FireAct Agent est un framework React open-source conçu pour créer des agents conversationnels alimentés par l'IA. Il offre une architecture modulaire qui permet de définir des outils personnalisés, de gérer la mémoire de session et de rendre des interfaces de chat avec des types de messages riches. Avec des typings TypeScript et la prise en charge du rendu côté serveur, FireAct Agent rationalise la connexion aux LLMs, l'appel d'API externes ou de fonctions, et le maintien du contexte conversationnel tout au long des interactions. Vous pouvez personnaliser le style, étendre les composants principaux et déployer sur n'importe quel environnement web.

FreeAct utilise une architecture modulaire pour simplifier la création d'agents IA. Les développeurs définissent des objectifs de haut niveau et configurent le module de planification pour générer des plans étape par étape. La composante de raisonnement évalue la faisabilité du plan, tandis que le moteur d'exécution orchestre les appels API, les requêtes à la base de données et les interactions avec des outils externes. La gestion de mémoire suit le contexte de la conversation et les données historiques, permettant aux agents de prendre des décisions éclairées. Un registre d'environnement simplifie l'intégration d'outils et de services personnalisés, permettant une adaptation dynamique. FreeAct supporte plusieurs backends LLM et peut être déployé sur des serveurs locaux ou sur des environnements cloud. Son caractère open-source et sa conception extensible facilitent la prototypage rapide d'agents intelligents pour la recherche et les cas d'utilisation en production.

Whiz est conçu pour fournir une base robuste pour le développement d'agents intelligents capables d'effectuer des workflows conversationnels et orientés tâches complexes. Avec Whiz, les développeurs définissent des "outils" — des fonctions Python ou des API externes — que l'agent peut invoquer lors du traitement des requêtes utilisateur. Un module de mémoire intégré capture et récupère le contexte de conversation, permettant des interactions multi-tours cohérentes. Un moteur de planification dynamique décompose les objectifs en étapes réalisables, tandis qu'une interface flexible permet d'injecter des politiques personnalisées, des registres d'outils et des backends de mémoire. Whiz supporte la recherche sémantique basée sur des embeddings pour extraire des documents pertinents, la journalisation pour la traçabilité et l'exécution asynchrone pour la montée en charge. Entièrement open-source, Whiz peut être déployé partout où Python s'exécute, permettant une création rapide de prototypes de bots d'assistance client, d'assistants d'analyse de données ou d'agents spécialisés, avec peu de boilerplate.

BAML Agents est conçu pour les développeurs et praticiens de l'IA cherchant une plateforme modulaire et extensible pour construire des agents autonomes. Il propose une architecture basée sur des plugins pour une intégration transparente des outils personnalisés, un sous-système de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel et une prise en charge intégrée des workflows de raisonnement multi-étapes. Avec BAML Agents, les utilisateurs peuvent rapidement configurer le comportement de l'agent, se connecter à des API externes et orchestrer des tâches complexes sans réinventer les modèles d'agent courants. Son design léger et ses abstractions claires en font un outil idéal pour le prototypage, la recherche et les déploiements en production dans divers scénarios d'automatisation.