LLM-Agent fournit une architecture structurée pour construire des agents intelligents utilisant des LLM. Il inclut une boîte à outils pour définir des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la préservation du contexte et des exécuteurs orchestrant des chaînes d'actions complexes. Les agents peuvent appeler des API, exécuter des processus locaux, interroger des bases de données et gérer l'état de la conversation. Les modèles de prompt et les hooks de plugin permettent d'affiner le comportement de l'agent. Conçu pour l'extensibilité, LLM-Agent supporte l'ajout de nouvelles interfaces d'outils, d'évaluateurs personnalisés et de routages dynamiques des tâches, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données, la génération de code, et plus encore.

SquadflowAI Studio permet aux utilisateurs de composer visuellement des agents AI en définissant des rôles, des tâches et des communications entre agents. Les agents peuvent être enchaînés pour gérer des processus complexes à plusieurs étapes—interroger des bases de données ou des API, effectuer des actions et transmettre du contexte entre eux. La plateforme prend en charge les extensions via plugins, le débogage en temps réel et les logs étape par étape. Les développeurs configurent les invites, gèrent l'état de la mémoire et définissent la logique conditionnelle sans code boilerplate. Les modèles d'OpenAI, Anthropic et locaux sont supportés. Les équipes peuvent déployer des workflows via des endpoints REST ou WebSocket, surveiller les métriques de performance et ajuster les comportements des agents via un tableau de bord centralisé.

Anti-Agent-Agent fournit un cadre programmable pour générer à la fois des agents IA adversaires et défensifs pour des modèles conversationnels. Il automatise la création de prompts, la simulation de scénarios et la détection de vulnérabilités, produisant des rapports et métriques de sécurité détaillés. La boîte à outils supporte l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires comme OpenAI et des environnements locaux de modèles. Les développeurs peuvent définir des templates de prompts personnalisés, contrôler les rôles des agents, et planifier des tests périodiques. Le cadre enregistre chaque interaction, met en évidence les faiblesses potentielles, et recommande des mesures correctives pour renforcer la défense des agents IA, offrant une solution complète pour les tests adversaires et l'évaluation de résilience dans le déploiement de chatbots et d'assistants virtuels.

Promptsio est une bibliothèque complète avec plus de 100 prompts IA spécifiquement conçus pour Chat-GPT d'OpenAI. Cette plateforme vise à rationaliser le processus d'ingénierie des prompts en fournissant des prompts prêts à l'emploi adaptés à diverses applications. Que vous soyez développeur, marketeur ou simplement une personne curieuse, Promptsio vous aide à générer des prompts efficaces pour améliorer les interactions avec l'IA, en augmentant la productivité et la créativité.

SwiftAgent offre une boîte à outils robuste pour construire des agents intelligents en intégrant directement les modèles d'OpenAI dans Swift. Les développeurs peuvent déclarer des actions personnalisées et des outils externes, que les agents invoquent en fonction des requêtes utilisateur. Le framework maintient la mémoire de conversation, permettant aux agents de se référer aux interactions passées. Il supporte la templating de prompts et l'injection de contexte dynamique, facilitant les dialogues multi-tours et la logique de décision. L'API asynchrone de SwiftAgent fonctionne parfaitement avec la concurrence Swift, la rendant idéale pour iOS, macOS ou des environnements côté serveur. En abstraisant les appels de modèles, le stockage de mémoire et l'orchestration de pipelines, SwiftAgent permet aux équipes de prototyper et déployer rapidement des assistants conversationnels, chatbots ou agents d'automatisation dans leurs projets Swift.