ElizaOS fournit une suite d'outils robuste pour concevoir, tester et déployer des agents IA autonomes dans des projets TypeScript. Les développeurs définissent les personnalités des agents, leurs objectifs et leurs hiérarchies de mémoire, puis utilisent le système de planification d'ElizaOS pour définir les flux de travail des tâches. Son architecture modulaire de connecteurs facilite l’intégration avec des plateformes de communication—Discord, Telegram, Slack, X—et des réseaux blockchain via des adaptateurs Web3. ElizaOS supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permettant une transition transparente entre les modèles. La prise en charge des plugins étend la fonctionnalité avec des compétences personnalisées, des fonctions de journalisation et d’observabilité. À travers son CLI et SDK, les équipes peuvent itérer sur les configurations d'agents, surveiller la performance en direct, et faire évoluer les déploiements dans des environnements cloud ou sur site. ElizaOS permet aux entreprises d'automatiser les interactions client, l’engagement sur les réseaux sociaux et les processus métier avec des travailleurs numériques autonomes.

Nova fournit un ensemble d'outils complet pour créer des agents IA autonomes en Python. Il propose un planificateur qui décompose les objectifs en étapes actionnables, un système de plugins pour intégrer des outils ou API externes, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent configurer des comportements personnalisés, suivre les décisions de l'agent via des journaux et étendre la fonctionnalité avec peu de code. Nova simplifie tout le cycle de vie de l'agent, de la conception au déploiement.

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.