llm-lab fournit une boîte à outils flexible pour créer des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage. Elle comprend un moteur d'orchestration d'agents, la prise en charge de modèles de prompts personnalisés, le suivi de la mémoire et de l'état, et une intégration transparente avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios, définir des chaînes d'outils, simuler des interactions et collecter des logs de performance. Le framework propose également une suite de tests intégrée pour valider le comportement des agents face à des résultats attendus. Conçu pour l'extensibilité, llm-lab permet aux développeurs d'échanger de fournisseurs LLM, d'ajouter de nouveaux outils et de faire évoluer la logique des agents à travers des expérimentations itératives.

Maple CMS fournit une plateforme robuste pour gérer le contenu dans un format sans tête, permettant aux utilisateurs de créer et de distribuer du contenu de manière transparente. Les fonctions d'IA intégrées aident à générer des schémas et à automatiser les tâches liées au contenu, réduisant la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs. Son architecture flexible prend en charge diverses applications, ce qui le rend idéal pour les entreprises de toutes tailles cherchant une solution de gestion de contenu personnalisable.

Mava est une bibliothèque open-source basée sur JAX pour développer, entraîner et évaluer des systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle propose des implémentations préconstruites d'algorithmes coopératifs et compétitifs tels que MAPPO et MADDPG, ainsi que des boucles de formation configurables prenant en charge les flux de travail à nœud unique et distribués. Les chercheurs peuvent importer des environnements depuis PettingZoo ou définir leurs propres environnements, puis utiliser les composants modulaires de Mava pour l'optimisation de politique, la gestion du tampon de répétition et la journalisation des métriques. L'architecture flexible du cadre permet une intégration transparente de nouveaux algorithmes, espaces d'observation personnalisés et structures de récompense. En exploitant les capacités d'auto-vectorisation et d'accélération matérielle de JAX, Mava assure des expériences efficaces à grande échelle et un benchmarking reproductible dans divers scénarios multi-agent.

Notte est un cadre Python axé sur les développeurs, conçu pour orchestrer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il fournit des modules de mémoire intégrés pour stocker et récupérer le contexte de conversation, une intégration flexible d'outils pour les API externes ou les fonctions personnalisées, et un moteur de planification qui séquence les tâches. Avec Notte, vous pouvez rapidement prototyper des assistants conversationnels, des bots d'analyse de données ou des flux de travail automatisés, tout en profitant de l'extensibilité open-source et du support multiplateforme.

TensorFlow fournit un écosystème complet pour le développement de modèles d'apprentissage automatique, supportant des tâches telles que le traitement des données, la formation de modèles et le déploiement. Avec sa flexibilité et sa scalabilité, TensorFlow permet de construire des architectures complexes comme les réseaux de neurones, facilitant des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique.

TreeInstruct fournit un cadre pour construire des pipelines de prompts hiérarchiques basés sur des arbres de décision pour de grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds représentant des prompts ou des appels de fonction, établir des branches conditionnelles en fonction des sorties du modèle, et exécuter l'arbre pour guider des workflows complexes. Il prend en charge l'intégration avec OpenAI et d'autres fournisseurs de LLM, offrant la journalisation, la gestion des erreurs et des paramètres de nœuds personnalisables pour assurer transparence et flexibilité dans les interactions à plusieurs tours.

AIBrokers fournit une interface unifiée pour gérer et exécuter des flux de travail impliquant plusieurs agents et modèles IA. Il permet aux développeurs de définir des courtiers qui supervisent la distribution des tâches, en sélectionnant le modèle le plus approprié—comme GPT-4 pour les tâches linguistiques ou un modèle de vision pour l’analyse d’images—en fonction de règles de routage personnalisables. Le ConversationManager supporte la conscience du contexte en stockant et récupérant les dialogues passés, tandis que le module MemoryStore offre une gestion persistante de l’état à travers les sessions. PluginManager facilite l’intégration transparente d’API externes ou de fonctions personnalisées, étendant les capacités du courtier. Avec une journalisation intégrée, des crochets de surveillance et une gestion des erreurs personnalisable, AIBrokers simplifie le développement et le déploiement d’applications complexes pilotées par IA en environnement de production.

GoLC fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour construire des chaînes de modèles linguistiques et des agents en Go. Elle comprend la gestion de chaînes, des modèles de requêtes personnalisables et une intégration transparente avec les principaux fournisseurs LLM. Grâce aux chargeurs de documents et aux magasins vectoriels, GoLC permet la récupération par embeddings, alimentant les flux de travaux RAG. Le cadre supporte des modules de mémoire à état pour le contexte conversationnel et une architecture légère d'agents pour orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes et des invocations d'outils. Son design modulaire permet d'ajouter des outils, sources de données et gestionnaires de sortie personnalisés. Avec des performances natives Go et un minimum de dépendances, GoLC facilite le développement de pipelines IA, idéal pour créer des chatbots, assistants de connaissances, agents de raisonnement automatisé et services IA backend de classe production en Go.

H2O.ai est une plateforme d'IA leader qui permet aux utilisateurs de créer, gérer et déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique. Elle propose un ensemble d'outils comprenant l'apprentissage automatique automatisé, des bibliothèques open source et des services cloud conçus pour rationaliser le flux de travail de l'apprentissage automatique. Que les utilisateurs s'attaquent à des défis de big data ou cherchent à améliorer des applications existantes, H2O.ai prend en charge une grande variété de cas d'utilisation avec son architecture flexible et ses algorithmes robustes.

ImageAgent est un cadre d’agent IA basé sur Python qui se connecte aux API OpenAI et aux modèles de vision pour effectuer la génération d’images à partir de texte, la modification d’image (inpainting, transfert de style) et l’analyse d’image (légendage, détection d’objets). Il utilise une orchestration de type LangChain pour gérer plusieurs étapes de manière autonome, traite le parsing des invites, et peut être étendu avec des outils et pipelines personnalisés pour des flux de travail d’images sur mesure.

OpenAI Swarm Node orchestre des appels concurrents à plusieurs agents ChatGPT, recueille leurs sorties individuelles, applique votre stratégie d'agrégation choisie — comme le vote majoritaire ou la pondération personnalisée — et renvoie une réponse de consensus unifiée. Son architecture extensible supporte un contrôle granulaire des paramètres du modèle, la gestion des erreurs, la logique de réessai et l'exécution asynchrone, permettant aux développeurs d'intégrer l'intelligence en essaim dans n'importe quelle application Node.js pour une meilleure précision et cohérence dans la prise de décision assistée par IA.

PHP AI Tool Bridge est un cadre PHP flexible conçu pour abstraire la complexité de l'interaction avec diverses APIs d'IA et de modèles de langage étendus. En définissant une interface AiTool standard, il permet aux développeurs de passer d'un fournisseur à l'autre, comme OpenAI, Azure OpenAI et Hugging Face, sans modifier la logique métier. La bibliothèque comprend la prise en charge des modèles de prompts, la configuration des paramètres, le streaming, les appels de fonctions, la mise en cache des requêtes et la journalisation. Elle dispose également d'un modèle d'exécution d'outils permettant de chaîner plusieurs outils d'IA, de créer des agents conversationnels et de gérer l'état via des magasins de mémoire. PHP AI Tool Bridge accélère le développement de fonctionnalités alimentées par l'IA en réduisant le code boilerplate et en garantissant une utilisation cohérente de l'API.

Le dépôt fournit un tutoriel étape par étape et une implémentation de référence pour créer un agent AI basé sur ReAct utilisant DeepSeek pour la récupération vectorielle en haute dimension. Il couvre la configuration de l'environnement, l'installation des dépendances, et la configuration des magasins de vecteurs pour des données personnalisées. L'agent utilise le motif ReAct pour combiner les traces de raisonnement avec des recherches de connaissances externes, résultant en des réponses transparentes et explicables. Les utilisateurs peuvent étendre le système en intégrant des chargeurs de documents supplémentaires, en ajustant les modèles de prompts, ou en échangeant les bases de données vectorielles. Ce cadre flexible permet aux développeurs et chercheurs de prototyper rapidement des agents conversationnels puissants, capables de raisonner, de récupérer et d'interagir sans effort avec diverses sources de connaissances en quelques lignes de code Python.

SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.

AgentServe fournit une interface unifiée pour créer et déployer des agents d'IA. Les utilisateurs définissent le comportement des agents dans des fichiers de configuration ou du code, intègrent des outils ou sources de connaissances externes, et exposent les agents via des points de terminaison REST. Le cadre gère le routage des modèles, les requêtes parallèles, le contrôle de la santé, la journalisation et les métriques. La conception modulaire d'AgentServe permet d'ajouter de nouveaux modèles, outils ou politiques de planification, idéal pour créer des chatbots, workflows automatisés et systèmes multi-agent à grande échelle.

Agent Nexus offre une architecture modulaire pour la conception, la configuration et l'exécution d'agents IA interconnectés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes. Les développeurs peuvent enregistrer dynamiquement des agents, personnaliser leur comportement via des modules Python et définir des pipelines de communication via des configurations YAML simples. Le routeur de messages intégré garantit un flux de données fiable entre les agents, tandis que les outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre les performances et à déboguer les workflows. Avec le support de bibliothèques IA populaires comme OpenAI et Hugging Face, Agent Nexus simplifie l'intégration de modèles divers. Que ce soit pour prototyper des expériences de recherche, construire des assistants automatisés pour le service client ou simuler des environnements multi-agents, Agent Nexus rationalise le développement et le test de systèmes IA collaboratifs, de la recherche académique aux déploiements commerciaux.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

AgentVerse est conçu pour faciliter la création d'architectures multi-agent en proposant un ensemble de modules réutilisables et d'abstractions. Les utilisateurs peuvent définir des classes d'agents uniques avec une logique de décision personnalisée, établir des canaux de communication pour le passage de messages, et simuler des conditions environnementales. La plateforme supporte des interactions synchrones et asynchrones entre agents, permettant des workflows complexes comme la négociation, la délégation de tâches et la résolution coopérative de problèmes. Avec la journalisation et la surveillance intégrées, les développeurs peuvent tracer les actions des agents et évaluer les métriques de performance. AgentVerse inclut également des modèles pour des cas d'utilisation courants comme l'exploration autonome, les simulations de trading et la génération de contenu collaborative. Son design modulable permet une intégration transparente des modèles ML externes, tels que les modèles linguistiques ou les algorithmes d'apprentissage par renforcement, offrant une flexibilité pour diverses applications pilotées par l'IA.

AI-Creator fournit une architecture flexible pour créer des agents IA capables d'exécuter des tâches, d'interagir via le langage naturel et de tirer parti d'outils externes. Il comprend des modules pour la gestion des invites, le raisonnement en chaîne, la mémoire de session et des pipelines personnalisables. Les développeurs peuvent définir le comportement des agents à l'aide de JSON simples ou de configurations de code, intégrer des APIs et des bases de données en tant qu'outils, et déployer des agents en tant que services web ou applications CLI. Le cadre supporte l'extensibilité et la modularité, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, assistants virtuels et travailleurs numériques spécialisés.