sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

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.

AI-Agents fournit une boîte à outils modulaire pour créer des agents IA autonomes capables de planification, d'exécution et d'auto-surveillance des tâches. Il offre une prise en charge intégrée pour l'intégration d'outils — comme la recherche sur le web, le traitement de données et les API personnalisées — et possède une composante mémoire pour conserver et rappeler le contexte lors des interactions. Avec un système de plugins flexible, les agents peuvent charger dynamiquement de nouvelles capacités, tandis que l'exécution asynchrone garantit des flux de travail multi-étapes efficaces. Le framework exploite LangChain pour un raisonnement avancé de type chaîne de pensée et facilite le déploiement dans des environnements Python sur macOS, Windows ou Linux.

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.

Augini permet aux développeurs de définir des agents intelligents capables d'interpréter les entrées utilisateur, d'invoquer des API externes, de charger la mémoire contextuelle et de produire des réponses cohérentes et multi-étapes. Les utilisateurs peuvent configurer chaque agent avec des kits d'outils personnalisables pour la recherche web, les requêtes de base de données, l_operations de fichiers ou des fonctions Python personnalisées. Le module de mémoire intégré conserve l'état de la conversation entre les sessions, assurant une continuité contextuelle. L'API déclarative d'Augini permet la construction de workflows complexes avec logique conditionnelle, tentatives et gestion des erreurs. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM tels qu'OpenAI, Anthropic, et Azure AI, et supporte le déploiement en tant que scripts autonomes, conteneurs Docker ou microservices évolutifs. Augini permet aux équipes de prototyper, tester et maintenir rapidement des agents intelligents en production.

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.

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.

defaultmodeAGENT est un cadre basé sur Python qui simplifie la création d'agents intelligents effectuant automatiquement des flux de travail multi-étapes. Il dispose d'une planification en mode par défaut — une stratégie adaptative pour décider quand explorer ou exploiter — ainsi qu'une intégration transparente d'outils et d'API personnalisés. Les agents conservent une mémoire conversationnelle, supportent l'invite dynamique et offrent des journaux pour le débogage. Basé sur l'API d'OpenAI, il permet un prototypage rapide d'assistants pour l'extraction de données, la recherche et l'automatisation des tâches.

Les agents IA alimentés par LLM sont conçus pour rationaliser la création d'agents autonomes en orchestrant de grands modèles de langage et des outils externes via une architecture modulaire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des interfaces standardisées, configurer des backend mémoire pour conserver l'état, et mettre en place des chaînes de raisonnement à plusieurs étapes utilisant des invites LLM pour planifier et exécuter des tâches. Le module AgentExecutor gère l'invocation des outils, la gestion des erreurs et les flux de travail asynchrones, tandis que des modèles d'exemples illustrent des scénarios réels comme l'extraction de données, le support client et la planification, accélérant ainsi le développement. En abstraisant les appels API, l'ingénierie des prompts et la gestion d'état, le framework réduit le code boilerplate et accélère l'expérimentation, idéal pour les équipes créant des solutions d'automatisation intelligentes personnalisées en Python.

MCP-CLI-Agent est un agent AI open source et extensible pour la ligne de commande. Les utilisateurs écrivent des prompts en langage naturel, et l'outil génère et exécute les commandes shell correspondantes, gère la chaînisation de tâches à plusieurs étapes, et journalise les sorties. Basé sur les modèles GPT, il supporte des plugins personnalisés, des fichiers de configuration et une exécution sensible au contexte, ce qui le rend idéal pour automatiser les tâches DevOps, la génération de code, la configuration d'environnement et la récupération de données directement depuis le terminal.

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.

StarCat fournit un constructeur par glisser-déposer pour créer des agents IA sans coder. Vous choisissez un modèle ou démarrez de zéro, configurez des prompts, mettez en place la mémoire et le contexte, et intégrez des outils comme Slack, email, CRM et bases de données. Les agents peuvent gérer des flux de travail à plusieurs étapes tels que la triage des tickets, l’évaluation des leads, la saisie de données et la génération de rapports. Les analyses intégrées surveillent la performance, alors que la gestion de version assure des mises à jour sûres. Déployez vos agents sur des sites Web, plateformes de messagerie ou dashboards internes pour automatiser immédiatement des processus répétitifs.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) est un cadre léger et extensible pour construire des agents IA autonomes dans les environnements Node.js et navigateur. Il permet aux développeurs de définir des comportements d'agents, d'intégrer des API de grands modèles de langage comme OpenAI et Hugging Face, et d'orchestrer des flux de travail d'exécution d'outils multi-étapes. Le framework supporte des backend mémoire personnalisables pour des conversations à état, l'enregistrement d'outils pour recherches web, opérations de fichiers et appels API externes, ainsi que des stratégies de décision modulables. Avec Taiat, vous pouvez rapidement prototyper des agents qui planifient, raisonnent et exécutent des tâches de manière autonome, allant de la récupération de données et la synthèse jusqu'à la génération automatique de code et assistants conversationnels.

Web-Agent est une bibliothèque Node.js conçue pour transformer les instructions en langage naturel en opérations du navigateur. Il s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Anthropic, etc.) et contrôle des navigateurs headless ou affichés pour effectuer des actions telles que scrapper des pages, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, naviguer dans des workflows à plusieurs étapes et exporter les résultats. Les développeurs peuvent définir le comportement de l'agent en code ou JSON, l'étendre via des plugins et chaîner des tâches pour construire des flux d'automatisation complexes. Cela simplifie les tâches web fastidieuses, les tests et la collecte de données en permettant à l'IA de les interpréter et de les exécuter.

Prometh.ai offre une plateforme complète pour créer des agents IA autonomes pouvant se connecter à divers systèmes d'entreprise tels que Salesforce, HubSpot, bases SQL, et Zendesk. Les utilisateurs utilisent une interface glisser-déposer pour définir des workflows multi-étapes, définir une logique conditionnelle et planifier des tâches. Les agents peuvent effectuer une large gamme d'activités, y compris la génération de leads, le tri des tickets support, la génération de rapports et la recherche de marché. Le noyau d'orchestration de la plateforme gère des processus concurrents et la gestion des erreurs, tandis que des tableaux de bord analytiques intégrés visualisent la performance des agents, permettant une optimisation continue.

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.