AgentFarm fournit un cadre complet pour coordonner divers agents IA dans un système unifié. Les utilisateurs peuvent script des comportements d'agents spécialisés en Python, attribuer des rôles (gestionnaire, travailleur, analyste) et établir des files d'attente pour le traitement parallèle. Il s'intègre parfaitement aux principaux services LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permettant un routage dynamique des prompts et une sélection de modèles. Le tableau de bord intégré suit l'état des agents, enregistre les interactions et visualise les performances du workflow. Avec des plugins modulaires pour des API personnalisées, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité, automatiser la gestion des erreurs et surveiller l'utilisation des ressources. Idéal pour déployer des pipelines multi-étapes, AgentFarm améliore la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité dans l'automatisation pilotée par l'IA.

AIPE centralise l'orchestration des agents IA avec des modules interchangeables pour la mémoire, la planification, l'utilisation d'outils et la collaboration multi-agents. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, incorporer du contexte via des magasins vectoriels, et intégrer des API ou bases de données externes. Le cadre offre un tableau de bord web intégré et une CLI pour tester les prompts, surveiller l’état des agents et enchaîner les tâches. AIPE supporte plusieurs backends de mémoire comme Redis, SQLite et en mémoire. Ses configurations multi-agents permettent d’attribuer des rôles spécialisés — extracteur de données, analyste, résumé — pour collaborer sur des requêtes complexes. En abstraisant l’ingénierie des prompts, les wrappers API et la gestion d’erreurs, AIPE accélère le déploiement d’assistants alimentés par l’IA pour la QA de documents, le support client et l’automatisation de workflows.

Spring AI fournit un cadre complet pour les applications Java et Spring Boot afin d'interagir avec les modèles linguistiques et services d'IA. Il comprend des interfaces clients standardisées pour les complétions de chat et de texte, la génération d'embeddings et les appels de fonctions. Les développeurs peuvent facilement configurer des fournisseurs, personnaliser les invites, diffuser les résultats de manière réactive, et s'intégrer dans des pipelines augmentés par récupération. Avec un support intégré pour les abstractions de modèles, la gestion des erreurs et les métriques, Spring AI simplifie la construction, le test et le déploiement d'agents IA avancés et d'expériences conversationnelles dans des applications d'entreprise.

GEN_AI fournit une architecture flexible pour assembler des agents d'IA générative en définissant des pipelines de traitement, en intégrant de grands modèles linguistiques et en supportant des plugins personnalisés. Les développeurs peuvent configurer des workflows de génération de texte, d'image ou de données, gérer la gestion des entrées/sorties et étendre la fonctionnalité via des plugins communautaires ou personnalisés. Le framework simplifie l'orchestration des appels à plusieurs services d'IA, fournit des outils de journalisation et de gestion des erreurs, et permet une prototypage rapide. Grâce à des composants modulaires et des fichiers de configuration, les équipes peuvent déployer rapidement, surveiller et faire évoluer des applications pilotées par l'IA dans la recherche, le service client, la création de contenu, et plus encore.

LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.

Pydantic AI Agent offre une méthode structurée et sûre pour concevoir des agents pilotés par l'IA en tirant parti des capacités de validation et de modélisation de Pydantic. Les développeurs définissent les configurations d'agents comme des classes Pydantic, en précisant les schémas d'entrée, les modèles d'invite et les interfaces d'outils. Le cadre s'intègre parfaitement avec des APIs LLM telles que OpenAI, permettant aux agents d'exécuter des fonctions définies par l'utilisateur, de traiter les réponses LLM et de maintenir l'état du flux de travail. Il supporte le chaînage de multiples étapes de raisonnement, la personnalisation des invites et la gestion automatique des erreurs de validation. En combinant la validation des données avec une logique modulaire d'agents, Pydantic AI Agent facilite le développement de chatbots, scripts d'automatisation et assistants IA personnalisés. Son architecture extensible permet l'intégration de nouveaux outils et adaptateurs, facilitant la prototypage rapide et le déploiement fiable des agents IA dans diverses applications Python.