Dev-Agent est un framework d'agents IA open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des agents autonomes. Il combine une architecture modulaire de plugins avec une invocation d'outils facile à configurer, y compris des points de terminaison HTTP, des requêtes de base de données et des scripts personnalisés. Les agents peuvent exploiter une couche de mémoire persistante pour référencer les interactions passées, et orchestrer des flux de raisonnement à plusieurs étapes pour des tâches complexes. Avec la prise en charge intégrée des modèles GPT d'OpenAI, les utilisateurs définissent le comportement des agents via des spécifications JSON ou YAML simples. L'outil CLI gère l'authentification, l'état de la session, et la journalisation. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de récupération de données ou des helpers CI/CD automatisés, Dev-Agent réduit la surcharge de développement et permet une extension transparente via des plugins communautaires, offrant flexibilité et évolutivité pour diverses applications basées sur l'IA.

CamelAGI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une architecture de plugins pour des outils personnalisés, d'une intégration de mémoire à long terme pour la persistance du contexte, et du support pour plusieurs grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Llama 2. Grâce à des modules de planification et d'exécution explicites, les agents peuvent décomposer des tâches, appeler des API externes et s'adapter au fil du temps. La extensibilité et l'approche communautaire rendent CamelAGI adapté pour des prototypes de recherche, des systèmes de production et des projets éducatifs.

IntelliConnect est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents en connectant des LLM (par exemple, GPT-4) à divers API et services externes. Il supporte le raisonnement multi-étapes, la sélection d'outils contextuels et la gestion des erreurs, ce qui le rend idéal pour automatiser des flux de travail complexes tels que le support client, l'extraction de données à partir du Web ou de documents, la planification, etc. Son architecture basée sur des plugins permet une extension facile, tandis que la journalisation intégrée et la visibilité aident à surveiller les performances de l'agent et à affiner ses capacités au fil du temps.

MultiLang Status Agents est un framework d'agents IA open-source démontrant comment construire et déployer des agents de vérification du statut multiplateformes utilisant plusieurs langages de programmation. Il fournit des exemples de code en Python, C# et JavaScript qui s'intègrent avec Semantic Kernel et les API GPT d'OpenAI pour interroger les points de terminaison de santé ou d'état du service. Le framework standardise les flux de travail des agents, y compris la construction de prompts, l'authentification API, l'analyse des résultats et la synthèse. Les utilisateurs peuvent étendre ou personnaliser ces agents pour ajouter de nouvelles intégrations de services, modifier les prompts en langage ou intégrer les agents de statut dans des applications web et des panneaux d'administration. En abstraisant les implémentations spécifiques au langage, le framework accélère le développement d'outils de surveillance cohérents et alimentés par l'IA à travers diverses stacks technologiques.

Operit est un cadre complet d'agent AI open source conçu pour simplifier la création d'agents autonomes pour diverses tâches. En intégrant des LLMs comme GPT d'OpenAI et des modèles locaux, il permet un raisonnement dynamique à travers des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des plugins personnalisés pour la récupération de données, le scraping web, les requêtes BDD ou l'exécution de code, tandis qu'Operit gère le contexte de session, la mémoire et l'invocation d'outils. Le framework offre une API claire pour construire, tester et déployer des agents avec un état persistant, des pipelines configurables et des mécanismes de gestion des erreurs. Que vous développiez des bots de support client, des assistants de recherche ou des agents d'automatisation d'entreprise, l'architecture extensible d'Operit et ses outils robustes garantissent une prototypage rapide et des déploiements évolutifs.

Le Multi-LLM Dynamic Agent Router est un cadre à architecture ouverte pour construire des collaborations d'agents IA. Il dispose d'un routeur dynamique qui dirige les sous-requêtes vers le modèle linguistique optimal, et d'une interface GraphQL pour définir des prompts composites, interroger les résultats et fusionner les réponses. Ceci permet aux développeurs de décomposer des tâches complexes en micro-prompts, de les acheminer vers des LLM spécialisés, et de recombiner les sorties de manière programmatique, ce qui augmente la pertinence, l'efficacité et la maintenabilité.

L'extension Alibaba Smart VSCode est un plugin open-source pour Visual Studio Code qui transforme l'IDE en un environnement interactif d'agents IA. En abstraisant la communication avec des frameworks de bots comme ChatGPT, il fournit aux développeurs un widget de chat, des déclencheurs personnalisables et des intégrations d'actions de code. Les utilisateurs définissent les rôles des agents, les étapes du pipeline et les plugins via un fichier de configuration simple, tandis que l'extension gère la gestion des sessions, les requêtes API et le rendu UI. Cela permet de prototyper rapidement des fonctionnalités pilotées par chat, de générer du code à la volée et de récupérer des connaissances contextuelles à partir de documents internes, tout cela dans VSCode. Les équipes peuvent étendre l'extension avec des connecteurs personnalisés, des hooks d'événements et du middleware, ce qui en fait un cadre polyvalent pour créer des assistants IA directement dans l'éditeur.

JKStack Agents Server sert de couche d’orchestration centralisée pour le déploiement d’agents IA. Il propose des points de terminaison REST pour définir des espaces de noms, enregistrer de nouveaux agents et initier des exécutions d’agents avec des invites personnalisées, des paramètres de mémoire et des configurations d’outils. Pour des interactions en temps réel, le serveur prend en charge le streaming WebSocket, envoyant des sorties partielles au fur et à mesure de leur génération par les modèles linguistiques sous-jacents. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités principales via un gestionnaire de plugins pour intégrer des outils personnalisés, des fournisseurs LLM et des magasins de vecteurs. Le serveur suit aussi l’historique des exécutions, les statuts et les journaux, permettant l'observabilité et le débogage. Avec un support intégré pour le traitement asynchrone et la scalabilité horizontale, JKStack Agents Server facilite le déploiement de flux de travail robustes alimentés par l’IA en production.

autogen4j est une bibliothèque Java légère conçue pour abstraire la complexité de la construction d'agents AI autonomes. Elle offre des modules principaux pour la planification, le stockage de la mémoire et l'exécution d'actions, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en sous-tâches séquentielles. Le framework s'intègre avec des fournisseurs de LLM (par exemple, OpenAI, Anthropic) et permet l'enregistrement d'outils personnalisés (clients HTTP, connecteurs de base de données, lecture/écriture de fichiers). Les développeurs définissent des agents via un DSL fluide ou des annotations, assemblant rapidement des pipelines pour l'enrichissement de données, la génération automatisée de rapports et les bots conversationnels. Un système de plugins extensible assure la flexibilité, permettant des comportements ajustés pour diverses applications.