Sherpa de CartographAI est un cadre d'agent basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'assistants intelligents et de flux de travail automatisés. Il permet aux développeurs de définir des agents qui interprètent les entrées utilisateur, sélectionnent les points de terminaison LLM appropriés ou API externes, et orchestrent des tâches complexes telles que le résumé de documents, la récupération de données et les Q&R conversationnels. Grâce à son architecture plugin, Sherpa prend en charge une intégration facile d'outils personnalisés, de magasins de mémoire et de stratégies de routage pour optimiser la pertinence des réponses et les coûts. Les utilisateurs peuvent configurer des pipelines à plusieurs étapes où chaque module exécute une fonction distincte — comme la recherche sémantique, l'analyse de texte ou la génération de code — tandis que Sherpa gère la propagation du contexte et la logique de secours. Cette approche modulaire accélère le développement de prototypes, améliore la maintenabilité et permet aux équipes de construire des solutions évolutives pilotées par IA pour diverses applications.

Simple-Agent est un cadre d'agent IA open-source écrit en Python qui exploite l'API OpenAI pour créer des agents conversationnels modulaires. Il permet aux développeurs de définir des fonctions d'outil que l'agent peut invoquer, de maintenir la mémoire contextuelle entre les interactions et de personnaliser le comportement de l'agent via des modules de compétences. Le cadre gère le routage des requêtes, la planification des actions et l'exécution des outils, afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique spécifique au domaine. Avec une journalisation intégrée et une gestion des erreurs, Simple-Agent accélère le développement de chatbots, assistants automatisés et outils d’aide à la décision pilotés par IA. Il offre une intégration facile avec des API et des sources de données personnalisées, supporte les appels d'outils asynchrones et fournit une interface de configuration simple. Utilisez-le pour prototyper des agents IA pour le support client, l’analyse de données, l’automatisation et plus encore. Son architecture modulaire facilite l’ajout de nouvelles fonctionnalités sans modifier la logique de base. Soutenu par des contributions communautaires et une documentation, Simple-Agent est idéal pour les débutants et les développeurs expérimentés souhaitant déployer rapidement des agents intelligents.

ChatStreamAiAgent fournit aux développeurs une boîte à outils Python légère pour implémenter des agents de chat IA qui diffusent des tokens au fur et à mesure de leur génération. Il supporte plusieurs fournisseurs de LLM, des hooks d’événements asynchrones et une intégration facile dans des applications web ou console. Avec une gestion intégrée du contexte et des modèles d'invite, les équipes peuvent rapidement prototyper des assistants conversationnels, des bots d’assistance client ou des tutoriels interactifs, tout en fournissant des réponses en temps réel à faible latence.

FastMCP est un framework Python open-source pour construire des serveurs et des clients MCP (Model Context Protocol) qui habilitent les LLM avec des outils externes, des sources de données et des invites personnalisées. Les développeurs définissent des classes d'outils et des gestionnaires de ressources en Python, les enregistrent auprès du serveur FastMCP et les déploient en utilisant des protocoles de transport comme HTTP, STDIO ou SSE. La bibliothèque client offre une interface asynchrone pour interagir avec n'importe quel serveur MCP, facilitant l'intégration transparente des agents IA dans les applications.

Kin Kernel est un noyau léger open-source pour la construction de travailleurs numériques alimentés par IA. Il fournit un système unifié pour orchestrer de grands modèles de langage, gérer la mémoire contextuelle et intégrer des outils ou API personnalisés. Avec une architecture basée sur les événements, Kin Kernel supporte l'exécution asynchrone de tâches, le suivi des sessions et des plugins extensibles. Les développeurs définissent le comportement des agents, enregistrent des fonctions externes, et configurent le routage multi-LLM pour automatiser des workflows allant de l'extraction de données au support client. Le framework inclut aussi une journalisation intégrée et une gestion d'erreurs pour faciliter la surveillance et le débogage. Conçu pour la flexibilité, Kin Kernel peut être intégré dans des services web, microservices ou applications Python autonomes, permettant aux organisations de déployer des agents IA robustes à grande échelle.

OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.

AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.

Agentfy offre une architecture modulaire pour construire des agents IA en combinant des LLM, des backends de mémoire et des intégrations d’outils dans une exécution cohésive. Les développeurs déclarent le comportement de l’agent à l’aide de classes Python, enregistrent des outils (API REST, bases de données, utilitaires) et choisissent des stockages mémoire (local, Redis, SQL). Le framework orchestre les invites, actions, appels d’outils et gestion du contexte pour automatiser les tâches. La CLI intégrée et le support Docker permettent un déploiement en un seul clic dans les environnements cloud, edge ou bureau.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) est un cadre Python flexible qui simplifie la construction d'agents autonomes en combinant modèles de langage, mémoire et outils externes. Il offre des modules principaux comprenant un planificateur d'objectifs, un exécuteur de modèles et un gestionnaire de mémoire pour conserver le contexte à travers les interactions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins pour intégrer des API, bases de données ou kits d'outils personnalisés. CUPCAKE AGI supporte les workflows synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et le déploiement d'agents en production dans diverses applications.

La bibliothèque Dialogflow Fulfillment offre un moyen structuré de connecter votre agent Dialogflow à une logique backend personnalisée via des webhooks. Elle propose des constructeur de réponses intégrés pour cartes, puces de suggestion, réponses rapides et charges utiles, ainsi que la gestion des contextes et l'extraction de paramètres. Les développeurs peuvent définir des gestionnaires d'intentions dans une mappemonde concise, utiliser du middleware pour le prétraitement, et intégrer avec Actions on Google pour des applications vocales. Le déploiement sur Google Cloud Functions est simple, assurant des services conversationnels évolutifs, sécurisés et maintenables.

e2e-chainlit-chatbot est un projet d'exemple démontrant le cycle complet de développement d'un agent d'IA conversationnelle utilisant Chainlit. Le dépôt inclut du code de bout en bout pour lancer un serveur web local hébergeant une interface de chat interactive, intégrée à de grands modèles de langage pour les réponses, et gérant le contexte de la conversation à travers les messages. Il propose des modèles de prompt personnalisables, des workflows multi-agent, et la diffusion en direct des réponses. Les développeurs peuvent configurer des clés API, ajuster les paramètres du modèle, et étendre le système avec une logique ou des intégrations personnalisées. Avec des dépendances minimales et une documentation claire, ce projet accélère l'expérimentation avec des chatbots pilotés par l'IA et fournit une base solide pour des assistants conversationnels de qualité production. Il inclut également des exemples pour personnaliser les composants front-end, la journalisation et la gestion des erreurs. Conçu pour une intégration transparente avec les plateformes cloud, il supporte à la fois les cas d'utilisation de prototype et de production.

Embabel Agent offre une approche structurée pour construire des agents IA dans les environnements Node.js et navigateur. Les développeurs définissent des outils—comme des récupérateurs HTTP, connecteurs de bases de données ou fonctions personnalisées—et configurent le comportement de l'agent via des JSON ou des classes JavaScript simples. Le framework maintient l’historique des conversations, route les requêtes vers l’outil approprié, et supporte les extensions de plugins. Embabel Agent est idéal pour créer des chatbots aux capacités dynamiques, des assistants automatisés qui interagissent avec plusieurs API, et des prototypes de recherche nécessitant une orchestration en temps réel des appels IA.

Ernie Bot Agent est un cadre de développement conçu pour simplifier la création d'agents conversationnels basés sur l'IA utilisant Baidu ERNIE Bot. Il fournit des abstractions pour les appels API, les modèles d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Le SDK supporte les conversations multi-tours avec prise en compte du contexte, les workflows personnalisés pour l'exécution de tâches et un système de plugins pour des extensions spécifiques au domaine. Avec une journalisation intégrée, une gestion d'erreurs et des options de configuration, il réduit la quantité de code répétitif et permet de prototyper rapidement des chatbots, assistants virtuels et scripts d'automatisation.

Kaizen est un cadre d'agents AI avancé conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents autonomes alimentés par LLM. Il offre une architecture modulaire pour définir des flux de travail à plusieurs étapes, intégrer des outils externes via des API, et stocker le contexte dans des tampons mémoire pour maintenir des conversations avec état. Le constructeur de pipelines de Kaizen permet d'enchaîner des prompts, d'exécuter du code et d'interroger des bases de données dans une seule exécution orchestrée. Des tableaux de bord de journalisation et de surveillance intégrés offrent des aperçus en temps réel des performances des agents et de l'utilisation des ressources. Les développeurs peuvent déployer des agents sur des environnements cloud ou sur site avec support pour l'auto-scaling. En abstraisant les interactions avec LLM et les préoccupations opérationnelles, Kaizen permet aux équipes de prototyper rapidement, tester et scaler l'automatisation IA dans des domaines comme le support client, la recherche et DevOps.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

Bitte AI Agents est un cadre de développement d'agents de bout en bout conçu pour simplifier la création d'assistants IA autonomes. Il permet de définir des rôles d'agents, de configurer des stockages de mémoire, d'intégrer des API externes ou des outils personnalisés et d'orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. Les développeurs peuvent utiliser le SDK de la plateforme pour construire, tester et déployer des agents dans n'importe quel environnement. Le cadre gère la gestion du contexte, l'historique des conversations et les contrôles de sécurité par défaut, permettant une itération rapide et un déploiement évolutif d'agents intelligents pour des cas d'utilisation tels que l'automatisation du service client, l'analyse de données et la génération de contenu.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) est un cadre côté client conçu pour simplifier la création d'agents IA dans les applications web en tirant parti de l'API OpenAI. Les développeurs peuvent définir des fonctions personnalisées que OLI sélectionne intelligemment en fonction des invites utilisateur, gérer le contexte de la conversation pour maintenir un état cohérent lors de plusieurs interactions et chaîner les appels API pour des flux de travail complexes comme la réservation de rendez-vous ou la génération de rapports. En outre, OLI inclut des utilitaires pour analyser les réponses, gérer les erreurs et intégrer des services tiers via webhooks ou endpoints REST. Étant entièrement modulaire et open-source, les équipes peuvent personnaliser le comportement des agents, ajouter de nouvelles fonctionnalités et déployer des agents OLI sur n’importe quelle plateforme web sans dépendances back-end. OLI accélère le développement d’interfaces conversationnelles et d'automatisations.

AgentSea AI Hub est une plateforme d'IA robuste et un framework qui rationalise le développement et la gestion des agents de bout en bout. Il dispose d'un constructeur visuel drag-and-drop pour créer des personas, des flux de conversation et des compétences personnalisées sans expertise approfondie en codage. Les développeurs peuvent intégrer des API externes, des bases de connaissances et des bases de données, tandis que le module de gestion de mémoire intégré conserve le contexte entre les sessions. La plateforme supporte le déploiement multicanal incluant le web, mobile, chat, voix et e-mail, assurant des interactions utilisateur fluides. La surveillance détaillée des performances, les tests A/B et le contrôle des versions permettent une amélioration continue. Avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et des espaces de travail collaboratifs, les équipes peuvent coordonner efficacement des projets complexes d'agents. AgentSea AI Hub accélère la création d'ouvriers digitaux, automatise les tâches répétitives et améliore l'engagement client grâce à l'automatisation intelligente.