LangChain est un cadre modulaire qui aide les développeurs à créer des applications AI avancées en connectant de grands modèles de langage avec des sources de données externes et des outils. Il fournit des abstractions de chaînes pour des appels séquentiels LLM, une orchestration d'agents pour les flux de travail de décision, des modules de mémoire pour la conservation du contexte, et des intégrations avec des chargeurs de documents, des magasins vectoriels et des outils basés sur API. Avec la prise en charge de plusieurs fournisseurs et SDK en Python et JavaScript, LangChain accélère le prototypage et le déploiement de chatbots, de systèmes QA et d'assistants personnalisés.

MultiMind est une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de construire des flux de travail multi-agents en définissant des agents spécialisés pour des tâches telles que l'analyse de données, les chatbots de support et la génération de contenu. Elle fournit un constructeur de flux de travail visuel ainsi que des SDK en Python et JavaScript, automatise la communication entre agents et maintient une mémoire persistante. Vous pouvez intégrer des API externes et déployer des projets sur le cloud MultiMind ou votre propre infrastructure, garantissant des applications d'IA modulaires et évolutives sans code boilerplate important.

Sentient est une plateforme d'agents IA à état qui vise à alimenter des personnages non joueurs et des personas virtuels. Elle comprend un système de mémoire enregistrant les événements, un moteur de planification d'objectifs qui planifie des actions en plusieurs étapes, et une interface conversationnelle pour un dialogue naturel. Les développeurs configurent des personas avec des traits, des objectifs et des bases de connaissances personnalisables. Les SDKs et API de Sentient pour Unity, Unreal, JavaScript et Node.js permettent une intégration transparente, sur site ou dans le cloud, pour des expériences numériques immersives et interactives.

Le SDK JavaScript Azure AI Agents est un cadre client et un référentiel de code d'exemples permettant aux développeurs de créer, personnaliser et orchestrer des agents IA à l'aide d'Azure OpenAI et d'autres services cognitifs. Il offre un support pour le chat multi-tours, la génération augmentée par récupération, l'appel de fonctions et l'intégration avec des outils et API externes. Les développeurs peuvent gérer les flux de travail des agents, gérer la mémoire et étendre les capacités via des plugins. Les modèles d'exemples incluent des bots de FAQ de base de connaissances, des exécuteurs de tâches autonomes et des assistants conversationnels, facilitant la prototypage et le déploiement de solutions intelligentes.

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.

Octagon Agents est une plateforme d'entreprise permettant aux développeurs et aux organisations de créer, orchestrer et faire évoluer des agents IA autonomes. Elle dispose d'un éditeur de flux de travail visuel et de SDK pour Python et JavaScript, permettant aux utilisateurs de configurer le comportement des agents, d'intégrer des API externes et de gérer la mémoire avec état. Les agents peuvent être chaînés dans des pipelines complexes, facilitant la prise de décision pour plusieurs tâches telles que l'extraction de données, l'analyse et les réponses automatisées. Avec des tableaux de bord de surveillance en temps réel, la journalisation et des mécanismes de nouvelle tentative, Octagon Agents garantit fiabilité et traçabilité en environnement de production. De plus, l'authentification intégrée et le cryptage offrent une sécurité robuste, adapté aux applications commerciales sensibles. Les équipes peuvent déployer des agents sur le cloud ou sur une infrastructure locale, en assurant une haute disponibilité et performance.

Cloudflare Agents est conçu pour aider les développeurs à construire, déployer et gérer des agents IA autonomes à la périphérie du réseau à l'aide de Cloudflare Workers. En utilisant un SDK unifié, vous pouvez définir des comportements d'agents, des actions personnalisées et des flux de conversation en JavaScript ou TypeScript. Le cadre s'intègre parfaitement avec des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Anthropic, et propose un support intégré pour les requêtes HTTP, les variables d'environnement et les réponses en streaming. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés mondialement en quelques secondes, offrant une interaction à très faible latence aux utilisateurs finaux. Cloudflare Agents inclut également des outils pour le développement local, les tests et le débogage, garantissant une expérience de développement fluide.

AskAtlasAI-Agent permet aux développeurs de déployer des agents d’IA répondant à des requêtes en langage naturel contre n’importe quel ensemble de documents stockés dans MongoDB Atlas. Il orchestrait les appels LLM pour l’incorporation, la recherche et la génération de réponses, gère le contexte conversationnel et propose des chaînes d’invite configurables. Basé sur JavaScript/TypeScript, il nécessite peu de configuration : connectez votre cluster Atlas, fournissez vos identifiants OpenAI, ingérez ou faites référence à vos documents, et commencez à interroger via une API simple. Il supporte également l’extension avec des fonctions de classement personnalisées, des backend de mémoire et l’orchestration multi-modèles.

L'API d'inférence Roboflow est une plateforme cloud qui héberge et sert vos modèles de vision par ordinateur via un point de terminaison sécurisé et RESTful. Après avoir entraîné un modèle dans Roboflow ou importé un modèle existant, vous pouvez le déployer en quelques secondes sur l'API d'inférence. Le service gère la montée en charge automatique, le contrôle de version, le traitement par lots et le traitement en temps réel, vous permettant de vous concentrer sur la création d'applications utilisant la détection d'objets, la classification, la segmentation, l'estimation de pose, l'OCR et plus encore. Les SDKs et exemples de code en Python, JavaScript et Curl simplifient l'intégration, tandis que les métriques du tableau de bord vous permettent de suivre la latence, le débit et la précision au fil du temps.