AgenticIR (Agentic Information Retrieval) offre un cadre modulaire où des agents alimentés par des LLM planifient et exécutent de manière autonome des flux de travail IR. Il permet de définir des rôles d'agents — tels que générateur de requêtes, récupérateur de documents et résumé —, qui s'exécutent dans des séquences personnalisables. Les agents peuvent récupérer du texte brut, affiner leurs requêtes en fonction des résultats intermédiaires, et fusionner les passages extraits en résumés concis. Le cadre supporte des pipelines multi-étapes incluant la recherche web itérative, l’ingestion de données via API, et l’analyse locale de documents. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres des agents, intégrer différents LLM, et affiner les politiques de comportement. AgenticIR offre aussi la journalisation, la gestion des erreurs et l’exécution parallèle des agents pour accélérer la collecte d’informations à grande échelle. Avec une configuration minimale, chercheurs et ingénieurs peuvent prototyper et déployer des systèmes de récupération autonomes.

Meta-Agent-with-More-Agents est un cadre extensible open-source qui implémente une architecture d'agent méta permettant à plusieurs sous-agents spécialisés de collaborer sur des tâches complexes. Il exploite LangChain pour l’orchestration des agents et les API OpenAI pour le traitement du langage naturel. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés pour des tâches telles que l’extraction de données, l’analyse de sentiments, la prise de décisions ou la génération de contenu. L’agent méta coordonne la décomposition des tâches, envoie les objectifs aux agents appropriés, collecte leurs résultats, et affine itérativement les résultats via des boucles de rétroaction. Son architecture modulaire supporte la traitement parallèle, la journalisation et la gestion des erreurs. Idéal pour automatiser des workflows à plusieurs étapes, des pipelines de recherche et des systèmes de support à la décision dynamique, il simplifie la construction de systèmes IA distribués robustes en abstrait la communication entre agents et la gestion de leur cycle de vie.