L'intégration de l'agent LangGraph pour WhatsApp est une implémentation d'exemple montrant le déploiement d'agents IA basés sur LangGraph sur la messagerie WhatsApp. Il utilise Python et FastAPI pour exposer des points d'extrémité webhook pour l'API WhatsApp de Twilio, analysant automatiquement les messages entrants dans le flux de travail du graphique de l'agent. L'agent supporte la préservation du contexte entre les sessions avec des nœuds de mémoire intégrés, l'invocation d'outils pour des tâches spécifiques, et la prise de décision dynamique via des nœuds modulaires de LangGraph. Les développeurs peuvent personnaliser les définitions de graphique, intégrer des API externes supplémentaires, et gérer l'état de la conversation de manière fluide. Cette intégration agit comme un modèle, illustrant le routage des messages, la génération de réponses, la gestion des erreurs et une scalabilité facile pour construire des chatbots interactifs complexes sur WhatsApp.

Java Action Generic est une bibliothèque légère et modulaire qui permet aux développeurs d'implémenter des comportements d'agents autonomes en Java en définissant des actions génériques. Les actions sont des unités de travail paramétrables que les agents peuvent exécuter, planifier et assembler à l'exécution. Le framework offre une interface cohérente pour les actions, permettant aux développeurs de créer des actions personnalisées, gérer les paramètres des actions et s'intégrer à la gestion du cycle de vie des agents LightJason. Avec le support pour l'exécution basée sur les événements et la concurrence, les agents peuvent réaliser des tâches telles que la prise de décision dynamique, l'interaction avec des services externes et l'orchestration de comportements complexes. La bibliothèque favorise la réutilisabilité et une conception modulaire, adaptée à la recherche, aux simulations, à l'IoT et aux applications d'IA de jeux sur toutes plateformes supportant la JVM.

Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.