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.

Doraemon-Agent est une plateforme et un cadre Python open-source conçu pour permettre aux développeurs de créer des agents IA sophistiqués. Il permet d'intégrer des plugins personnalisés et des outils externes, de maintenir la mémoire à long terme entre les sessions, et d'exécuter une planification en chaîne pour plusieurs étapes. Les développeurs peuvent configurer des rôles d'agents, gérer le contexte, enregistrer les interactions et étendre la fonctionnalité via une architecture de plugins. Il simplifie la création d'assistants autonomes pour des tâches telles que l'analyse de données, le support à la recherche ou l'automatisation du service client.

FastMCP est un framework Python open-source pour construire des serveurs et des clients MCP (Model Context Protocol) qui habilitent les LLM avec des outils externes, des sources de données et des invites personnalisées. Les développeurs définissent des classes d'outils et des gestionnaires de ressources en Python, les enregistrent auprès du serveur FastMCP et les déploient en utilisant des protocoles de transport comme HTTP, STDIO ou SSE. La bibliothèque client offre une interface asynchrone pour interagir avec n'importe quel serveur MCP, facilitant l'intégration transparente des agents IA dans les applications.

IoA fournit une architecture flexible pour définir, coordonner et exécuter plusieurs agents IA dans un workflow unifié. Les composants clés incluent un planificateur qui décompose les objectifs de haut niveau, un exécuteur qui délègue les tâches à des agents spécialisés, et des modules de mémoire pour la gestion du contexte. Il supporte l'intégration avec des API externes et des ensembles d'outils, la surveillance en temps réel, et des plugins de compétences personnalisables. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des assistants autonomes, des bots de support client, et des pipelines de traitement de données en combinant des modules prêts à l'emploi ou en les étendant avec une logique personnalisée.

Magma Deploy est une plateforme de déploiement d'agents IA qui simplifie le processus complet de création, mise à l'échelle et surveillance d'assistants intelligents. Les utilisateurs définissent visuellement des flux de travail augmentés par recherche, se connectent à n'importe quelle base de données vectorielle, choisissent parmi les modèles d'OpenAI ou open source, et configurent des règles de routage dynamiques. La plateforme gère la génération d'incorporations, la gestion du contexte, la montée en charge automatique et l'analyse d'utilisation, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique des agents et l'expérience utilisateur plutôt que sur l'infrastructure backend.

OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.

SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

L'agent Wumpus LLM est conçu pour simplifier le développement d'agents IA Socratic avancés en fournissant des utilitaires d'orchestration préfabriqués, des modèles de sollicitation structurés et une intégration d'outils transparente. Les utilisateurs définissent des personas d'agents, des ensembles d'outils, et des flux de conversation, puis exploitent la gestion intégrée de la chaîne de pensée pour une raisonnement transparent. Le framework gère les changements de contexte, la récupération d'erreurs, et la gestion de mémoire, permettant des processus décisionnels en plusieurs étapes. Il comprend une interface plugin pour API, bases de données, et fonctions personnalisées, permettant aux agents de naviguer sur le web, de consulter des bases de connaissances, ou d'exécuter du code. Avec une journalisation complète et un débogage, les développeurs peuvent tracer chaque étape de raisonnement, ajuster le comportement de l'agent, et déployer sur toute plateforme supportant Python 3.7+.

Le modèle d'agent FastAPI LangGraph offre une base complète pour développer des agents pilotés par LLM au sein d'une application FastAPI. Il inclut des nœuds LangGraph prédéfinis pour des tâches courantes comme la complétion de texte, l'intégration et la recherche de similarité vectorielle tout en permettant aux développeurs de créer des nœuds et des pipelines personnalisés. Le modèle gère l'historique de conversation via des modules mémoire qui conservent le contexte entre les sessions et supporte la configuration basée sur l'environnement pour différentes phases de déploiement. Des fichiers Docker intégrés et une structure adaptée au CI/CD garantissent une conteneurisation et un déploiement sans heurts. La journalisation et la gestion des erreurs améliorent la visibilité, tandis que la base de code modulaire facilite l'extension des fonctionnalités. En combinant le cadre web haute performance FastAPI avec les capacités d'orchestration de LangGraph, ce modèle rationalise le cycle de vie du développement d'agents, du prototypage à la production.

AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.

Agent Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.

agent-steps est un cadre d'orchestration d'étapes Python conçu pour rationaliser le développement d'agents IA en décomposant des tâches complexes en étapes discrètes et réutilisables. Chaque étape encapsule une action spécifique — comme l'appel à un modèle linguistique, la transformation de données ou des appels API externes — et peut transmettre le contexte aux étapes suivantes. La bibliothèque supporte une exécution synchrone et asynchrone, permettant des pipelines évolutifs. Les outils de journalisation et de débogage intégrés offrent une transparence sur l'exécution des étapes, tandis que son architecture modulaire favorise la maintenabilité. Les utilisateurs peuvent définir des types d'étapes personnalisés, les enchainer dans des workflows et les intégrer facilement dans des applications Python existantes. agent-steps est adapté pour créer des chatbots, des pipelines de données automatisés, des systèmes d'aide à la décision et d'autres solutions IA multi-étapes.

Agentfy offre une architecture modulaire pour construire des agents IA en combinant des LLM, des backends de mémoire et des intégrations d’outils dans une exécution cohésive. Les développeurs déclarent le comportement de l’agent à l’aide de classes Python, enregistrent des outils (API REST, bases de données, utilitaires) et choisissent des stockages mémoire (local, Redis, SQL). Le framework orchestre les invites, actions, appels d’outils et gestion du contexte pour automatiser les tâches. La CLI intégrée et le support Docker permettent un déploiement en un seul clic dans les environnements cloud, edge ou bureau.

Le SDK Swarms simplifie la création, la configuration et l’exécution de systèmes multi-agents collaboratifs utilisant de grands modèles linguistiques. Les développeurs définissent des agents avec des rôles distincts—chercheur, synthétiseur, critique—et les regroupent en essaims qui échangent des messages via un bus partagé. Le SDK gère la planification, la persistance du contexte et le stockage de la mémoire, permettant un résolution itérative des problèmes. Avec un support native pour OpenAI, Anthropic et d’autres fournisseurs LLM, il offre des intégrations flexibles. Les utilitaires pour la journalisation, l’agrégation des résultats et l’évaluation des performances aident les équipes à prototyper et déployer des flux de travail IA pour le brainstorming, la génération de contenu, le résumé et le soutien à la décision.

ChaptersAI est un client de chat innovant alimenté par l'IA pour le modèle de langage GPT d'OpenAI. Il permet aux utilisateurs de naviguer dans des sujets complexes en divisant des paragraphes en fenêtres de chat séparées tout en conservant le contexte global. L'outil est particulièrement utile pour les utilisateurs travaillant sur de grands projets ou ayant besoin d'approfondir des détails spécifiques, offrant un moyen plus structuré et organisé de gérer les conversations et les idées.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.

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.

La bibliothèque Dialogflow Fulfillment offre un moyen structuré de connecter votre agent Dialogflow à une logique backend personnalisée via des webhooks. Elle propose des constructeur de réponses intégrés pour cartes, puces de suggestion, réponses rapides et charges utiles, ainsi que la gestion des contextes et l'extraction de paramètres. Les développeurs peuvent définir des gestionnaires d'intentions dans une mappemonde concise, utiliser du middleware pour le prétraitement, et intégrer avec Actions on Google pour des applications vocales. Le déploiement sur Google Cloud Functions est simple, assurant des services conversationnels évolutifs, sécurisés et maintenables.

Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.

e2e-chainlit-chatbot est un projet d'exemple démontrant le cycle complet de développement d'un agent d'IA conversationnelle utilisant Chainlit. Le dépôt inclut du code de bout en bout pour lancer un serveur web local hébergeant une interface de chat interactive, intégrée à de grands modèles de langage pour les réponses, et gérant le contexte de la conversation à travers les messages. Il propose des modèles de prompt personnalisables, des workflows multi-agent, et la diffusion en direct des réponses. Les développeurs peuvent configurer des clés API, ajuster les paramètres du modèle, et étendre le système avec une logique ou des intégrations personnalisées. Avec des dépendances minimales et une documentation claire, ce projet accélère l'expérimentation avec des chatbots pilotés par l'IA et fournit une base solide pour des assistants conversationnels de qualité production. Il inclut également des exemples pour personnaliser les composants front-end, la journalisation et la gestion des erreurs. Conçu pour une intégration transparente avec les plateformes cloud, il supporte à la fois les cas d'utilisation de prototype et de production.