Le framework d'agents IA AnYi aide les développeurs à intégrer des agents IA autonomes dans leurs applications. Les agents peuvent planifier et exécuter des tâches à plusieurs étapes, exploiter des outils et API externes, et maintenir le contexte de conversation grâce à des modules de mémoire configurables. Le framework abstrait les interactions avec divers fournisseurs de LLM et supporte des outils et backends de mémoire personnalisés. Avec une journalisation, une surveillance et une exécution asynchrone intégrées, AnYi accélère le déploiement d'assistants intelligents pour la recherche, le support client, l'analyse de données ou tout flux de travail nécessitant un raisonnement et une action automatisés.

Blue Agent sert d'outil complet pour la construction d'agents pilotés par IA dans Node.js. Il permet aux développeurs de mettre en œuvre des prompts de raisonnement en chaîne de pensées pour améliorer le raisonnement, d’intégrer des outils et API externes pour des fonctionnalités enrichies, et de maintenir une mémoire de conversation pour la conservation du contexte. Le framework comprend un moteur de planification qui séquence les tâches, un module d'exécution pour effectuer des actions, et une journalisation intégrée pour suivre les décisions de l'agent. Les développeurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes et exploiter l'appel de fonctions pour interagir avec des services. La architecture modulaire de Blue Agent permet une extension transparente avec des plugins et supporte des outils de débogage pour observer le comportement de l'agent, ce qui en fait une solution idéale pour la création de chatbots avancés, d’assistants autonomes et de pipelines automatisés.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

Multi-Agent-LLM est conçu pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des personas uniques, un stockage mémoire et l'intégration d'outils ou API externes. Un AgentManager central gère les boucles de communication, permettant aux agents d'échanger des messages dans un environnement partagé et de progresser collectivement vers des objectifs complexes. Le framework supporte la permutation des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Hugging Face), des modèles de prompt flexibles, des historiques de conversation et des contextes d'outils étape par étape. Les développeurs bénéficient d'utilitaires intégrés pour la journalisation, la gestion des erreurs et le spawning dynamique d'agents, ce qui permet une automatisation évolutive des flux de travail multi-étapes, des tâches de recherche et des pipelines de décision.

Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.