Chatbot-Grok fournit un cadre d'agent IA modulaire écrit en Python, destiné à simplifier le développement de bots conversationnels. Il supporte la gestion de dialogues multi-tours, conserve la mémoire de chat entre les sessions et permet aux utilisateurs de définir des modèles d'invite personnalisés. L'architecture est extensible, permettant aux développeurs d'intégrer divers LLMs, y compris Grok, et de se connecter à des plateformes telles que Telegram ou Slack. Avec une organisation claire du code et une structure conviviale pour les plugins, Chatbot-Grok accélère le prototypage et le déploiement de assistants de chat prêts pour la production.

GoLC fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour construire des chaînes de modèles linguistiques et des agents en Go. Elle comprend la gestion de chaînes, des modèles de requêtes personnalisables et une intégration transparente avec les principaux fournisseurs LLM. Grâce aux chargeurs de documents et aux magasins vectoriels, GoLC permet la récupération par embeddings, alimentant les flux de travaux RAG. Le cadre supporte des modules de mémoire à état pour le contexte conversationnel et une architecture légère d'agents pour orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes et des invocations d'outils. Son design modulaire permet d'ajouter des outils, sources de données et gestionnaires de sortie personnalisés. Avec des performances natives Go et un minimum de dépendances, GoLC facilite le développement de pipelines IA, idéal pour créer des chatbots, assistants de connaissances, agents de raisonnement automatisé et services IA backend de classe production en Go.

Semantic Kernel Copilot Demo est une application de référence de bout en bout illustrant comment construire des agents IA avancés avec le cadre Semantic Kernel de Microsoft. La démo propose un chaînage de prompts pour un raisonnement multi-étapes, une gestion de mémoire pour rappeler le contexte entre les sessions, et une architecture de compétences basée sur des plugins permettant l'intégration avec des API ou services externes. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour Azure OpenAI ou des modèles OpenAI, définir des modèles de prompts personnalisés et implémenter des compétences spécifiques au domaine telles que l'accès au calendrier, la gestion de fichiers ou la récupération de données. L'exemple montre comment orchestrer ces composants pour créer un copilote conversationnel capable de comprendre les intentions des utilisateurs, d'exécuter des tâches et de maintenir le contexte au fil du temps, favorisant ainsi le développement rapide d'assistants IA personnalisés.

SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.

ThreeAgents est construit en Python, utilisant l'API de complétion de chat d'OpenAI pour instancier plusieurs agents IA avec des rôles distincts (système, assistant, utilisateur). Il offre des abstractions pour l'invite d'agents, la gestion des messages basés sur le rôle et la gestion de la mémoire contextuelle. Les développeurs peuvent définir des modèles de prompts personnalisés, configurer les personnalités des agents et chaîner les interactions pour simuler des dialogues réalistes ou des flux de travail orientés tâches. Le framework gère l'envoi des messages, la gestion des fenêtres contextuelles et la journalisation, permettant des expériences en prise de décision collaborative ou décomposition hiérarchique des tâches. Avec le support des variables d'environnement et des agents modulaires, ThreeAgents permet un échange fluide entre les backends LLM d'OpenAI et locaux, facilitant la prototypage rapide de systèmes IA multi-agents. Il inclut des scripts d'exemple et la prise en charge de Docker pour une configuration rapide.

gym-llm étend l’écosystème OpenAI Gym aux grands modèles linguistiques en définissant des environnements textuels où les agents LLM interagissent via des invites et des actions. Chaque environnement suit les conventions step, reset, et render de Gym, émettant des observations sous forme de texte et acceptant des réponses générées par le modèle comme actions. Les développeurs peuvent créer des tâches personnalisées en spécifiant des modèles d’invite, des calculs de récompense et des conditions de fin, permettant des benchmarks avancés en prise de décision et en conversation. L’intégration avec des librairies RL populaires, des outils de journalisation, et des métriques d’évaluation configurables facilite des expérimentations de bout en bout. Que ce soit pour évaluer la capacité d’un LLM à résoudre des puzzles, gérer des dialogues ou naviguer dans des tâches structurées, gym-llm fournit un cadre standardisé et reproductible pour la recherche et le développement d’agents linguistiques avancés.

Le chatbot LangChain RAG Agent établit un pipeline qui ingère des documents, les convertit en embeddings avec des modèles OpenAI, et les stocke dans une base de données vectorielle FAISS. Lorsqu’une requête utilisateur arrive, la chaîne de récupération LangChain extrait les passages pertinents, et l’exécuteur d’agent coordonne entre les outils de récupération et de génération pour produire des réponses riches en contexte. Cette architecture modulaire supporte des modèles de prompt personnalisés, plusieurs fournisseurs LLM, et des magasins de vecteurs configurables, idéal pour construire des chatbots basés sur la connaissance.