DevLooper est conçu pour simplifier le cycle de vie complet des projets d'agents IA. En une seule commande, vous pouvez générer un code de base pour des agents spécifiques à une tâche et des workflows étape par étape. Il exploite l'environnement d'exécution natif cloud de Modal pour exécuter des agents comme des fonctions évolutives sans état, tout en offrant des modes d'exécution locale et de débogage pour une itération rapide. DevLooper gère des flux de données avec état, la planification périodique et l'observabilité intégrée dès la sortie de la boîte. En abstraisant les détails de l'infrastructure, il permet aux équipes de se concentrer sur la logique des agents, les tests et l'optimisation. Une intégration transparente avec les bibliothèques Python existantes et le SDK Modal garantit des déploiements sécurisés et reproductibles dans les environnements de développement, de staging et de production.

Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.

JaCaMo fournit un environnement unifié pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents (MAS) en intégrant trois composants principaux : le langage de programmation Jason pour les agents BDI, CArtAgO pour la modélisation environnementale basée sur des artefacts, et Moise pour la spécification des structures organisationnelles et roles. Les développeurs peuvent écrire des plans d'agents, définir des artefacts avec des opérations, et organiser des groupes d'agents sous des cadres normatifs. La plateforme inclut des outils pour la simulation, le débogage et la visualisation des interactions MAS. Avec le support pour l'exécution distribuée, des référentiels d'artefacts, et une messagerie flexible, JaCaMo permet un prototypage rapide et la recherche dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique collaborative et la prise de décision distribuée. Son design modulaire assure l'évolutivité et l'extensibilité à travers des projets académiques et industriels.

Le Dynamic Multi-Agent RAG Pathway offre une architecture modulaire où chaque agent gère des tâches spécifiques — telles que la récupération de documents, la recherche vectorielle, le résumé de contexte ou la génération — tandis qu’un orchestrateur central routage dynamiquement les entrées et sorties entre eux. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, assembler des pipelines via des fichiers de configuration simples, et tirer parti du journalisation intégrée, de la surveillance et du support de plugin. Ce cadre accélère le développement de solutions RAG complexes, permettant une décomposition adaptative des tâches et un traitement parallèle pour améliorer le débit et la précision.

Graphium est un cadre d'orchestration pour les graphes de connaissances et les LLM, qui supporte l'ingestion de données structurées, la création d'inclusions sémantiques et la récupération hybride pour Q&A et chat. Il s'intègre avec des LLM populaires, des bases de données graphiques et des magasins de vecteurs pour des agents AI explicables et alimentés par le graphe. Les utilisateurs peuvent visualiser des structures de graphe, interroger des relations et effectuer un raisonnement multi-sauts. Il offre des API REST, SDK et une interface web pour gérer des pipelines, surveiller des requêtes et personnaliser les prompts, idéal pour la gestion des connaissances en entreprise et les applications de recherche.

Flyte est une plateforme d'orchestration de flux de travail open-source flexible et évolutive. Il s'intègre sans effort dans votre stack de données et de ML, vous permettant de définir, déployer et gérer facilement des flux de travail de données et de ML robustes. Ses puissantes fonctionnalités extensibles sont utiles pour créer des flux de travail de niveau production qui sont reproductibles et hautement concurrents, ce qui en fait un outil essentiel pour les data scientists, les ingénieurs et les analystes.

GPT Labs est une plateforme No-Code complète pour créer, former et déployer des agents IA alimentés par GPT. Elle propose des fonctionnalités telles que mémoire persistante, navigation web, chargement et traitement de fichiers, ainsi qu'une intégration transparente avec des API externes. Grâce à une interface intuitive de glisser-déposer, les utilisateurs conçoivent des workflows conversationnels, injectent des connaissances spécifiques au domaine et testent en temps réel. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés via API REST ou intégrés dans des sites web et applications, permettant la prise en charge automatisée du service client, des assistants virtuels et des analyses de données, sans écrire une seule ligne de code. La plateforme supporte la collaboration, fournit des analyses sur la performance des agents et offre un contrôle de version pour des améliorations itératives. Son architecture flexible s'adapte aux besoins des entreprises et inclut des fonctionnalités de sécurité comme l'accès basé sur les rôles et le chiffrement.

SwarmZero offre un environnement open-source évolutif pour définir, gérer et exécuter des essaims d'agents IA. Les développeurs peuvent déclarer des rôles d'agents, personnaliser des invites et chaîner des workflows via une API d'orchestrateur unifiée. Le framework s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM, supporte des extensions de plugins et enregistre les données de session pour le débogage et l'analyse de performance. Que ce soit pour coordonner des bots de recherche, des créateurs de contenu ou des analyseurs de données, SwarmZero rationalise la collaboration multi-agent et garantit des résultats reproductibles et transparents.

JADE est un framework de développement d'agents basé sur Java qui simplifie la création de systèmes multi-agents distribués. Il fournit une infrastructure conforme à FIPA incluant un environnement d'exécution, transport de messages, facilitateur de répertoire et gestion des agents. Les développeurs écrivent des classes d'agents en Java, les déploient dans des conteneurs et utilisent des outils graphiques comme RMA et Sniffer pour le débogage et la surveillance. JADE supporte la mobilité des agents, la planification de comportements et les opérations du cycle de vie, permettant des conceptions évolutives et modulaires pour la recherche, la coordination IoT, les simulations et l'automatisation d'entreprise.

JADE-DR-VPP est un cadre Java open-source qui implémente un système multi-agents pour la réponse à la demande (DR) dans les centrales électriques virtuelles (VPP). Chaque agent représente une charge ou une unité de génération flexible, communiquant via la messagerie JADE. Le système orchestre les événements DR, planifie les ajustements de charge et agrège les ressources pour répondre aux signaux du réseau. Les utilisateurs peuvent configurer le comportement des agents, exécuter des simulations à grande échelle et analyser les métriques de performance pour les stratégies de gestion de l'énergie.

LangChain sert d'outil complet pour créer des applications avancées alimentées par LLM, en abstrahant les interactions API de bas niveau et en fournissant des modules réutilisables. Avec son système de modèles de prompts, les développeurs peuvent définir des prompts dynamiques et les chaîner pour exécuter des flux de raisonnement multi-étapes. Le framework d'agents intégré combine les sorties LLM avec des appels d'outils externes, permettant une prise de décision autonome et l'exécution de tâches telles que recherches web ou requêtes en base de données. Les modules de mémoire conservent le contexte conversationnel, permettant des dialogues étendus sur plusieurs tours. L'intégration avec des bases de données vectorielles facilite la génération augmentée par récupération, enrichissant les réponses avec des connaissances pertinentes. Les hooks de rappel extensibles permettent la journalisation et la surveillance personnalisées. L'architecture modulaire de LangChain favorise le prototypage rapide et la scalabilité, supportant le déploiement en local comme dans le cloud.

Langchainrb est une bibliothèque Ruby open-source conçue pour rationaliser le développement d'applications pilotées par l'IA en proposant un cadre modulaire pour les agents, les chaînes et les outils. Les développeurs peuvent définir des modèles d'invites, assembler des chaînes d'appels LLM, intégrer des composants de mémoire pour préserver le contexte et connecter des outils personnalisés tels que des chargeurs de documents ou des API de recherche. Il prend en charge la génération d'incorporations pour la recherche sémantique, la gestion des erreurs intégrée et une configuration flexible des modèles. Avec des abstractions d'agents, vous pouvez implémenter des assistants conversationnels qui décident quel outil ou chaîne invoquer en fonction de l'entrée de l'utilisateur. L'architecture extensible de Langchainrb permet des personnalisations faciles, permettant une prototypage rapide de chatbots, des pipelines de résumé automatisés, des systèmes QA et des automatisations de flux de travail complexes.

Lagent est un cadre axé sur les développeurs, qui permet la création d'agents intelligents sur la base de grands modèles linguistiques. Il propose des modules de planification dynamique qui divisent les tâches en sous-objectifs, des systèmes de mémoire pour maintenir le contexte sur de longues sessions et des interfaces d’intégration d’outils pour les appels API ou l’accès à des services externes. Avec des pipelines personnalisables, les utilisateurs définissent le comportement de l’agent, les stratégies de prompt, la gestion des erreurs et l’analyse des sorties. Les outils de journalisation et de débogage de Lagent aident à surveiller les étapes de décision, tandis que son architecture évolutive supporte les déploiements locaux, cloud ou en entreprise. Il accélère la création d’assistants autonomes, d’analyses de données et d’automatisations de flux de travail.

LangBot est une plateforme auto-hébergée et open-source qui permet une intégration transparente de grands modèles de langage dans plusieurs canaux de messagerie. Elle offre une interface web pour déployer et gérer des bots, supporte des fournisseurs de modèles comme OpenAI, DeepSeek et des LLM locaux, et s'adapte à des plateformes telles que QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu et DingTalk. Les développeurs peuvent configurer des flux de conversation, mettre en place des stratégies de limitation de débit, et étendre les fonctionnalités via des plugins. Conçue pour la scalabilité, LangBot unifie la gestion des messages, l'interaction avec le modèle et l'analyse dans un seul cadre, accélérant la création d'applications d'IA conversationnelle pour le service client, les notifications internes et la gestion communautaire.

LangGraph fournit un système multi-agent flexible basé sur des graphes dirigés, où chaque nœud représente un agent IA spécialisé dans des tâches telles que la synthèse de code, la revue, le débogage ou le chat. Les utilisateurs définissent des workflows en JSON ou YAML, précisant les rôles et les chemins de communication. LangGraph gère la répartition des tâches, le routage des messages et la gestion des erreurs entre les agents. Il prend en charge l'intégration avec diverses API LLM, des agents personnalisés extensibles, et la visualisation des flux d'exécution. Avec un accès CLI et API, LangGraph facilite la construction de pipelines automatisés complexes pour le développement logiciel, de la génération initiale de code aux tests continus et à l'assistance interactive pour les développeurs.

LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

LLM to MCP Integration Engine est un cadre open-source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLMs) avec diverses plateformes de communication par messagerie (MCP). Il fournit des adaptateurs pour les API LLM telles qu'OpenAI et Anthropic, ainsi que des connecteurs pour des plateformes comme Slack, Discord et Telegram. Le moteur gère l'état des sessions, enrichit le contexte et route les messages bidirectionnellement. Son architecture basée sur des plugins permet aux développeurs d'étendre la prise en charge à de nouveaux fournisseurs et de personnaliser la logique métier, accélérant ainsi le déploiement d'agents IA en environnement de production.

Intelligence permet aux développeurs de assembler des agents IA en composant des composants qui gèrent une mémoire avec état, intègrent des modèles linguistiques tels qu'OpenAI GPT, et se connectent à des outils externes (API, bases de données, bases de connaissances). Il dispose d'un système de plugins pour des fonctionnalités personnalisées, de modules d'observabilité pour tracer les décisions et métriques, et d'outils d'orchestration pour coordonner plusieurs agents. Les développeurs l'installent via pip, définissent des agents en Python avec des classes simples, et configurent des backends de mémoire (en mémoire, Redis ou stock de vecteurs). Son serveur API REST facilite le déploiement, tandis que les outils CLI aident au débogage. Intelligence rationalise les tests, la gestion des versions et la montée en charge des agents, le rendant adapté pour les chatbots, le support client, la récupération de données, le traitement de documents et les workflows automatisés.

Milvus est une base de données vectorielle open-source spécialement conçue pour gérer les charges de travail d'IA. Elle offre un stockage et une récupération à haute performance des embeddings et d'autres types de données vectorielles, permettant des recherches de similarité efficaces à travers de grands ensembles de données. La plateforme prend en charge divers frameworks de machine learning et de deep learning, permettant aux utilisateurs d'intégrer facilement Milvus dans leurs applications d'IA pour l'inférence et l'analyse en temps réel. Avec des caractéristiques telles qu'une architecture distribuée, un redimensionnement automatique et le support de différents types d'index, Milvus est conçu pour répondre aux exigences des solutions modernes d'IA.

L'architecture multi-agents offre une plateforme évolutive et extensible pour définir, enregistrer et coordonner plusieurs agents IA travaillant ensemble sur un objectif commun. Elle inclut un courtier de messages, une gestion du cycle de vie, une création dynamique d'agents et des protocoles de communication personnalisables. Les développeurs peuvent créer des agents spécialisés (ex. récupérateurs de données, processeurs NLP, décideurs) et les intégrer dans le runtime principal pour gérer des tâches allant de l'agrégation de données aux flux de décisions autonomes. La conception modulaire du cadre supporte les extensions via plugins et s'intègre aux modèles ML ou API existants.