SendCall.AI offre une plateforme innovante pour automatiser les appels via des agents avancés alimentés par l'IA. Ces agents peuvent mener des conversations sans couture, semblables à celles des humains, ce qui les rend très efficaces pour les ventes, les entretiens RH, le service client et plus encore. Avec des capacités comprenant une mémoire infinie, un rappel parfait et la capacité d'effectuer des actions autonomes, SendCall.AI enrichit les interactions des utilisateurs et l'efficacité opérationnelle. La plateforme prend en charge une large gamme d'applications, y compris la résolution de problèmes et l'engagement des clients, garantissant que les entreprises peuvent dépasser leurs objectifs de communication sans effort.

Agentic AI offre un environnement entièrement web où les utilisateurs définissent des objectifs pour des agents autonomes. Chaque agent analyse les buts, sélectionne les outils ou APIs appropriés, exécute les tâches dans l'ordre et s'adapte en fonction des résultats intermédiaires. La plateforme inclut une gestion de mémoire pour la conservation du contexte, un tableau de bord de surveillance en temps réel et des configurations d'agents personnalisables. Les agents peuvent interagir avec des services externes, récupérer des données, générer des rapports et effectuer des prises de décision automatisées pour rationaliser les charges opérationnelles.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) est un cadre léger et extensible pour construire des agents IA autonomes dans les environnements Node.js et navigateur. Il permet aux développeurs de définir des comportements d'agents, d'intégrer des API de grands modèles de langage comme OpenAI et Hugging Face, et d'orchestrer des flux de travail d'exécution d'outils multi-étapes. Le framework supporte des backend mémoire personnalisables pour des conversations à état, l'enregistrement d'outils pour recherches web, opérations de fichiers et appels API externes, ainsi que des stratégies de décision modulables. Avec Taiat, vous pouvez rapidement prototyper des agents qui planifient, raisonnent et exécutent des tâches de manière autonome, allant de la récupération de données et la synthèse jusqu'à la génération automatique de code et assistants conversationnels.

TinyAgent fournit un framework léger pour orchestrer des tâches complexes avec des modèles GPT d'OpenAI. Les développeurs installent via pip, configurent une clé API, définissent des outils ou plugins, et utilisent un contexte en mémoire pour maintenir des conversations multi-étapes. TinyAgent supporte le chaînage de tâches, l'intégration d'API externes, et la persistance de mémoires utilisateur ou système. Son API simple en Python vous permet de prototyper des flux de travail d'analyse de données autonomes, des chatbots de service client, des assistants de génération de code, ou tout cas d'utilisation nécessitant un agent intelligent avec état. La bibliothèque reste entièrement open-source, extensible et multiplateforme.

TinyAgent est un constructeur d'agents IA à code faible qui permet à tous de concevoir, tester et déployer des agents intelligents. Définissez des invites personnalisées, intégrez des API externes ou des sources de données, et configurez la mémoire de l'agent pour conserver le contexte. Une fois configurés, les agents peuvent être utilisés via une interface de chat Web, une extension Chrome ou un code d'intégration. Avec des analyses et des journaux, vous pouvez surveiller les performances et itérer rapidement. TinyAgent rationalise les tâches répétitives telles que la génération de rapports, le tri des e-mails et la qualification de prospects, réduisant le travail manuel et augmentant la productivité de l'équipe.

Neuron AI est une plateforme tout-en-un sans serveur pour créer, déployer et gérer des agents IA intelligents. Elle supporte les principaux fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et permet des pipelines multi-modèles, la gestion du contexte de conversation ainsi que des workflows automatisés via une interface low-code ou SDKs. Avec ingestion de données intégrée, recherche vectorielle et intégration de plugins, Neuron simplifie la recherche de connaissances et l'orchestration de services. Son infrastructure à auto-scalabilité et ses dashboards de monitoring assurent performance et fiabilité, idéale pour les chatbots d'entreprise, assistants virtuels et bots de traitement automatisé de données.

AgentSmithy est conçu pour rationaliser le cycle de développement des agents IA en proposant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches et l'orchestration de l'exécution. Le framework utilise Google Cloud Storage ou Firestore pour la mémoire persistante, Cloud Functions pour les déclencheurs basés sur des événements et Pub/Sub pour la messagerie évolutive. Les gestionnaires définissent le comportement de l'agent, tandis que les planificateurs gèrent l'exécution de tâches multi-étapes. Les modules d'observabilité suivent les métriques de performance et les journaux. Les développeurs peuvent intégrer des plugins sur mesure pour améliorer des capacités telles que des sources de données personnalisées, des LLMs spécialisés ou des outils spécifiques au domaine. L'architecture native cloud de AgentSmithy garantit une haute disponibilité et une élasticité, permettant un déploiement transparent dans les environnements de développement, de test et de production. Avec une sécurité intégrée et des contrôles d'accès basés sur les rôles, les équipes peuvent maintenir la gouvernance tout en itérant rapidement sur des solutions d'agents intelligents.

AgentSpeak est une implémentation open-source en Java du langage de programmation AgentSpeak(L), conçue pour faciliter la création et la gestion d'agents autonomes BDI (Croyance-Désir-Intention). Il possède un environnement d'exécution qui analyse le code AgentSpeak(L), maintient les bases de croyances des agents, déclenche des événements et sélectionne puis exécute des plans en fonction des croyances et objectifs actuels. L'interpréteur supporte l'exécution concurrente des agents, les mises à jour dynamiques de plans et des sémantiques personnalisables. Avec une architecture modulaire, les programmeurs peuvent étendre des composants centraux tels que la sélection de plans et la révision des croyances. AgentSpeak permet aux chercheurs et à l'industrie de prototyper, simuler et déployer des agents intelligents dans des simulations, des systèmes IoT et des scénarios multi-agents.

Baidu AI App Builder offre un environnement complet pour développer des agents et applications basés sur l'IA via une approche low-code visuelle. Les utilisateurs peuvent exploiter les services Baidu AI intégrés tels que le NLP, la récupération de graphe de connaissances, la conversion de speech-to-text, le text-to-speech pour construire des chatbots intelligents supportant des conversations multi-étapes et traitant des intentions utilisateur. La plateforme fournit des modules glisser-déposer pour concevoir des flux de dialogue, connecter des API externes et automatiser des tâches backend via un générateur de flux de travail. Elle prend aussi en charge la gestion de bases de connaissances en important des FAQs et documents personnalisés, améliorant la précision de l'agent. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sur le web, WeChat, Baidu Smart Mini Program, et autres channels. Un tableau de bord analytique intégré suit les interactions utilisateur, la performance de l'agent et aide à affiner les réponses.

AutoAct est conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents en combinant le raisonnement basé sur LLM avec une planification structurée et une intégration modulaire d'outils. Il offre un composant Planificateur pour générer des séquences d'actions, un ToolKit pour définir et invoquer des API externes, et un module Mémoire pour maintenir le contexte. Avec la journalisation, la gestion des erreurs et des politiques configurables, AutoAct supporte une automatisation robuste de bout en bout pour des tâches telles que l'analyse de données, la génération de contenu et les assistants interactifs. Les développeurs peuvent personnaliser les flux de travail, étendre les outils et déployer des agents sur site ou dans le cloud.

Le framework BeeAI offre une architecture entièrement modulaire pour construire des agents intelligents capables d'effectuer des tâches, de gérer des états et d'interagir avec des outils externes. Il comprend un gestionnaire de mémoire pour la conservation à long terme du contexte, un système de plugins pour l'intégration de compétences personnalisées, ainsi qu'un support intégré pour le chaînage d'API et la coordination multi-agents. Le framework propose des SDKs Python et JavaScript, une interface en ligne de commande pour la création de projets et des scripts de déploiement pour le cloud, Docker ou les dispositifs Edge. Des tableaux de bord de surveillance et des outils de journalisation aident à suivre la performance des agents et à diagnostiquer les problèmes en temps réel.

BotCircuits propose une plateforme sans code qui simplifie la création et le déploiement d'agents AI basés sur du texte et activés par la voix. Que vous souhaitiez automatiser le support client, créer des chatbots interactifs, ou développer des assistants virtuels intelligents, BotCircuits offre un ensemble d'outils puissants et d'intégrations. La plateforme prend en charge la conception de conversations dynamiques, facilitant la construction de flux de travail multi-étapes et d'interactions semblables à celles des humains. Aucune compétence en programmation n'est requise, ce qui la rend accessible à un large éventail d'utilisateurs.

Les agents IA Five9 exploitent l'intelligence artificielle pour automatiser les interactions clients de routine, offrant un support 24/7. Ils peuvent comprendre des requêtes en langage naturel, optimiser les réponses et s'intégrer parfaitement aux systèmes existants. Cela permet aux entreprises d'améliorer leur efficacité en matière de service client tout en réduisant les coûts opérationnels. Les agents IA utilisent l'apprentissage automatique pour s'améliorer au fil du temps, garantissant qu'ils fournissent des informations précises et pertinentes en fonction des demandes des utilisateurs.

Le kit de développement Google Agent Development Kit est un puissant ensemble d'outils conçu pour aider les développeurs à construire des agents conversationnels intelligents. Il fournit un ensemble complet de fonctionnalités et d'outils, permettant l'intégration transparente des capacités d'IA dans les applications. Avec un soutien pour la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale et le déploiement multi-plateforme, les développeurs peuvent créer des agents qui interagissent avec les utilisateurs par le biais de conversations, améliorant ainsi l'expérience utilisateur de manière significative.

Jsonify utilise des agents AI avancés pour explorer et comprendre automatiquement les sites Web. Ils travaillent selon vos objectifs spécifiés, trouvant, filtrant et extrayant des données structurées à grande échelle. En utilisant la vision par ordinateur et l'IA générative, les agents de Jsonify peuvent percevoir et interpréter le contenu Web comme un humain. Cela élimine le besoin de scraping de données manuel traditionnel et long, offrant une solution plus rapide et plus efficace pour l'extraction de données.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

LangMem fournit des capacités spécialisées de gestion de la mémoire pour les agents IA, leur permettant de conserver et de rappeler d'énormes quantités d'informations. Cet outil permet aux utilisateurs d'ajouter des souvenirs, de modifier des informations existantes et de récupérer des souvenirs en fonction de requêtes spécifiques. En intégrant la mémoire dans les processus IA, LangMem améliore la compréhension contextuelle et la pertinence des réponses, ce qui le rend inestimable pour les applications nécessitant un apprentissage et une adaptation continus.

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.

LLM-Agent fournit une architecture structurée pour construire des agents intelligents utilisant des LLM. Il inclut une boîte à outils pour définir des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la préservation du contexte et des exécuteurs orchestrant des chaînes d'actions complexes. Les agents peuvent appeler des API, exécuter des processus locaux, interroger des bases de données et gérer l'état de la conversation. Les modèles de prompt et les hooks de plugin permettent d'affiner le comportement de l'agent. Conçu pour l'extensibilité, LLM-Agent supporte l'ajout de nouvelles interfaces d'outils, d'évaluateurs personnalisés et de routages dynamiques des tâches, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données, la génération de code, et plus encore.

llm-ReAct implémente l'architecture ReAct (Reasoning and Acting) pour les grands modèles de langage, permettant une intégration transparente du raisonnement par chaînes de pensées avec l'exécution d'outils externes et le stockage mémoire. Les développeurs peuvent configurer une boîte à outils d'outils personnalisés — tels que la recherche web, les requêtes en base de données, les opérations sur fichiers et les calculatrices — et instruire l'agent à planifier des tâches multi-étapes en invoquant les outils selon le besoin pour récupérer ou traiter des informations. Le module mémoire intégré conserve l'état de la conversation et les actions passées, favorisant un comportement d'agent plus sensible au contexte. Avec un code Python modulaire et une prise en charge des API OpenAI, llm-ReAct simplifie l'expérimentation et le déploiement d'agents intelligents capables de résoudre adaptativement des problèmes, d'automatiser des flux de travail et de fournir des réponses riches en contexte.