WhyLabs fournit une plateforme d'observabilité AI conçue pour surveiller, sécuriser et optimiser les applications AI en temps réel. La plateforme prend en charge les opérations de données à grande échelle dans divers secteurs, permettant aux équipes de détecter et de résoudre des problèmes tels que la dérive des données, la qualité des données et la dégradation de la performance du modèle. WhyLabs s'assure que les modèles AI restent fiables et performants, aidant ainsi les organisations à fonctionner avec plus de certitude.

Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.

Exo est un framework centré sur le développeur permettant la création d'agents pilotés par IA capables de communiquer avec les utilisateurs, d'invoquer des API externes et de préserver le contexte de conversation. Au cœur, Exo utilise des définitions TypeScript pour décrire des outils, des couches de mémoire et la gestion du dialogue. Les utilisateurs peuvent enregistrer des actions personnalisées pour des tâches telles que la récupération de données, la planification ou l'orchestration d'API. Le framework gère automatiquement des modèles de prompt, la gestion des messages et la gestion des erreurs. Le module de mémoire d'Exo peut stocker et rappeler des informations spécifiques à l'utilisateur à travers différentes sessions. Les développeurs déploient des agents dans des environnements Node.js ou sans serveur avec une configuration minimale. Exo prend aussi en charge des middlewares pour la journalisation, l'authentification et les métriques. Son architecture modulaire permet de réutiliser des composants dans plusieurs agents, accélérant le développement et réduisant la redondance.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.