ai-agents-trial est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes utilisant LLMs. Il fournit des abstractions modulaires pour la planification des agents, l'appel d'outils (par exemple, recherche Web, calculatrices) et la gestion de la mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés, chaîner des actions sur plusieurs étapes et conserver le contexte entre les sessions. La base de code utilise les API d'OpenAI avec des utilitaires d'aide pour orchestrer les flux de travail, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide de assistants chat, de bots de recherche ou d'agents d'automatisation spécifiques à un domaine. Les points d'intégration permettent d'étendre la fonctionnalité avec de nouveaux connecteurs et sources de données sans modifier la logique principale.

Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.

LangGraph Studio est le premier environnement de développement intégré (IDE) conçu pour créer des agents AI en utilisant le framework LangChain. Il permet aux développeurs de concevoir visuellement des workflows, de gérer des connexions de données et d'intégrer plusieurs composants de traitement. Les utilisateurs peuvent tirer parti d'outils de débogage puissants, de contrôle de version et de fonctionnalités de collaboration en temps réel, facilitant le développement d'applications AI complexes de manière efficace. Cet IDE vise à simplifier le processus de développement, permettant aussi bien aux novices qu'aux développeurs expérimentés de construire des agents AI robustes.