AutoGPT Node fournit une implémentation en JavaScript d'agents GPT autonomes, apportant les fonctionnalités d'Auto-GPT à l'écosystème Node.js. Avec ce framework, vous définissez des objectifs ou des buts, et l'agent planifie de manière autonome une séquence de tâches, exécute des commandes, interagit avec le système de fichiers, et utilise des plugins ou des API selon les besoins. Les principales capacités incluent le stockage de mémoire pour la conservation du contexte, l'invocation dynamique d'outils, l'auto-évaluation itérative, la gestion des erreurs et la journalisation configurable. Vous pouvez exécuter plusieurs agents, configurer des commandes personnalisées, gérer l'état de l'agent, et intégrer des outils tiers pour automatiser la génération de contenu, l'analyse de données, l'écriture de code, les scripts DevOps, et plus encore via une interface JavaScript simple.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Swarms est un cadre axé sur le développement qui facilite la création, l'orchestration et l'exécution de flux de travail IA multi-agents. Vous définissez des agents avec des rôles spécifiques, configurez leur comportement via des invites LLM et les reliez à des outils ou API externes. Swarms gère la communication entre agents, la planification des tâches et la persistance de la mémoire. Son architecture plugin permet l'intégration transparente de modules personnalisés—tels que des récupérateurs, bases de données ou tableaux de bord de surveillance—tandis que ses connecteurs intégrés prennent en charge les principaux fournisseurs de LLM. Que vous ayez besoin d'une analyse de données coordonnée, d'une assistance client automatisée ou de pipelines de prise de décision complexes, Swarms offre les éléments de base pour déployer des écosystèmes d'agents autonomes et évolutifs.

ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.

Clear Agent est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents pilotés par l'IA. Il propose l'enregistrement d'outils, la gestion de la mémoire et des classes d'agents personnalisables qui traitent les instructions des utilisateurs, appellent des API ou des fonctions locales, et renvoient des réponses structurées. Les développeurs peuvent définir des flux de travail, étendre la fonctionnalité avec des plugins et déployer des agents sur plusieurs plateformes sans code boilerplate. Clear Agent met l'accent sur la clarté, la modularité et la facilité d'intégration pour des assistants IA prêts pour la production.

Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.

crewAI Playground est un kit d'outils et un bac à sable pour construire et expérimenter avec des agents pilotés par IA. Vous définissez des agents via des fichiers de configuration ou du code, en spécifiant des invites, des outils et des modules de mémoire. Le playground exécute plusieurs agents simultanément, gère le routage des messages et enregistre l'historique des conversations. Il prend en charge les intégrations de plugins pour des sources de données externes, des backends mémoire personnalisables (en mémoire ou persistants) et une interface web pour les tests. Utilisez-le pour prototyper des chatbots, des assistants virtuels et des flux de travail automatisés avant le déploiement en production.

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.

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.

FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.

L’interface LangServe Assistant UI est une application frontale modulaire construite avec React et TypeScript qui communique parfaitement avec le backend LangServe pour offrir une expérience IA conversationnelle complète. Elle fournit des fenêtres de chat personnalisables, un streaming en temps réel des messages, des invites contextuelles, une orchestration multi-agent et des hooks pour API externes. L’UI supporte le theming, la localisation, la gestion des sessions et des hooks d’événements pour capturer les interactions utilisateur. Elle peut être intégrée dans des applications Web existantes ou déployée comme une SPA autonome, permettant un déploiement rapide de bots de service client, d’assistants de génération de contenu et d’agents de connaissances interactifs. Son architecture extensible garantit une personnalisation et une maintenance faciles.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.

MASlite offre une API claire pour créer des classes d'agents, enregistrer des comportements et gérer la messagerie basée sur des événements entre agents. Il inclut un ordonnanceur pour gérer les tâches des agents, une modélisation d'environnement pour simuler les interactions, et un système de plugins pour étendre les fonctionnalités principales. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des scénarios multi-agents en Python en définissant des méthodes de cycle de vie des agents, en connectant des agents via des canaux et en exécutant des simulations en mode sans tête ou en intégrant des outils de visualisation.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.

MixAgent fournit une architecture plug-and-play qui permet aux développeurs de définir des invites, de connecter plusieurs backends LLM et d'incorporer des outils externes (API, bases de données ou code). Il orchestre les boucles de planification et d'exécution, gère la mémoire de l'agent pour des interactions à état, et journalise le raisonnement en chaîne. Les utilisateurs peuvent rapidement prototyper des assistants, des récupérateurs de données ou des robots d'automatisation sans construire de couches d'orchestration à partir de zéro, ce qui accélère le déploiement d'agents AI.

Ce cadre fournit une architecture basée sur un serveur prenant en charge des serveurs MCP (Multi-Channel Processing) multiples pour gérer des conversations simultanées, maintenir le contexte entre les sessions et intégrer des services externes via des plugins. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour les plates-formes de messagerie, définir des appels de fonctions personnalisés et faire évoluer les instances via Docker ou des hôtes natifs. Il inclut la journalisation, la gestion des erreurs et un pipeline modulaire pour étendre les capacités sans modifier le code principal.

OpenAI Agents offre un environnement modulaire pour définir, exécuter et gérer des agents IA autonomes basés sur les modèles de langage OpenAI. Les développeurs peuvent configurer des agents avec des magasins de mémoire, enregistrer des outils ou plugins personnalisés, orchestrer la collaboration multi-agent et surveiller l'exécution via une journalisation intégrée. Le cadre gère les appels API, la gestion du contexte et la planification asynchrone des tâches, permettant un prototypage rapide de workflows complexes pilotés par l'IA et d'applications telles que l'extraction de données, l'automatisation du support client, la génération de code et l'assistance à la recherche.

Solace AI est un cadre modulaire pour agents IA vous permettant de déployer votre propre assistant conversationnel sur votre infrastructure. Il propose une gestion de la mémoire contextuelle, la prise en charge des bases de données vectorielles pour la récupération de documents, des hooks de plugins pour intégrations externes et une interface de chat basée sur le web. Avec des invites système personnalisables et un contrôle précis des sources de connaissance, vous pouvez créer des agents pour le support, le tutorat, la productivité personnelle ou l'automatisation interne, sans dépendre de serveurs tiers.

Super-Agent-Party permet aux développeurs de définir un objet Party où des agents IA individuels jouent des rôles distincts tels que la planification, la recherche, la rédaction et la révision. Chaque agent peut être configuré avec des invites personnalisées, des outils et des paramètres de modèle. Le framework gère l'acheminement des messages et le contexte partagé, permettant aux agents de collaborer en temps réel sur des sous-tâches. Il supporte l'intégration de plugins pour des services tiers, des stratégies d'orchestration flexibles et des routines de gestion des erreurs. Avec une API intuitive, les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer des agents dynamiquement, enchaîner des flux de travail et visualiser les interactions entre agents. Basé sur Node.js et compatible avec les principaux fournisseurs cloud, Super-Agent-Party simplifie le développement de systèmes multi-agent évolutifs et maintenables pour l'automatisation, la génération de contenu, l'analyse de données, et plus encore.

SwarmFlow permet aux développeurs d'instancier et de coordonner une flotte d'agents IA à l'aide de workflows configurables. Les agents peuvent échanger des messages de façon asynchrone, déléguer des sous-tâches et intégrer des plugins personnalisés pour une logique spécifique au domaine. Le framework gère la planification des tâches, l'agrégation des résultats et la gestion des erreurs, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la conception des comportements et des stratégies de collaboration des agents. L'architecture modulaire de SwarmFlow facilite la construction de pipelines complexes pour le brainstorming automatisé, le traitement de données et les systèmes d'aide à la décision, ce qui rend la prototypage, la montée en charge et la surveillance des applications multi-agents faciles.