Le backend LangGraph-GUI est un service open-source FastAPI qui alimente l'interface graphique LangGraph. Il gère les opérations CRUD sur les nœuds et arêtes du graphe, orchestre l'exécution des workflows pour divers modèles linguistiques, et retourne des résultats d'inférence en temps réel. Le backend supporte l'authentification, la journalisation et l'extensibilité via des plugins personnalisés, permettant aux utilisateurs de prototyper, tester et déployer des workflows complexes de traitement du langage naturel en mode paradigme visuel tout en conservant un contrôle total sur les pipelines d'exécution.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

agent-steps est un cadre d'orchestration d'étapes Python conçu pour rationaliser le développement d'agents IA en décomposant des tâches complexes en étapes discrètes et réutilisables. Chaque étape encapsule une action spécifique — comme l'appel à un modèle linguistique, la transformation de données ou des appels API externes — et peut transmettre le contexte aux étapes suivantes. La bibliothèque supporte une exécution synchrone et asynchrone, permettant des pipelines évolutifs. Les outils de journalisation et de débogage intégrés offrent une transparence sur l'exécution des étapes, tandis que son architecture modulaire favorise la maintenabilité. Les utilisateurs peuvent définir des types d'étapes personnalisés, les enchainer dans des workflows et les intégrer facilement dans des applications Python existantes. agent-steps est adapté pour créer des chatbots, des pipelines de données automatisés, des systèmes d'aide à la décision et d'autres solutions IA multi-étapes.

BambooAI combine un ensemble de bibliothèques Python modulaires, utilitaires et modèles conçus pour simplifier la création et le déploiement d'agents IA autonomes. Au cœur, BambooAI fournit des architectures de mémoire flexibles—bases de données vectorielles, caches éphémères—et des mécanismes de récupération configurables pour les flux RAG. Les développeurs peuvent facilement intégrer des outils tels que la recherche web, les recherches Wikipedia, les opérations sur fichiers, les requêtes de bases de données et l'exécution de code Python. Le framework supporte les principales API LLM (OpenAI, Anthropic) ainsi que l'hébergement de modèles locaux. Les agents peuvent être orchestrés via une CLI simple, un service RESTful ou intégrés dans des applications. Les fonctionnalités de journalisation, de surveillance et de récupération d'erreurs garantissent la fiabilité en production. Les extensions communautaires et systèmes de plugins rendent BambooAI extensible pour des domaines et flux de travail personnalisés.