Advanced Agents Cookbooks est un projet GitHub communautaire offrant une bibliothèque de recettes d'agents IA basés sur LangChain. Il couvre des modules de mémoire pour la rétention du contexte, l'intégration d'outils personnalisés pour des appels API et données externes, des modèles pour l'appel de fonctions pour des réponses structurées, la planification de raisonnement pour la prise de décision complexe et l'orchestration de workflows multi-étapes. Les développeurs peuvent utiliser ces exemples prêts à l'emploi pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement et accélérer le développement d'agents intelligents automatisant des tâches telles que la planification, la récupération de données et le support client.

Cyrano est un framework open-source et une CLI en Python pour créer des agents IA orchestrant de grands modèles linguistiques et des outils externes via des invites en langage naturel. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés (fonctions), configurer la mémoire et les limites de tokens, et gérer les callbacks. Cyrano gère l'analyse des réponses JSON des LLMs et exécute en séquence les outils spécifiés. Il met l'accent sur la simplicité, la modularité et zéro dépendance externe, permettant aux développeurs de prototyper rapidement des chatbots, de construire des workflows automatisés et d'intégrer rapidement des capacités IA dans des applications.

gpt-func-calling est une boîte à outils pour développeurs qui met en valeur la fonctionnalité d'appel de fonctions d'OpenAI, permettant à l'IA basée sur la conversation d'interagir avec des services externes. En définissant des signatures de fonctions en JSON, les développeurs guident GPT-3.5/4 pour reconnaître quand appeler une fonction, formater automatiquement les arguments et gérer la réponse de manière structurée. Cela facilite l'intégration avec des API météo, des requêtes de bases de données ou une logique métier personnalisée, garantissant des sorties cohérentes et fiables sans parsing manuel.

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.