Taiga est un framework d'agent IA open-source basé sur Python conçu pour simplifier la création, l'orchestration et le déploiement d'agents autonomes utilisant de grands modèles de langage (LLM). Le framework comprend un système de plugins flexible pour l'intégration d'outils personnalisés et d'APIs externes, un module de mémoire configurable pour gérer le contexte conversationnel à court et long terme, et un mécanisme de chaînage de tâches pour séquencer des flux de travail à plusieurs étapes. Taiga offre également une journalisation intégrée, des métriques et une gestion des erreurs pour une utilisation en production. Les développeurs peuvent rapidement créer des agents avec des modèles, étendre la fonctionnalité via SDK, et déployer sur différentes plateformes. En abstraisant la complexité de l'orchestration, Taiga permet aux équipes de se concentrer sur la création d'assistants intelligents capables de rechercher, planifier et exécuter des actions sans intervention manuelle.

Hyperbolic Time Chamber fournit un environnement flexible pour construire des agents IA en proposant des composants pour la gestion de la mémoire, l'orchestration de la fenêtre contextuelle, la chaînée de prompts, l'intégration d'outils et le contrôle d'exécution. Les développeurs définissent le comportement des agents via des blocs modulaires, configurent des mémoires personnalisées (courte et longue durée) et connectent des API externes ou des outils locaux. Le framework inclut le support asynchrone, la journalisation et des utilitaires de débogage, permettant une itération rapide et un déploiement d'agents conversationnels ou axés sur les tâches sophistiqués dans des projets Python.

Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

SuperBot est un cadre complet d'agent AI permettant aux développeurs de déployer des assistants autonomes et sensibles au contexte via Python et la ligne de commande. Il intègre les modèles de chat d'OpenAI avec un système de mémoire, des fonctionnalités d'appel de fonctions et une architecture de plugins. Les agents peuvent exécuter des commandes shell, lancer du code, interagir avec des fichiers, effectuer des recherches sur le web et maintenir l'état de la conversation. SuperBot supporte l'orchestration multi-agent pour des workflows complexes, le tout configurable via des scripts Python simples et des commandes CLI. Son design extensible permet d'ajouter des outils personnalisés, d'automatiser des tâches et d'intégrer des API externes pour créer des applications robustes basées sur l'IA.

Agent Protocol est un cadre décentralisé qui permet aux utilisateurs de construire des agents IA capables d’interagir avec des contrats intelligents, des API externes et d’autres agents. Il offre un Studio Agent sans code pour la conception visuelle de flux de travail, un Marketplace pour publier et monétiser les agents, et un SDK pour l’intégration programmatique. Les agents peuvent initier des paiements en tokens, effectuer des opérations cross-chain et s’adapter dynamiquement aux données en temps réel, ce qui les rend idéaux pour la DeFi, l’automatisation NFT et les services d’oracle.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Build with ADK facilite la création d'agents IA en fournissant un outil de scaffolding CLI, des définitions de flux de travail, des modules d'intégration LLM, des utilitaires de test, de journalisation et de support déploiement. Les développeurs peuvent initialiser des projets d'agents, choisir des modèles IA, configurer des invites, connecter des outils ou APIs externes, tester localement et déployer leurs agents en production ou sur des plateformes de conteneurs — le tout avec des commandes simples. L'architecture modulaire permet une extension facile avec des plugins et supporte plusieurs langages de programmation pour une flexibilité maximale.