Au cœur, DAGent représente les workflows d'agents comme un graphe acyclique dirigé de nœuds, où chaque nœud peut encapsuler un appel LLM, une fonction personnalisée ou un outil externe. Les développeurs définissent explicitement les dépendances des tâches, permettant l'exécution parallèle et la logique conditionnelle, tandis que le framework gère la planification, le passage des données et la récupération d'erreurs. DAGent fournit également des outils de visualisation intégrés pour inspecter la structure et le flux d'exécution du DAG, améliorant le débogage et la traçabilité. Avec des types de nœuds extensibles, le support de plugins, et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, DAGent permet aux équipes de créer des applications d'IA complexes et multi-étapes telles que pipelines de données, agents conversationnels, et assistants de recherche automatisés avec un minimum de code boilerplate. La focalisation sur la modularité et la transparence rend cet outil idéal pour l'orchestration évolutive des agents dans les environnements expérimentaux et de production.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

scenario-go sert de cadre robuste pour construire des agents IA en Go en permettant aux développeurs d'écrire des définitions de scénarios qui spécifient des interactions étape par étape avec de grands modèles linguistiques. Chaque scénario peut incorporer des modèles d'invite, des fonctions personnalisées et un stockage de mémoire pour maintenir l'état de la conversation entre plusieurs tours. La boîte à outils s'intègre avec les principaux fournisseurs LLM via des API REST, permettant des cycles d'entrée-sortie dynamiques et des branches conditionnelles basées sur les réponses de l'IA. Avec une journalisation intégrée et une gestion des erreurs, scenario-go simplifie le débogage et la surveillance des flux de travail IA. Les développeurs peuvent composer des composants de scénarios réutilisables, chaîner plusieurs tâches IA et étendre la fonctionnalité via des plugins. Le résultat est une expérience de développement rationalisée pour construire des chatbots, des pipelines d'extraction de données, des assistants virtuels et des agents de support client automatisés entièrement en Go.

AI-Agents propose une architecture modulaire pour définir des agents pilotés par IA utilisant Python et des modèles OpenAI. Il intègre des outils plug-in – notamment la recherche web, des calculatrices, la recherche Wikipedia et des fonctions personnalisées – permettant aux agents d'effectuer un raisonnement complexe à plusieurs étapes. Des composants de mémoire intégrés permettent la conservation du contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent cloner le dépôt, configurer des clés API et étendre ou échanger rapidement des outils. Avec des exemples clairs et une documentation, AI-Agents simplifie le flux de travail du concept au déploiement de solutions IA conversationnelles ou orientées tâche.

Layra est conçue pour simplifier le développement d'agents alimentés par LLM en fournissant une architecture modulaire qui s'intègre avec divers outils et stockages de mémoire. Elle comprend un planificateur qui divise les tâches en sous-objectifs, un module de mémoire pour stocker la conversation et le contexte, et un système de plugins pour connecter des APIs externes ou des fonctions personnalisées. Layra supporte aussi l'orchestration de plusieurs instances d'agents pour collaborer sur des workflows complexes, en permettant une exécution en parallèle et la délégation de tâches. Avec des abstractions claires pour les outils, la mémoire et la définition de politiques, les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour le support client, l'analyse de données, RAG, et plus encore. Elle est indépendante du backend de modélisation, supportant OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux.

Ce cadre fournit une architecture basée sur un serveur prenant en charge des serveurs MCP (Multi-Channel Processing) multiples pour gérer des conversations simultanées, maintenir le contexte entre les sessions et intégrer des services externes via des plugins. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour les plates-formes de messagerie, définir des appels de fonctions personnalisés et faire évoluer les instances via Docker ou des hôtes natifs. Il inclut la journalisation, la gestion des erreurs et un pipeline modulaire pour étendre les capacités sans modifier le code principal.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) est un cadre côté client conçu pour simplifier la création d'agents IA dans les applications web en tirant parti de l'API OpenAI. Les développeurs peuvent définir des fonctions personnalisées que OLI sélectionne intelligemment en fonction des invites utilisateur, gérer le contexte de la conversation pour maintenir un état cohérent lors de plusieurs interactions et chaîner les appels API pour des flux de travail complexes comme la réservation de rendez-vous ou la génération de rapports. En outre, OLI inclut des utilitaires pour analyser les réponses, gérer les erreurs et intégrer des services tiers via webhooks ou endpoints REST. Étant entièrement modulaire et open-source, les équipes peuvent personnaliser le comportement des agents, ajouter de nouvelles fonctionnalités et déployer des agents OLI sur n’importe quelle plateforme web sans dépendances back-end. OLI accélère le développement d’interfaces conversationnelles et d'automatisations.