Inngest AgentKit offre un cadre complet pour développer des agents IA dans un environnement Node.js. Il exploite l'architecture événementielle d'Inngest pour déclencher des flux de travail d'agents basés sur des événements externes tels que les requêtes HTTP, les tâches planifiées ou les appels Webhook. La boîte à outils comprend des utilitaires de rendu de modèle pour créer des réponses dynamiques, une gestion intégrée de l'état pour maintenir le contexte lors des sessions, et une intégration transparente avec des API externes et des modèles de langage. Les agents peuvent transmettre des réponses partielles en streaming en temps réel, gérer une logique complexe, et orchestrer des processus à plusieurs étapes avec gestion des erreurs et tentatives. En abstraisant l'infrastructure et les préoccupations de workflow, AgentKit permet aux développeurs de se concentrer sur la conception de comportements intelligents, tout en réduisant le code répétitif et en accélérant le déploiement d'assistants conversationnels, de pipelines de traitement de données, et de bots d'automatisation.

Agent Adapters est conçu pour fournir aux développeurs une interface cohérente pour connecter des agents AI à des services et frameworks externes. Grâce à son architecture modulaire d'adaptateurs, il propose des adaptateurs préfabriqués pour les API HTTP, plateformes de messagerie comme Slack et Teams, et des points de terminaison d'outils personnalisés. Chaque adaptateur gère l'analyse des requêtes, la cartographie des réponses, la gestion des erreurs, ainsi que des hooks optionnels pour la journalisation ou la surveillance. Les développeurs peuvent également enregistrer leurs propres adaptateurs en implémentant une interface définie et en configurant les paramètres de l'adaptateur dans les réglages de leur agent. Cette approche rationalisée réduit le code boilerplate, garantit une exécution cohérente des workflows, et accélère le déploiement d'agents sur plusieurs environnements sans réécrire la logique d'intégration.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.

L'agent navigateur intègre les modèles linguistiques OpenAI avec Playwright pour effectuer des tâches de navigation automatisée guidées par des commandes en langage naturel. Il charge des pages web, navigue entre les liens, clique sur des boutons, remplit et soumet des formulaires, extrait des données structurées, capture des captures d'écran et évalue du JavaScript personnalisé. En interprétant la sortie GPT en actions du navigateur, les développeurs peuvent prototyper des workflows d'automatisation web avec peu de code. Il supporte les sessions multi-pages, la gestion des cookies et des sessions, ainsi que la gestion des erreurs. Les équipes peuvent écrire des scripts pour le scraping de données, les tests de bout en bout ou l'interaction avec du contenu dynamique, tout cela déclenché par des prompts conversationnels. Son architecture est modulaire, avec des hooks pour étendre ses capacités et l'intégrer dans des pipelines de traitement en aval.

CrewAI Agent Generator utilise une interface en ligne de commande pour initialiser un nouveau projet d’agent IA avec des structures de dossiers solidement établies, des modèles de prompts d’exemple, des définitions d’outils et des stubs de test. Vous pouvez configurer des connexions à OpenAI, Azure ou des endpoints LLM personnalisés ; gérer la mémoire de l’agent avec des magasins vectoriels ; orchestrer plusieurs agents dans des workflows collaboratifs ; consulter des logs détaillés de conversation ; et déployer vos agents sur Vercel, AWS Lambda ou Docker avec des scripts intégrés. Il accélère le développement et garantit une architecture cohérente pour les projets d’agents IA.

La bibliothèque de fulfillment Dialogflow Python est un cadre open-source qui gère les requêtes HTTP de Dialogflow, mappe les intentions aux fonctions gestionnaires Python, gère les sessions et les contextes de sortie, et construit des réponses structurées, y compris du texte, des cartes, des puces de suggestion et des charges utiles personnalisées. Elle abstrait la structure JSON de l’API webhook de Dialogflow en classes et méthodes Python pratiques, accélérant la création de backends conversationnels et réduisant le code répétitif lors de l’intégration avec des bases de données, des CRM ou des API externes.

Ernie Bot Agent est un cadre de développement conçu pour simplifier la création d'agents conversationnels basés sur l'IA utilisant Baidu ERNIE Bot. Il fournit des abstractions pour les appels API, les modèles d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Le SDK supporte les conversations multi-tours avec prise en compte du contexte, les workflows personnalisés pour l'exécution de tâches et un système de plugins pour des extensions spécifiques au domaine. Avec une journalisation intégrée, une gestion d'erreurs et des options de configuration, il réduit la quantité de code répétitif et permet de prototyper rapidement des chatbots, assistants virtuels et scripts d'automatisation.

GPT-CodeApp offre une interface graphique intuitive où les utilisateurs tapent des descriptions en langage naturel (par ex., “build a React login form”) et reçoivent instantanément des extraits de code prêts à l'emploi ou des scaffolds de projet. Elle supporte des langages majeurs comme JavaScript, Python, Java, C# et autres. Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs invites, parcourir l'historique et exporter les fichiers générés. Conçue avec Electron et React, elle fonctionne sur plusieurs plateformes sans besoin de plugin IDE. GPT-CodeApp aide à accélérer le développement, réduire le boilerplate et apprendre de nouveaux frameworks par l'exemple.

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.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.

Java-Action-Shape est une bibliothèque d'actions dédiée conçue pour étendre le cadre multi-agent LightJason avec des capacités géométriques avancées. Elle fournit aux agents des actions toutes faites pour instancier des formes courantes (cercle, rectangle, polygone), appliquer des transformations (translation, rotation, mise à l'échelle) et effectuer des calculs analytiques (aire, périmètre, centroïde). Chaque action est thread-safe et s'intègre au modèle d'exécution asynchrone de LightJason, garantissant un traitement parallèle efficace. Les développeurs peuvent définir des formes personnalisées en spécifiant des sommets et des arêtes, les enregistrer dans le registre d'actions de l'agent et les inclure dans les définitions de plans. En centralisant la logique liée aux formes, Java-Action-Shape réduit le code boilerplate, impose des API cohérentes et accélère la création d'applications agent axées sur la géométrie, des simulations aux outils éducatifs.

Sharp-GPT permet aux développeurs .NET de créer des agents d'IA robustes en utilisant des attributs personnalisés sur les interfaces pour définir des modèles d'invite, configurer des modèles et gérer la mémoire conversationnelle. Il offre une sortie en streaming pour une interaction en temps réel, une désérialisation JSON automatique pour des réponses structurées, et un support intégré pour les stratégies de repli et la journalisation. Avec des clients HTTP modulaires et une abstraction du fournisseur, vous pouvez passer facilement entre OpenAI, Azure ou d'autres services LLM. Idéal pour les chatbots, la génération de contenu, la synthèse, la classification, et plus encore, Sharp-GPT réduit le code de boilerplate et accélère le développement d'agents d'IA sous Windows, Linux ou macOS.

Toolhouse est une plateforme pour développeurs conçue pour créer et déployer des agents AI et des workflows sans les tracas du code standardisé. Elle est livrée avec des cadres agentiques préconstruits tels que RAG, evals, intégrations API, mémoire, cache, invites et outils, permettant aux développeurs de construire et d'expédier rapidement des produits AI fonctionnels. Avec un support robuste pour les intégrations d'applications tierces, Toolhouse offre une expérience de développement et de débogage fluide, accélérant significativement le cycle de vie de production.

Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.