AgentScript est un cadre d'agents IA qui permet aux utilisateurs de composer visuellement des workflows, d'intégrer des APIs externes et de configurer des agents autonomes. Avec le débogage intégré, des tableaux de bord de surveillance et le contrôle de version, les équipes peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents pour gérer des tâches telles que l'analyse de données, le support client et l'automatisation des processus. Les agents peuvent être programmés, déclenchés par des événements ou fonctionner en continu, et peuvent être étendus via du code personnalisé ou des plugins tiers.

Magi MDA est un cadre d'agent IA axé sur les développeurs qui simplifie la création et le déploiement d'agents autonomes. Il expose un ensemble de composants de base—planificateurs, exécuteurs, interprètes et mémoires—that peuvent être assemblés en pipelines personnalisés. Les utilisateurs peuvent se connecter aux fournisseurs LLM populaires pour la génération de texte, ajouter des modules de récupération pour l'augmentation des connaissances, et intégrer divers outils ou APIs pour des tâches spécialisées. Le framework gère automatiquement la raisonnement étape par étape, le routage des outils et la gestion du contexte, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur la gestion de l'orchestration.

Le cadre Mosaic AI Agent combine des techniques de récupération sophistiquées avec de l'IA générative pour offrir aux utilisateurs le pouvoir d'accéder et de générer du contenu basé sur un ensemble de données riche. Il améliore la capacité d'une application d'IA à non seulement générer du texte mais aussi à prendre en compte les données pertinentes récupérées de diverses sources, offrant une précision et un contexte améliorés dans les résultats. Cette technologie facilite des interactions plus intelligentes et permet aux développeurs de créer des solutions d'IA qui sont non seulement créatives mais également soutenues par des données complètes.

MultiLang Status Agents est un framework d'agents IA open-source démontrant comment construire et déployer des agents de vérification du statut multiplateformes utilisant plusieurs langages de programmation. Il fournit des exemples de code en Python, C# et JavaScript qui s'intègrent avec Semantic Kernel et les API GPT d'OpenAI pour interroger les points de terminaison de santé ou d'état du service. Le framework standardise les flux de travail des agents, y compris la construction de prompts, l'authentification API, l'analyse des résultats et la synthèse. Les utilisateurs peuvent étendre ou personnaliser ces agents pour ajouter de nouvelles intégrations de services, modifier les prompts en langage ou intégrer les agents de statut dans des applications web et des panneaux d'administration. En abstraisant les implémentations spécifiques au langage, le framework accélère le développement d'outils de surveillance cohérents et alimentés par l'IA à travers diverses stacks technologiques.

Le Multi-LLM Dynamic Agent Router est un cadre à architecture ouverte pour construire des collaborations d'agents IA. Il dispose d'un routeur dynamique qui dirige les sous-requêtes vers le modèle linguistique optimal, et d'une interface GraphQL pour définir des prompts composites, interroger les résultats et fusionner les réponses. Ceci permet aux développeurs de décomposer des tâches complexes en micro-prompts, de les acheminer vers des LLM spécialisés, et de recombiner les sorties de manière programmatique, ce qui augmente la pertinence, l'efficacité et la maintenabilité.

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.

Python AGNO Memory Agent offre une approche structurée de la mémoire des agents en organisant les souvenirs via un cadre AGNO. Il utilise des modèles d'intégration pour convertir les souvenirs textuels en représentations vectorielles et les stocke dans des magasins de vecteurs configurables comme ChromaDB, FAISS ou SQLite. Les agents peuvent ajouter de nouveaux souvenirs, interroger les événements passés pertinents, mettre à jour des entrées obsolètes ou supprimer des données non pertinentes. La bibliothèque propose un suivi chronologique, des magasins de mémoire avec espaces de noms pour des scénarios multi-agents, et des seuils de similarité personnalisables. Elle s'intègre facilement aux frameworks LLM populaires et peut être étendue avec des modèles d'intégration personnalisés pour diverses applications d'agents IA.

Le Framework Stella permet aux développeurs de construire des agents IA robustes capables de maintenir le contexte, d'effectuer des actions assistées par des outils et de fournir des expériences conversationnelles dynamiques. En abstraisant la complexité des intégrations LLM, Stella offre des adaptateurs indépendants du fournisseur pour OpenAI, Hugging Face et des modèles auto-hébergés. Les agents peuvent utiliser des magasins de mémoire personnalisables pour rappeler les données de l'utilisateur et l'historique des conversations, et les plugins facilitent les interactions avec des API externes, des bases de données ou des services. Le moteur d'orchestration intégré gère les cycles de décision, tandis qu'une DSL concise permet de définir des actions, des appels d'outils et la gestion des réponses. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de recherche ou des automatisateurs de flux de travail, Stella fournit une base évolutive pour déployer des agents IA de qualité production.