L'exemple d'agents LLM offre une base de code pratique pour construire des agents IA en Python. Il démontre l'enregistrement d'outils personnalisés (recherche web, solveur mathématique via WolframAlpha, analyseur CSV, REPL Python), la création d'agents de chat et basés sur la récupération, ainsi que la connexion à des magasins vectoriels pour la réponse aux questions de documents. Le dépôt illustre des modèles pour maintenir la mémoire conversationnelle, dispatcher dynamiquement les appels aux outils et enchaîner plusieurs invites LLM pour résoudre des tâches complexes. Les utilisateurs apprennent à intégrer des API tierces, structurer les flux de travail des agents et étendre le cadre avec de nouvelles fonctionnalités — un guide pratique pour l'expérimentation et le prototypage par les développeurs.

SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

L'EVM Agent Kit offre une architecture modulaire pour construire des agents intelligents qui interagissent sans probleme avec les réseaux Ethereum. Au cœur, il exploite de grands modèles de langage pour générer des chaînes d'instructions interprétées en appels JSON-RPC pour récupérer des données on-chain et exécuter des transactions. Les développeurs peuvent ajouter leur propre logique pour la gestion des portefeuilles, l'estimation des frais et la validation des résultats. Le kit inclut des modèles pour des scénarios tels que les échanges de tokens, les audits de contrats et l'analyse on-chain. En abstraisant les complexités faibles de l'EVM, il permet un prototypage rapide d'agents qui surveillent les soldes de portefeuille, décodent les événements de contrats intelligents et exécutent de manière autonome des transactions en fonction de stratégies prédéfinies. Des connecteurs extensibles permettent l'intégration avec les principaux fournisseurs de LLM et réseaux blockchain, garantissant la flexibilité dans la conception des agents.