Le framework d'agents IA AnYi aide les développeurs à intégrer des agents IA autonomes dans leurs applications. Les agents peuvent planifier et exécuter des tâches à plusieurs étapes, exploiter des outils et API externes, et maintenir le contexte de conversation grâce à des modules de mémoire configurables. Le framework abstrait les interactions avec divers fournisseurs de LLM et supporte des outils et backends de mémoire personnalisés. Avec une journalisation, une surveillance et une exécution asynchrone intégrées, AnYi accélère le déploiement d'assistants intelligents pour la recherche, le support client, l'analyse de données ou tout flux de travail nécessitant un raisonnement et une action automatisés.

ZhipuAI Agent to OpenAI est un framework agentisé spécialisé conçu pour relier les services de chat completion de ZhipuAI avec des interfaces d'agents de style OpenAI. Il fournit un SDK Python qui imite le paradigme d'appel de fonctions d'OpenAI et supporte l'intégration d'outils tiers, permettant aux développeurs de définir des outils personnalisés, d'appeler des APIs externes et de maintenir le contexte de conversation à travers plusieurs tours. Le framework gère l'orchestration des requêtes, la construction dynamique de prompts et l'analyse des réponses, renvoyant des sorties structurées compatibles avec le format ChatCompletion d'OpenAI. En abstraisant les différences d'API, il permet une utilisation transparente des modèles chinois de ZhipuAI dans les workflows existants orientés OpenAI. Idéal pour développer des chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés nécessitant des capacités de LLM chinois, sans modifier les bases de code existantes basées sur OpenAI.

CopilotKit est un framework Python open source conçu pour permettre aux développeurs de construire des agents IA personnalisés. Il offre une architecture modulaire où vous pouvez enregistrer et configurer des outils — tels que l’accès au système de fichiers, la recherche web, un REPL Python, et des connecteurs SQL — que vous pouvez ensuite intégrer dans des agents utilisant n'importe quel LLM pris en charge. Des modules de mémoire intégrés permettent la persistance de l’état de la conversation, tandis que LangGraph vous permet de définir des flux de raisonnement structurés pour des tâches complexes. Les agents peuvent être déployés dans des scripts, des services web ou des applications CLI et peuvent évoluer sur plusieurs fournisseurs cloud. CopilotKit fonctionne parfaitement avec les modèles OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic, permettant des workflows automatisés, des chatbots et des bots d’analyse de données.

LazyLLM propose des API externes ou des utilitaires personnalisés. Les agents exécutent des tâches définies via des flux de travail séquentiels ou à embranchements, prenant en charge une opération synchrone ou asynchrone. LazyLLM offre également des outils intégrés de journalisation, de test et des points d'extension pour personnaliser les prompts ou les stratégies de récupération. En gérant l'orchestration sous-jacente des appels LLM, la gestion de la mémoire et l'exécution des outils, LazyLLM permet une prototypification rapide et le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots, et de scripts d'automatisation avec peu de code standard.