents en fonction de données en temps réel. Le SDK comprend des modules pour la gestion sécurisée des portefeuilles, la récupération de données on-chain, des écouteurs d'événements pour les clusters Solana et des workflows personnalisables qui définissent le comportement des agents. Qu'il s'agisse de gestion de liquidité automatisée, de bots de frappe NFT ou d'agents de vote de gouvernance, AI-Agent-Solana orchestre des interactions complexes on-chain tout en garantissant une gestion sécurisée des clés et un traitement efficace des tâches parallèles. Son design modulaire et sa documentation étendue facilitent l'extension des fonctionnalités ou l'intégration avec des applications décentralisées existantes.

Poke-Env est conçu pour simplifier la création et l'évaluation d'agents IA pour les combats Pokémon Showdown en fournissant une interface Python complète. Il gère la communication avec le serveur Pokémon Showdown, analyse les données d'état du jeu et gère les actions tour par tour via une architecture événementielle. Les utilisateurs peuvent étendre les classes de base des joueurs pour implémenter des stratégies personnalisées utilisant l'apprentissage par reinforcement ou des algorithmes heuristiques. Le framework offre une prise en charge intégrée pour les simulations de combat, les affrontements parallèles et la journalisation détaillée des actions, récompenses et résultats pour une recherche reproductible. En abstraisant les tâches réseau et d'analyse de bas niveau, Poke-Env permet aux chercheurs et aux développeurs de se concentrer sur la conception d'algorithmes, l'optimisation des performances et le benchmarking comparatif des stratégies de combat.

SonAgent est un cadre extensible open-source conçu pour construire, organiser et exécuter des agents IA en Python. Il fournit des modules principaux pour le stockage de mémoire, des wrappers d'outils, la logique de planification et la gestion d'événements asynchrones. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, intégrer des modèles linguistiques, gérer la mémoire à long terme des agents et orchestrer plusieurs agents pour collaborer sur des tâches complexes. La conception modulaire de SonAgent accélère le développement de bots conversationnels, d'automatisations de flux de travail et de systèmes d'agents distribués.