Melissa offre une architecture légère et extensible pour construire des agents pilotés par l’IA sans nécessiter beaucoup de code boilerplate. Au cœur, le framework exploite un système basé sur des plugins où les développeurs peuvent enregistrer des actions personnalisées, des connecteurs de données et des modules de mémoire. Le sous-système de mémoire permet la préservation du contexte à travers les interactions, améliorant la continuité conversationnelle. Des adaptateurs d’intégration permettent aux agents de récupérer et traiter des informations via APIs, bases de données ou fichiers locaux. En combinant une API simple, des outils CLI et des interfaces standardisées, Melissa facilite des tâches telles que l’automatisation des demandes clients, la génération de rapports dynamiques ou l’orchestration de flux de travail multi-étapes. Le cadre est indépendant du langage, adapté aux projets centrés sur Python et peut être déployé sur Linux, macOS ou dans des environnements Docker.

Multi-Agent LLM Recipe Prices orchestre une série d’agents IA spécialisés pour décomposer les recettes en ingrédients, interroger des bases de données ou API externes pour les prix en temps réel, effectuer des conversions d’unités et additionner les coûts totaux par devise. Écrit en Python, il utilise un agent d’analyse de recette pour extraire les éléments, un agent de recherche de prix pour obtenir les prix actuels, et un agent de conversion de devises pour gérer la tarification internationale. Le cadre enregistre chaque étape, supporte des extensions via des plugins pour de nouveaux fournisseurs de données, et fournit un détail des coûts en formats JSON ou CSV pour une analyse ultérieure.

vagent_comm est un cadre client API qui simplifie l'échange de messages entre les applications Python et les agents VAgent AI. Il supporte l'authentification token sécurisée, la mise en forme JSON automatique et le transport dual via WebSocket et HTTP REST. Les développeurs peuvent établir des sessions, envoyer des textes ou des charges de données, gérer des réponses en flux continu et gérer les tentatives en cas d'erreur. L'interface asynchrone du library et la gestion intégrée des sessions permettent une intégration transparente dans des chatbots, des assistants virtuels et des flux de travail automatisés.

SecGPT enveloppe les appels LLM avec des contrôles de sécurité en couches et des tests automatisés. Les développeurs définissent des profils de sécurité en YAML, intègrent la bibliothèque dans leurs pipelines Python et utilisent des modules pour la détection d’injections de prompt, la prévention des fuite de données, la simulation de menaces adverses et la surveillance de conformité. SecGPT génère des rapports détaillés sur les violations, supporte les alertes via webhooks et s’intègre parfaitement avec des outils comme LangChain et LlamaIndex pour garantir des déploiements AI sûrs et conformes.

Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

Llama-Agent est une boîte à outils axée sur le développement pour créer des agents IA intelligents alimentés par de grands modèles linguistiques. Il offre une intégration d'outils pour appeler des API ou des fonctions externes, une gestion de la mémoire pour stocker et récupérer le contexte, et une planification en chaîne de pensée pour décomposer des tâches complexes. Les agents peuvent exécuter des actions, interagir avec des environnements personnalisés et s'adapter via un système de plugins. En tant que projet open-source, il supporte une extension facile des composants principaux, permettant des expérimentations rapides et le déploiement de flux de travail automatisés dans divers domaines.

Self Collab AI offre un cadre modulaire dans lequel les développeurs définissent des agents autonomes, des canaux de communication et des objectifs de tâche. Les agents utilisent des invites prédéfinies et des modèles pour négocier les responsabilités, échanger des données et itérer sur des solutions. Basé sur Python et doté d'interfaces faciles à étendre, il supporte l'intégration avec des LLM, des plugins personnalisés et des API externes. Les équipes peuvent rapidement prototyper des workflows complexes—comme des assistants de recherche, de génération de contenu ou des pipelines d'analyse de données—en configurant les rôles des agents et les règles de collaboration sans écrire de code d'orchestration approfondi.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

SQL LangChain Agent est un agent IA spécialisé basé sur le framework LangChain, conçu pour combler le fossé entre le langage naturel et les requêtes structurées de base de données. Utilisant des modèles linguistiques OpenAI, l'agent interprète les invites utilisateur en anglais simple, formule des commandes SQL syntaxiquement correctes et les exécute en toute sécurité sur des bases de données relationnelles via SQLAlchemy. Les résultats des requêtes sont formatés en réponses conversationnelles ou structures de données pour traitement en aval. En automatisant la génération et l'exécution SQL, l'agent permet aux équipes de données d'explorer et analyser les données sans coder, accélère la génération de rapports et réduit les erreurs humaines lors de la composition des requêtes.

Airtest est un framework d'automatisation avancé conçu pour les tests d'UI de jeux et d'applications. Il propose une API indépendante de la plateforme qui permet aux développeurs de créer des scripts de test fonctionnant sur divers systèmes d'exploitation et appareils, tels que Windows, Android, iOS et d'autres. Avec des fonctionnalités telles que des tests visuels, il minimise l'effort nécessaire à la création de tests. Airtest prend en charge l'intégration avec des langages de programmation populaires comme Python et peut automatiser facilement les interactions avec les éléments de l'UI, en faisant un choix privilégié pour les développeurs souhaitant améliorer leurs processus de test et garantir une performance cohérente de l'application.

AutoBrowse est une bibliothèque pour développeurs permettant l'automatisation web pilotée par LLM. En utilisant de grands modèles linguistiques, il planifie et exécute des actions de navigateur — recherche, navigation, interaction et extraction d'informations à partir des pages web. Avec un modèle planificateur-exécuteur, il décompose des tâches de haut niveau en actions étape par étape, en gérant le rendu JavaScript, la saisie de formulaires, la traversée des liens et le parsing de contenu. Il fournit des données structurées ou des résumés, idéal pour la recherche, la collecte de données, les tests automatisés et la veille concurrentielle.

ChatTTS est un modèle génératif de parole spécialement optimisé pour les applications basées sur le dialogue. En utilisant des architectures neuronales avancées, il produit une parole naturelle et expressive avec une prosodie contrôlable et une similarité entre locuteurs. Les utilisateurs peuvent spécifier des identités de locuteurs, ajuster la vitesse et la tonalité de la voix, et affiner la tonalité émotionnelle pour s’adapter à divers contextes conversationnels. Le modèle est open-source, hébergé sur Hugging Face, permettant une intégration fluide via des API Python ou une inférence directe du modèle dans des environnements locaux. ChatTTS supporte la synthèse en temps réel, le traitement par lots et les capacités multilingues, le rendant adapté pour les chatbots, assistants virtuels, narration interactive et outils d’accessibilité nécessitant des interactions vocales humaines et dynamiques.

La bibliothèque de fulfillment Dialogflow Python est un cadre open-source qui gère les requêtes HTTP de Dialogflow, mappe les intentions aux fonctions gestionnaires Python, gère les sessions et les contextes de sortie, et construit des réponses structurées, y compris du texte, des cartes, des puces de suggestion et des charges utiles personnalisées. Elle abstrait la structure JSON de l’API webhook de Dialogflow en classes et méthodes Python pratiques, accélérant la création de backends conversationnels et réduisant le code répétitif lors de l’intégration avec des bases de données, des CRM ou des API externes.