pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.

LangChain est un cadre modulaire qui aide les développeurs à créer des applications AI avancées en connectant de grands modèles de langage avec des sources de données externes et des outils. Il fournit des abstractions de chaînes pour des appels séquentiels LLM, une orchestration d'agents pour les flux de travail de décision, des modules de mémoire pour la conservation du contexte, et des intégrations avec des chargeurs de documents, des magasins vectoriels et des outils basés sur API. Avec la prise en charge de plusieurs fournisseurs et SDK en Python et JavaScript, LangChain accélère le prototypage et le déploiement de chatbots, de systèmes QA et d'assistants personnalisés.

Langchainrb est une bibliothèque Ruby open-source conçue pour rationaliser le développement d'applications pilotées par l'IA en proposant un cadre modulaire pour les agents, les chaînes et les outils. Les développeurs peuvent définir des modèles d'invites, assembler des chaînes d'appels LLM, intégrer des composants de mémoire pour préserver le contexte et connecter des outils personnalisés tels que des chargeurs de documents ou des API de recherche. Il prend en charge la génération d'incorporations pour la recherche sémantique, la gestion des erreurs intégrée et une configuration flexible des modèles. Avec des abstractions d'agents, vous pouvez implémenter des assistants conversationnels qui décident quel outil ou chaîne invoquer en fonction de l'entrée de l'utilisateur. L'architecture extensible de Langchainrb permet des personnalisations faciles, permettant une prototypage rapide de chatbots, des pipelines de résumé automatisés, des systèmes QA et des automatisations de flux de travail complexes.