EasyAgent fournit un cadre complet pour la construction d'agents IA autonomes en Python. Il offre des backends LLM modulaires tels que OpenAI, Azure et modèles locaux, des modules de planification et de raisonnement personnalisables, une intégration d'outils API et un stockage mémoire persistant. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents par des configurations YAML ou Python simples, utiliser l'appel de fonctions intégré pour accéder à des données externes, et orchestrer plusieurs agents pour des flux de travail complexes. EasyAgent inclut également des fonctionnalités telles que la journalisation, la surveillance, la gestion des erreurs et des points d'extension pour des implémentations sur mesure. Son architecture modulaire accélère le prototypage et le déploiement d'agents spécialisés dans des domaines comme le support client, l'analyse de données, l'automatisation et la recherche.

Local LLM avec appel de fonction permet aux développeurs de créer des agents IA qui fonctionnent entièrement sur le matériel local, éliminant ainsi les préoccupations de confidentialité des données et les dépendances au cloud. Le cadre inclut un code d'exemple pour intégrer des LLM locaux tels que LLaMA, GPT4All ou d'autres modèles à poids ouverts, et démontre comment configurer des schémas de fonctions que le modèle peut invoquer pour effectuer des tâches telles que la récupération de données, l'exécution de commandes shell ou l'interaction avec des API. Les utilisateurs peuvent étendre la conception en définissant des points de terminaison de fonction personnalisés, en personnalisant des invites et en gérant les réponses de fonction. Cette solution légère simplifie le processus de création d'assistants IA hors ligne, de chatbots et d'outils d'automatisation pour une large gamme d'applications.

With AI Agents est un framework axé sur le code en TypeScript qui vous aide à définir et orchestrer plusieurs agents IA, chacun avec des rôles distincts tels que planificateur, exécutant et mémoire. Il fournit une gestion de mémoire intégrée pour persister le contexte, un sous-système d'appel de fonctions pour intégrer des API externes, et une interface CLI pour des sessions interactives. En combinant les agents en pipelines ou hiérarchies, vous pouvez automatiser des tâches complexes — comme des pipelines d'analyse de données ou des flux de support client — tout en garantissant modularité, évolutivité et personnalisation facile.

Easy Function Call rend l'interaction avec les API Web simple en offrant une interface conviviale. Son objectif est d'améliorer la productivité et de rationaliser le développement des APIs pour les développeurs de tous niveaux. Le produit fournit une documentation et des exemples de code clairs, et ses fonctionnalités principales sont adaptées pour simplifier les tâches API courantes. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant, Easy Function Call dispose des outils nécessaires pour construire et gérer vos interactions avec les API efficacement.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.