SuperPilot est un cadre d'agent IA autonome utilisant de grands modèles linguistiques pour effectuer des tâches à plusieurs étapes sans intervention manuelle. En intégrant GPT et des modèles Anthropic, il peut générer des plans, appeler des outils externes tels qu'un navigateur sans interface pour le web scraping, un terminal pour exécuter des commandes shell, et des modules de mémoire pour la conservation du contexte. Les utilisateurs définissent des objectifs, et SuperPilot orchestre dynamiquement des sous-tâches, maintient une file d'attente de tâches, et s’adapte aux nouvelles informations. Son architecture modulaire permet d’ajouter des outils personnalisés, d’ajuster les paramètres des modèles, et de consigner les interactions. Avec des boucles de rétroaction intégrées, les entrées humaines peuvent affiner la prise de décision et améliorer les résultats. Cela rend SuperPilot adapté à l’automatisation de la recherche, des tâches de programmation, des tests, et des flux de travail de traitement de données routiniers.

Wei est une plateforme d'agent IA en libre-service alimentée par la technologie Yaps. Elle offre une interface de chat intuitive où les utilisateurs peuvent demander à Wei de rédiger des messages, résumer des rapports, générer des idées de brainstorming, gérer des calendriers et extraire des insights clés à partir de textes. Elle intègre une mémoire pour se souvenir du contexte des conversations et suivre des instructions multiples, aidant ainsi les professionnels à rationaliser la communication et la recherche.

ChainLite rationalise la création d’agents IA en abstraisant la complexité de l’orchestration LLM en modules de chaînes réutilisables. À l’aide de décorateurs Python simples et de fichiers de configuration, les développeurs définissent les comportements des agents, les interfaces d’outils et les structures de mémoire. Le framework s’intègre aux fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Cohere, Hugging Face) et aux sources de données externes (API, bases de données), permettant aux agents de récupérer des informations en temps réel. Avec une interface utilisateur basée sur le navigateur intégrée, alimentée par Streamlit, les utilisateurs peuvent inspecter l’historique des conversations au niveau des jetons, déboguer les invites et visualiser les graphes d’exécution de la chaîne. ChainLite prend en charge plusieurs cibles de déploiement, du développement local à la production en conteneurs, permettant une collaboration fluide entre data scientists, ingénieurs et équipes produit.

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.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

OpenAI Agents Chatbot permet aux développeurs d’intégrer et de gérer plusieurs agents IA spécialisés (par ex., outils, récupération de connaissances, modules de mémoire) dans une seule application conversationnelle. Il propose une orchestration étape par étape, une mémoire basée sur la session, des points de terminaison d'outils configurables et des interactions fluides avec l’API OpenAI. Les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement de chaque agent, déployer localement ou dans des environnements cloud, et étendre le cadre avec des modules additionnels. Cela accélère le développement de chatbots avancés, d’assistants virtuels, et de systèmes d’automatisation des tâches.

Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

SelfYAI offre une interface complète sans code pour concevoir, entraîner et déployer des agents IA adaptés à vos besoins commerciaux spécifiques. Les utilisateurs peuvent importer des données depuis des systèmes CRM, des feuilles de calcul et des bases de données, puis configurer des flux de travail et des conversations personnalisés avec des outils de glisser-déposer simples. Les agents maintiennent le contexte à l'aide de modules de mémoire et peuvent être déployés sur des sites web, Slack, Teams et des points de terminaison API. L'analytique intégrée suit le volume d'interactions, les taux de résolution et les retours utilisateur, soutenant les améliorations itératives. Avec des fonctionnalités de sécurité robustes et des contrôles d'accès basés sur les rôles, SelfYAI garantit la confidentialité des données et la conformité tout en automatisant efficacement à l'échelle.

Thufir est un framework open-source basé sur Python conçu pour faciliter la création d'agents IA autonomes capables de planification et d'exécution de tâches complexes. Au cœur de Thufir se trouve un moteur de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes réalisables, un module de mémoire pour stocker et rappeler des informations contextuelles au cours des sessions, et une interface d’outils plug-and-play permettant aux agents d’interagir avec des API externes, bases de données ou environnements d’exécution de code. Les développeurs peuvent exploiter les composants modulaires de Thufir pour personnaliser le comportement des agents, définir des outils personnalisés, gérer l’état de l’agent et orchestrer des workflows multi-agents. En abstraisant les préoccupations d’infrastructure de bas niveau, Thufir accélère le développement et le déploiement d’agents intelligents pour des cas d’usage tels que assistants virtuels, automatisation de flux de travail, recherche et travailleurs numériques.

RedNote est un agent IA open-source construit avec Python et LangChain, permettant aux utilisateurs d'entrer du texte brut ou des fichiers de documents pour un traitement automatisé. Il exploite de grands modèles de langage pour générer des résumés concis, extraire des actions, identifier des insights clés, et catégoriser l'information. L'agent conserve le contexte sur plusieurs sessions à l'aide d'une mémoire intégrée, favorisant une construction cumulative de connaissances. Les utilisateurs peuvent poser des questions complémentaires pour affiner ou étendre les résumés, et le système peut exporter les résultats sous forme de fichiers markdown structurés. Son architecture modulaire et son système de plugins permettent l’intégration avec des services externes comme Notion ou Obsidian. Cette solution tout-en-un améliore la prise de notes, la synthèse de recherche et la gestion des connaissances pour particuliers et équipes.

Augini permet aux développeurs de définir des agents intelligents capables d'interpréter les entrées utilisateur, d'invoquer des API externes, de charger la mémoire contextuelle et de produire des réponses cohérentes et multi-étapes. Les utilisateurs peuvent configurer chaque agent avec des kits d'outils personnalisables pour la recherche web, les requêtes de base de données, l_operations de fichiers ou des fonctions Python personnalisées. Le module de mémoire intégré conserve l'état de la conversation entre les sessions, assurant une continuité contextuelle. L'API déclarative d'Augini permet la construction de workflows complexes avec logique conditionnelle, tentatives et gestion des erreurs. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM tels qu'OpenAI, Anthropic, et Azure AI, et supporte le déploiement en tant que scripts autonomes, conteneurs Docker ou microservices évolutifs. Augini permet aux équipes de prototyper, tester et maintenir rapidement des agents intelligents en production.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

ggfai fournit une interface unifiée pour définir des objectifs, gérer le raisonnement à plusieurs étapes et maintenir le contexte de conversation avec des modules de mémoire. Il prend en charge des intégrations d'outils personnalisables pour appeler des services ou APIs externes, des flux d'exécution asynchrones et des abstractions sur les modèles GPT d'OpenAI. L'architecture de plugins du cadre vous permet d'échanger des backends de mémoire, des magasins de connaissances et des modèles d'action, simplifiant l'orchestration d'agents dans des tâches telles que le support client, la récupération de données ou les assistants personnels.