Lyzr Studio permet aux organisations de créer rapidement des assistants alimentés par l'IA en combinant de grands modèles de langage, des règles métier et des intégrations de données. Son interface drag-and-drop permet d'orchestrer visuellement des workflows multi-étapes, d'intégrer des API internes, des bases de données, des services tiers et de personnaliser les invites LLM pour des connaissances spécifiques au domaine. Les agents peuvent être testés en temps réel, déployés sur des widgets web, des applications de messagerie ou des plateformes d'entreprise, et surveillés via des tableaux de bord de performances. La gestion avancée des versions, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les journaux d'audit garantissent la gouvernance. Que ce soit pour automatiser le support client, la qualification de prospects, l'intégration RH ou la résolution de problèmes IT, Lyzr Studio simplifie le développement d'ouvriers numériques fiables et évolutifs.

Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.

AgentLab est un cadre ServiceNow pour créer des agents IA — aussi appelés travailleurs numériques — à l’aide d’un éditeur visuel drag-and-drop. Les utilisateurs lient de grands modèles de langage avec des tableaux ServiceNow, définissent des intentions et des actions, et orchestrent des flux de travail pour des tâches telles que la résolution d’incidents, les approbations de changements et la récupération de connaissances. Les agents peuvent être testés dans des sandboxes intégrées, versionnés et surveillés en temps réel. Avec des connecteurs pour API externes et interfaces chat, AgentLab permet le déploiement sur des portails, Microsoft Teams et Slack. La plateforme offre des contrôles de gouvernance, des pistes d’audit et des tableaux de bord d’analyses pour assurer la conformité et la performance à grande échelle.

10x Rules est un cadre complet d'agents IA permettant aux organisations de construire et déployer des agents intelligents basés sur des ensembles de règles personnalisés et la logique métier. En définissant des déclencheurs, des conditions et des actions via une interface intuitive, les utilisateurs peuvent demander aux agents IA d'effectuer des tâches comme l'extraction de données de documents, la notation de prospects, l'envoi d'e-mails personnalisés et la mise à jour des enregistrements CRM. La plateforme s'intègre parfaitement avec des services populaires via des connecteurs préconstruits, supporte la surveillance en temps réel et le débogage, et fournit des analyses sur la performance des agents. Les utilisateurs techniques et non techniques peuvent rationaliser les flux de travail répétitifs, réduire les erreurs manuelles et accélérer les opérations grâce à l'automatisation pilotée par l'IA.

Intelligence permet aux développeurs de assembler des agents IA en composant des composants qui gèrent une mémoire avec état, intègrent des modèles linguistiques tels qu'OpenAI GPT, et se connectent à des outils externes (API, bases de données, bases de connaissances). Il dispose d'un système de plugins pour des fonctionnalités personnalisées, de modules d'observabilité pour tracer les décisions et métriques, et d'outils d'orchestration pour coordonner plusieurs agents. Les développeurs l'installent via pip, définissent des agents en Python avec des classes simples, et configurent des backends de mémoire (en mémoire, Redis ou stock de vecteurs). Son serveur API REST facilite le déploiement, tandis que les outils CLI aident au débogage. Intelligence rationalise les tests, la gestion des versions et la montée en charge des agents, le rendant adapté pour les chatbots, le support client, la récupération de données, le traitement de documents et les workflows automatisés.

Nefi.ai est une plateforme cloud pour concevoir, former et orchestrer des agents alimentés par IA sans coder. Elle offre une toile visuelle pour assembler des blocs comme des modules LLM, des recherches dans une base de données vectorielle, des appels API externes, une logique conditionnelle et des systèmes de mémoire. Les agents peuvent être entraînés sur des documents personnalisés ou liés à des données d’entreprise. Une fois construits, ils sont déployés en tant que chatbots, assistants par e-mail ou tâches planifiées. Les fonctionnalités avancées incluent des tableaux de bord de surveillance, le contrôle de version, l’accès basé sur les rôles et des intégrations avec Slack, Teams et Zapier.