L'agent IA avec MCP est un cadre complet conçu pour rationaliser le développement d'agents IA avancés capables de maintenir un contexte à long terme, effectuer un raisonnement multi-étapes, et adapter leurs stratégies en fonction de la mémoire. Il utilise une conception modulaire composée d'un gestionnaire de mémoire, d'un planificateur conditionnel, et d'un gestionnaire d'invite, permettant des intégrations personnalisées et une extension avec divers LLMs. Le gestionnaire de mémoire stocke de façon persistante les interactions passées, garantissant la conservation du contexte. Le planificateur conditionnel évalue les conditions à chaque étape et sélectionne dynamiquement la prochaine action. Le gestionnaire d'invite formate les entrées et enchaîne les tâches de manière fluide. Écrit en Python, il s'intègre via API avec les modèles GPT d'OpenAI, supporte la génération augmentée par récupération, et facilite la création d'agents conversationnels, l'automatisation des tâches, ou des systèmes de support à la décision. Une documentation étendue et des exemples guident les utilisateurs dans l'installation et la personnalisation.

Tiny-OAI-MCP-Agent fournit une architecture d'agent extensible et compacte basée sur l'API OpenAI. Il implémente une boucle de processus multi-cognitif (MCP) pour le raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Vous définissez des outils (API, opérations sur fichiers, exécution de code), et l'agent planifie les tâches, rappelle le contexte, invoque les outils, et itère sur les résultats. Cette base de code minimaliste permet aux développeurs d'expérimenter avec des workflows autonomes, des heuristiques personnalisées et des modèles de prompt avancés tout en gérant automatiquement les appels API, la gestion d'état et la récupération d'erreurs.