interactive-browser-use est une bibliothèque en Python/JavaScript qui connecte de grands modèles de langage (LLMs) avec des frameworks d'automatisation du navigateur tels que Playwright ou Puppeteer, permettant aux agents IA d'effectuer des interactions web en temps réel. En définissant des invites, les utilisateurs peuvent ordonner à l'agent de naviguer sur des pages web, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, extraire des tableaux et faire défiler du contenu dynamique. La bibliothèque gère les sessions de navigateur, le contexte et l'exécution des actions, traduisant les réponses LLM en étapes d'automatisation utilisables. Elle simplifie des tâches comme le web scraping en direct, les tests automatisés et le Q&R basé sur le web en fournissant une interface programmable pour la navigation pilotée par IA, réduisant l'effort manuel tout en permettant des workflows web complexes à plusieurs étapes.

SyntropAI est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour simplifier la construction d'agents IA autonomes. Elle offre une architecture modulaire avec des composants de base pour la gestion de la mémoire, l'intégration d'outils et d'API, l'abstraction du backend LLM et un moteur de planification orchestrant des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés, configurer une mémoire persistante ou à court terme et choisir parmi les fournisseurs LLM pris en charge. SyntropAI comprend également des hooks de journalisation et de surveillance pour suivre les décisions des agents. Ses modules plug-and-play permettent aux équipes d'itérer rapidement sur le comportement des agents, ce qui la rend idéale pour les chatbots, les assistants de connaissance, l'automatisation des tâches et les prototypes de recherche.

Upstreet AI permet aux entreprises de concevoir et déployer des agents IA personnalisés sans écrire de code. Les agents peuvent se connecter à des sources de données comme Salesforce, Google Sheets et des bases SQL, interpréter des commandes en langage naturel et exécuter des flux de travail complexes. Par exemple, un agent commercial peut automatiquement qualifier des prospects, envoyer des e-mails personnalisés et mettre à jour des entrées CRM. Un bot de support client peut traiter des tickets, suggérer des résolutions et escalader des problèmes. L’éditeur visuel d’Upstreet permet aux utilisateurs de définir des déclencheurs, une logique conditionnelle et des processus à plusieurs étapes. Les agents fonctionnent sur une infrastructure cloud évolutive et supportent webhooks, APIs REST et actions pilotées par événements. En combinant des modèles linguistiques préentraînés avec des connecteurs de données sécurisés, Upstreet AI simplifie l’automatisation, réduit les erreurs manuelles et accélère la valeur pour les projets d’entreprise.

AAGPT est un cadre d'agents IA extensible et open-source conçu pour construire des agents autonomes. Il vous permet de définir des objectifs de haut niveau, de gérer la mémoire conversationnelle, de planifier des tâches à plusieurs étapes et d'intégrer des outils ou API externes. Avec un simple fichier de configuration et le SDK Python, vous pouvez personnaliser le comportement de l'agent, définir des actions personnalisées, et déployer des agents pouvant interagir avec des sources de données, exécuter des commandes et apprendre de leurs interactions passées pour améliorer leurs performances au fil du temps.

Advanced Agents Cookbooks est un projet GitHub communautaire offrant une bibliothèque de recettes d'agents IA basés sur LangChain. Il couvre des modules de mémoire pour la rétention du contexte, l'intégration d'outils personnalisés pour des appels API et données externes, des modèles pour l'appel de fonctions pour des réponses structurées, la planification de raisonnement pour la prise de décision complexe et l'orchestration de workflows multi-étapes. Les développeurs peuvent utiliser ces exemples prêts à l'emploi pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement et accélérer le développement d'agents intelligents automatisant des tâches telles que la planification, la récupération de données et le support client.

AWS Agentic Workflows est un cadre d'orchestration sans serveur qui vous permet de chaîner des tâches d'IA en workflows de bout en bout. Avec les modèles de fondation Amazon Bedrock, vous pouvez invoquer des agents IA pour le traitement du langage naturel, la classification ou des tâches personnalisées. AWS Step Functions gère les transitions d'état, les réessaies et l'exécution parallèle. Les fonctions Lambda peuvent prétraiter les entrées et post-traiter les sorties. CloudWatch fournit des journaux et des métriques pour une surveillance et un débogage en temps réel. Cela permet aux développeurs de créer des pipelines d'IA fiables et évolutifs sans gérer de serveurs ou d'infrastructure.

Aura est un cadre axé sur les développeurs qui transforme de simples prompts textuels en opérations blockchain exécutables. Il exploite les modèles GPT d'OpenAI pour planifier et séquencer des transactions multi-étapes, telles que les échanges de tokens, le yield farming et les ponts cross-chain, tout en gérant en toute sécurité les clés privées. Avec une architecture de plugins extensible, les équipes peuvent ajouter de nouveaux adaptateurs pour wallets, protocoles DeFi et sources de données on-chain. Aura s'intègre parfaitement en tant que bibliothèque Node.js ou microservice, permettant aux applications web et backend de déléguer des workflows DeFi complexes à un agent alimenté par IA, réduisant ainsi les erreurs, accélérant le développement et ouvrant la finance programmable au contrôle par langage naturel. Les développeurs configurent simplement des variables d'environnement pour les clés API et les identifiants de réseau, définissent des prompts et des tâches en JavaScript, puis déploient Aura dans le cadre de CI/CD. Les logs en temps réel et la gestion des erreurs permettent la surveillance et une utilisation sécurisée en production.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.

Serena est conçu pour automatiser des workflows complexes via une planification et une exécution autonomes. Il interagit avec des moteurs de recherche web, des bases de données et des API pour recueillir des informations, résumer les résultats et exécuter des tâches selon des objectifs définis par l’utilisateur. En tant que bibliothèque Python, Serena conserve la mémoire entre les sessions, charge dynamiquement des plugins pour des capacités étendues et utilise de grands modèles de langage pour générer des plans structurés. Les développeurs peuvent personnaliser l’intégration d’outils pour l’exécution de code, la gestion de fichiers et l’analyse, faisant de Serena un cadre polyvalent pour la recherche, le traitement de données, la génération de contenu et plus encore.