Thousand Birds est un cadre extensible d'agents IA permettant aux développeurs de définir et de configurer le comportement des agents à l'aide d'un SDK Python et d'une CLI. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes, intégrer la recherche web, interagir avec des sessions de navigateur, lire et écrire des fichiers, appeler des API externes et gérer une mémoire avec état. Il supporte des modules de plugins pour ajouter des outils et connecteurs de données personnalisés. Le moteur d'orchestration intégré planifie les tâches, gère les reprises et enregistre les détails d'exécution. Les développeurs peuvent enchaîner les agents, activer l'exécution parallèle et surveiller les performances via des sorties structurées. Thousand Birds accélère le déploiement d'assistants autonomes pour la recherche, l'extraction de données, l'automatisation et les prototypes expérimentaux.

NaturalAgents est une bibliothèque Python open-source conçue pour rationaliser la création et le déploiement d'agents alimentés par LLM. Elle fournit des modules pour la gestion de la mémoire, le suivi du contexte et l'intégration d'outils, permettant aux agents de stocker et de rappeler des informations lors de longues sessions. Un planificateur hiérarchique orchestre le raisonnement et les actions multi-étapes, tandis qu'un système d'extension supporte l'enregistrement de plugins personnalisés et d'appels API externes. La journalisation intégrée et les analyses permettent aux développeurs de surveiller la performance des agents et de déboguer les flux de travail. NaturalAgents supporte une exécution synchrone et asynchrone, le rendant flexible pour les cas d'utilisation interactifs et les pipelines automatisés.

Team of AI Agents offre une architecture modulaire pour construire et déployer des systèmes multi-agents. Chaque agent opère avec des rôles distincts, utilisant une mémoire globale et des contextes locaux pour la conservation des connaissances. Le cadre supporte la messagerie asynchrone, l'utilisation d'outils via des adaptateurs et la réaffectation dynamique des tâches en fonction des résultats des agents. Les développeurs configurent les agents via des scripts Python ou YAML, permettant la spécialisation thématique, la hiérarchie des objectifs et la gestion des priorités. Il comprend des métriques intégrées pour l’évaluation des performances et le débogage, facilitant des itérations rapides. Grâce à une architecture de plugins extensible, les utilisateurs peuvent intégrer des modèles NLP personnalisés, des bases de données ou des API externes. Team of AI Agents accélère les workflows complexes en exploitant l'intelligence collective d'agents spécialisés, idéal pour la recherche, l'automatisation et la simulation.

Agent-Go fournit un cadre modulaire pour construire des agents IA autonomes en Go. Il intègre des fournisseurs LLM (tels qu'OpenAI), des magasins de mémoire vectorielle pour la conservation du contexte à long terme, et un moteur de planification flexible qui décompose les demandes utilisateur en étapes exécutables. Les développeurs définissent et enregistrent des outils personnalisés (API, bases de données ou commandes shell) que les agents peuvent invoquer. Un gestionnaire de conversation suit l'historique du dialogue, tandis qu'un planificateur configurable orchestre les appels d'outils et les interactions LLM. Cela permet aux équipes de prototyper rapidement des assistants alimentés par l'IA, des flux de travail automatisés et des robots à visée task-oriented dans un environnement Go prêt pour la production.

AgenticAppBuilder accélère le développement d'agents IA en fournissant une interface CLI à une commande pour créer des applications prêtes pour la production. Il configure les paramètres des modèles de langage, les backends mémoire, les intégrations d'outils et une interface utilisateur, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique personnalisée de l'agent. L'architecture modulaire supporte des chaînes d'outils extensibles, une gestion transparente des clés API et des scripts de déploiement pour des environnements locaux ou cloud, réduisant le code boilerplate et accélérant la création de prototypes.

Agent of Code est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de déléguer les tâches de codage routinières à des agents intelligents. Il exploite de grands modèles linguistiques pour transformer des invites en langage naturel en code pleinement fonctionnel, effectuer des revues de code automatisées, déboguer le code existant et refactoriser des bases de code legacy. Les utilisateurs définissent les objectifs et paramètres de l'agent via des configurations YAML ou JSON, sélectionnent des plugins pour des tâches comme les tests ou l'intégration continue, et exécutent des agents via CLI. Le framework orchestre les appels API, gère les fenêtres de contexte, et assemble des réponses modulaires en scripts de code cohérents. Grâce à une architecture extensible, les développeurs peuvent ajouter des modules personnalisés, intégrer des systèmes de contrôle de version, et adapter le pipeline de l'agent aux flux de travail du projet.

Agentic Kernel offre une architecture découplée pour construire des agents d'IA en composant des composants réutilisables. Les développeurs peuvent définir des pipelines de planification pour décomposer des objectifs, configurer des mémoires à court et long terme à l'aide d'intégrations d'embeddings ou de backends basés sur des fichiers, et enregistrer des outils ou API externes pour l'exécution d'actions. Le framework supporte la sélection dynamique d'outils, les cycles de réflexion des agents et une planification intégrée pour gérer les flux de travail. Son design modulaire est compatible avec n'importe quel fournisseur de LLM et composants personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que assistants conversationnels, agents de recherche automatisés et bots de traitement de données. Avec une journalisation transparente, une gestion d'état, et une intégration facile, Agentic Kernel accélère le développement tout en assurant la maintenabilité et la scalabilité dans les applications basées sur l'IA.

La démo de l'agent AI VideoSDK combine la puissance de l'infrastructure vidéo en temps réel de VideoSDK avec des services IA pour créer un assistant virtuel intelligent pour les appels vidéo de groupe. La démo propose une transcription vocale en temps réel, permettant aux participants de lire des sous-titres dans plusieurs langues via une traduction instantanée. Après chaque session, l'agent génère des résumés de réunion concis en mettant en évidence les points clés et les actions. Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel pendant les appels, et le chatbot IA répond de manière contextuelle en utilisant l'historique de conversation. Construit avec React pour l'interface utilisateur et Node.js pour l'intégration backend avec les API d'OpenAI, cette démo offre une architecture modulaire permettant aux développeurs d'étendre ou d'adapter des fonctionnalités telles que l'analyse de sentiment, les invites personnalisées et la prise en charge multilingue, accélérant la création d'outils de collaboration vidéo alimentés par l'IA.