Spider Clients sont des SDK légers spécifiques à chaque langage qui communiquent avec un serveur d’orchestration Spider pour coordonner les tâches des agents IA. Via des requêtes HTTP, les clients permettent aux utilisateurs d’ouvrir des sessions interactives, d’envoyer des chaînes multi-étapes, d’enregistrer des outils personnalisés et de récupérer en temps réel des réponses IA en streaming. Ils gèrent l’authentification, la sérialisation des modèles d’invite et la récupération d’erreurs, tout en maintenant des API cohérentes entre Node.js et Python. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de nouvelle tentative, loguer des métadonnées et intégrer des middlewares personnalisés. Le client CLI supporte des tests rapides et des prototypes de workflows dans le terminal. Ensemble, ces clients accélèrent le développement d’agents alimentés par IA en abstraisant les détails de réseau et de protocole de bas niveau, permettant aux équipes de se concentrer sur la conception des prompts et l’orchestration de la logique.

GPTMe fournit une plateforme robuste pour orchestrer des agents IA qui conservent le contexte conversationnel, intègrent des outils externes et exposent une API cohérente. Les développeurs installent un paquet Python léger, définissent des agents avec des backends mémoire plug-and-play, enregistrent des outils personnalisés (par exemple, recherche web, requêtes de base de données, opérations sur fichiers), et démarrent un service local ou cloud. GPTMe gère le suivi des sessions, la logique à plusieurs étapes, le templating de prompts et le changement de modèles, en fournissant des assistants prêts pour la production destinés au service client, à la productivité, à l'analyse de données, et plus encore.

OperAgents est une boîte à outils orientée développeur pour construire et orchestrer des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage comme GPT. Il supporte la définition de classes d’agents personnalisées, l’intégration d’outils externes (APIs, bases de données, exécution de code) et la gestion de la mémoire des agents pour la conservation du contexte. Grâce à des pipelines configurables, les agents peuvent effectuer des tâches multi-étapes, telles que la recherche, le résumé et le soutien à la décision, tout en invoquant dynamiquement des outils et en maintenant leur état. Le cadre comprend des modules pour la surveillance des performances de l’agent, le traitement automatique des erreurs et la mise à l’échelle des exécutions. En abstraisant les interactions avec LLM et la gestion des outils, OperAgents accélère le développement de flux de travail pilotés par IA dans des domaines comme le support client automatisé, l’analyse de données et la génération de contenu.

FreeAct utilise une architecture modulaire pour simplifier la création d'agents IA. Les développeurs définissent des objectifs de haut niveau et configurent le module de planification pour générer des plans étape par étape. La composante de raisonnement évalue la faisabilité du plan, tandis que le moteur d'exécution orchestre les appels API, les requêtes à la base de données et les interactions avec des outils externes. La gestion de mémoire suit le contexte de la conversation et les données historiques, permettant aux agents de prendre des décisions éclairées. Un registre d'environnement simplifie l'intégration d'outils et de services personnalisés, permettant une adaptation dynamique. FreeAct supporte plusieurs backends LLM et peut être déployé sur des serveurs locaux ou sur des environnements cloud. Son caractère open-source et sa conception extensible facilitent la prototypage rapide d'agents intelligents pour la recherche et les cas d'utilisation en production.

LocalAgent exploite des modèles de langage modernes pour interpréter les demandes des utilisateurs et effectuer des actions sur votre machine locale. Il peut rechercher et modifier des fichiers, exécuter des commandes shell, effectuer des recherches web et interagir avec des outils personnalisés que vous enregistrez. En conservant le contexte entre les sessions, LocalAgent se souvient des tâches précédentes et des variables. Les développeurs peuvent rapidement créer des scaffolds de projets, refactoriser du code ou automatiser la configuration de l'environnement sans quitter le terminal. Sa conception modulaire permet une intégration facile avec des API de modèles locaux ou distants et des boîtes à outils extensibles pour des flux de travail sur mesure.

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.