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.

AI-Agents offre une architecture d'agent flexible qui orchestre des planificateurs de modèles linguistiques, des modules de mémoire persistante et des boîtes à outils modulables. Les développeurs définissent des outils pour les requêtes HTTP, les opérations sur des fichiers et la logique personnalisée, puis configurent un planificateur LLM pour décider quel outil invoquer. La mémoire stocke le contexte et l'historique des conversations. Le framework gère l'exécution asynchrone, la récupération des erreurs et la journalisation, permettant un prototypage rapide d'assistants intelligents, d'analyses de données ou de bots d'automatisation sans réinventer la logique d'orchestration principale.

Agent Nexus offre une architecture modulaire pour la conception, la configuration et l'exécution d'agents IA interconnectés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes. Les développeurs peuvent enregistrer dynamiquement des agents, personnaliser leur comportement via des modules Python et définir des pipelines de communication via des configurations YAML simples. Le routeur de messages intégré garantit un flux de données fiable entre les agents, tandis que les outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre les performances et à déboguer les workflows. Avec le support de bibliothèques IA populaires comme OpenAI et Hugging Face, Agent Nexus simplifie l'intégration de modèles divers. Que ce soit pour prototyper des expériences de recherche, construire des assistants automatisés pour le service client ou simuler des environnements multi-agents, Agent Nexus rationalise le développement et le test de systèmes IA collaboratifs, de la recherche académique aux déploiements commerciaux.

Arenas est conçu pour rationaliser le cycle de développement des agents alimentés par LLM. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, intégrer des API et des outils externes en tant que plugins, et composer des workflows à plusieurs étapes à l'aide d'une DSL flexible. Le cadre gère la mémoire des conversations, la gestion des erreurs et la journalisation, permettant des pipelines RAG robustes et la collaboration multi-agents. Avec une interface en ligne de commande et une API REST, les équipes peuvent prototyper des agents localement et les déployer en tant que microservices ou applications conteneurisées. Arenas supporte les fournisseurs LLM populaires, offre des tableaux de bord de surveillance et comprend des modèles intégrés pour des cas d'utilisation courants. Cette architecture flexible réduit le code boilerplate et accélère la mise sur le marché de solutions axées sur l'IA dans des domaines tels que l'engagement client, la recherche et le traitement des données.

Chipper est une bibliothèque de composants React open-source conçue pour simplifier la création d'interfaces conversationnelles alimentées par de grands modèles de langage. Elle offre un streaming en temps réel des réponses IA, une gestion intégrée du contexte et de l'historique, la prise en charge de plusieurs agents dans un seul chat, des pièces jointes, et la personnalisation des thèmes. Les développeurs peuvent intégrer n'importe quel backend LLM via des props simples, étendre avec des plugins, et personnaliser avec CSS-in-JS pour une intégration fluide et des mises en page réactives.

Co-Sight est un framework d'IA open-source qui simplifie le développement et le déploiement de solutions d'analyses vidéo en temps réel. Il fournit des modules pour l'ingestion de données vidéo, le prétraitement, la formation de modèles et l'inférence distribuée sur l'Edge et le Cloud. Avec un support intégré pour la détection d'objets, la classification, le suivi et l'orchestration de pipelines, Co-Sight garantit une faible latence et un haut débit. Son architecture modulaire s'intègre facilement avec des bibliothèques d'apprentissage profond populaires et peut évoluer sans effort avec Kubernetes. Les développeurs peuvent définir des pipelines via YAML, déployer avec Docker et surveiller les performances via un tableau de bord web. Co-Sight permet de créer des applications de vision avancée pour la surveillance des villes intelligentes, le transport intelligent et l'inspection de qualité industrielle, en réduisant le temps de développement et la complexité opérationnelle.

Fetch.ai est une plateforme open-source et un kit de développement logiciel (SDK) conçu pour construire des agents autonomes représentant des jumeaux numériques sur un réseau décentralisé. Il fournit un SDK pour Python et Rust, un Open Economic Framework (OEF) pour la découverte entre pairs, et une intégration transparente avec son registre pour des transactions sécurisées. Les développeurs peuvent définir des compétences d'agents personnalisées, comme la formation de marché, la fourniture de données ou l’enchère sur des tâches, puis les déployer sur des réseaux de test ou principaux. Les agents Fetch.ai communiquent, négocient et exécutent de manière autonome des contrats intelligents, permettant une coordination multi-agent puissante pour les chaînes d'approvisionnement, les écosystèmes IoT, les services de mobilité, les réseaux énergétiques et plus encore.

ExampleAgent est une boîte à outils axée sur le développement pour accélérer la création d'assistants pilotés par l'IA. Il s'intègre directement aux modèles GPT d'OpenAI pour gérer la compréhension et la génération du langage naturel et propose un système plug-in pour ajouter des outils ou API personnalisés. Le framework gère le contexte de conversation, la mémoire et la gestion des erreurs, permettant aux agents d'effectuer la récupération d'informations, l'automatisation des tâches et des workflows de prise de décision. Avec des modèles de code clairs, une documentation et des exemples, les équipes peuvent rapidement créer des agents spécifiques au domaine pour les chatbots, l'extraction de données, la planification, etc.

GenAI Agents SDK est une bibliothèque Python open-source conçue pour aider les développeurs à créer des agents d'IA auto-dirigés utilisant de grands modèles de langage. Elle offre un modèle de base pour l'agent avec des modules plug-in pour le stockage de mémoire, les interfaces d'outils, les stratégies de planification et les boucles d'exécution. Vous pouvez configurer les agents pour appeler des API externes, lire/écrire des fichiers, effectuer des recherches ou interagir avec des bases de données. Sa conception modulaire garantit une personnalisation facile, une prototypage rapide et une intégration transparente de nouvelles capacités, permettant la création d'applications d'IA dynamiques et autonomes capables de raisonner, planifier et agir dans des scénarios réels.

LLM to MCP Integration Engine est un cadre open-source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLMs) avec diverses plateformes de communication par messagerie (MCP). Il fournit des adaptateurs pour les API LLM telles qu'OpenAI et Anthropic, ainsi que des connecteurs pour des plateformes comme Slack, Discord et Telegram. Le moteur gère l'état des sessions, enrichit le contexte et route les messages bidirectionnellement. Son architecture basée sur des plugins permet aux développeurs d'étendre la prise en charge à de nouveaux fournisseurs et de personnaliser la logique métier, accélérant ainsi le déploiement d'agents IA en environnement de production.

Mina fournit une base légère mais puissante pour construire des agents IA en Python. Vous pouvez définir des outils personnalisés (tels que des extracteurs Web, des calculateurs ou des connecteurs de base de données), attacher des buffers de mémoire pour conserver le contexte de conversation, et orchestrer des séquences d'appels aux modèles linguistiques pour un raisonnement en plusieurs étapes. Basé sur des API LLM courantes, Mina gère l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouvelles capacités, tandis que l'interface CLI permet une prototypage rapide et le déploiement d'applications pilotées par des agents.

Swarms fonctionne comme un cadre axé sur Python et une interface web, permettant aux utilisateurs de configurer des agents individuels avec des rôles spécifiques, la gestion de la mémoire et des prompts personnalisés. Les utilisateurs définissent les interactions des agents via un éditeur de flux visuel ou une configuration YAML, orchestrant des arbres de décision complexes, des débats et des tâches collaboratives. La plateforme supporte l'intégration de plugins pour l'interrogation de données, l'accès à des bases de connaissances et des API tierces. Après déploiement, Swarms offre une surveillance en temps réel des activités des agents, des métriques de performance et des journaux. Elle se dimensionne horizontalement à l'aide d'outils d'orchestration de containers, permettant des simulations IA à grande échelle, des architectures de contrôle robotique ou des automatisations de workflows intelligents. L'architecture open-source garantit l'extensibilité, les améliorations communautaires et les options d'auto-hébergement pour un contrôle total des données.

WanderMind offre une architecture modulaire pour la construction d'agents IA auto-guidés. Il gère un stockage de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions, s'intègre avec des outils et APIs externes pour des fonctionnalités étendues, et orchestre le raisonnement à plusieurs étapes par le biais de planificateurs personnalisables. Les développeurs peuvent connecter différents fournisseurs LLM, définir des tâches asynchrones, et étendre le système avec de nouveaux adaptateurs d'outils. Ce cadre accélère l'expérimentation de flux de travail autonomes, permettant des applications allant de l'exploration d'idées à des assistants de recherche automatisés sans surcharge technique importante.

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.

Doraemon-Agent est une plateforme et un cadre Python open-source conçu pour permettre aux développeurs de créer des agents IA sophistiqués. Il permet d'intégrer des plugins personnalisés et des outils externes, de maintenir la mémoire à long terme entre les sessions, et d'exécuter une planification en chaîne pour plusieurs étapes. Les développeurs peuvent configurer des rôles d'agents, gérer le contexte, enregistrer les interactions et étendre la fonctionnalité via une architecture de plugins. Il simplifie la création d'assistants autonomes pour des tâches telles que l'analyse de données, le support à la recherche ou l'automatisation du service client.

Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

Overeasy est un framework open-source basé sur Python pour orchestrer des agents IA alimentés par LLM dans diverses disciplines. Il fournit une architecture modulaire pour définir des agents, configurer des stockages de mémoire et intégrer des outils externes tels que APIs, bases de connaissances et bases de données. Les développeurs peuvent se connecter à OpenAI, Azure ou à des points de terminaison LLM auto-hébergés et concevoir des workflows dynamiques impliquant un ou plusieurs agents. Le moteur d'orchestration d'Overeasy gère la délégation des tâches, la prise de décisions et les stratégies de secours, permettant la création de travailleurs numériques robustes pour la recherche, le support client, l'analyse de données, la planification, etc. Une documentation complète et des projets d'exemple accélèrent le déploiement sur Linux, macOS et Windows.