CAMEL-AI est un framework basé sur Python permettant aux développeurs et chercheurs de construire, configurer et exécuter plusieurs agents IA autonomes alimentés par des LLMs. Il offre un support intégré pour la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils externes, la communication entre agents, la gestion de la mémoire et de l’état, et la planification. Avec des composants modulaires et une intégration facile, les équipes peuvent prototyper des systèmes multi-agent complexes, automatiser des workflows et faire évoluer des expériences sur différents backends LLM.

TensorFlow fournit un écosystème complet pour le développement de modèles d'apprentissage automatique, supportant des tâches telles que le traitement des données, la formation de modèles et le déploiement. Avec sa flexibilité et sa scalabilité, TensorFlow permet de construire des architectures complexes comme les réseaux de neurones, facilitant des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique.