echoOLlama exploite l'écosystème Ollama pour fournir un cadre d'agent minimal : il lit l'entrée utilisateur du terminal, l'envoie à un LLM local configuré, et diffuse les réponses en temps réel. Les utilisateurs peuvent script des séquences d'interactions, enchaîner des prompts, et expérimenter l'ingénierie des prompts sans modifier le code modèle sous-jacent. Cela rend echoOLlama idéal pour tester des schémas de conversation, construire des outils simples en ligne de commande, et gérer des tâches itératives tout en préservant la confidentialité des données.

Ce dépôt offre une démonstration pratique de la communication bidirectionnelle entre agents construits sur le framework JADE. Il inclut des classes Java d'exemple montrant la configuration d'agents, la création de messages conformes à FIPA-ACL et la gestion asynchrone du comportement. Les développeurs peuvent observer l'envoi d'une REQUEST par l'agent A, le traitement de la requête par l'agent B et le retour d'un message INFORM. Le code illustre l'enregistrement des agents auprès du Directory Facilitator, l'utilisation de comportements cycliques et ponctuels, l'application de modèles de messages pour filtrer et la journalisation des séquences de conversation. C'est un point de départ idéal pour le prototypage d'échanges multi-agents, de protocoles personnalisés ou l'intégration d'agents JADE dans des systèmes d'IA distribués plus vastes.

Agents-Flex est un framework Java léger et élégant pour les applications de Modèles de Langage de Grande Taille (LLM). Il permet aux développeurs de définir, analyser et exécuter efficacement des méthodes locales. Le framework prend en charge les définitions de fonctions locales, les capacités de parsing, les callbacks via des LLM et l’exécution de méthodes renvoyant des résultats. Avec un code minimal, les développeurs peuvent exploiter la puissance des LLM et intégrer des fonctionnalités sophistiquées dans leurs applications.

Chatchat Lite est un framework UI open-source léger pour chat, conçu pour fonctionner dans le navigateur et se connecter à plusieurs backends d'IA — y compris OpenAI, Azure, les points de terminaison HTTP personnalisés et les modèles linguistiques locaux. Il offre des réponses en streaming en temps réel, rendu Markdown, mise en forme de blocs de code, bascules de thèmes et historique de conversation persistant. Les développeurs peuvent l'étendre avec des plugins personnalisés, des configurations basées sur l'environnement et une adaptabilité pour des services d'IA auto-hébergés ou tiers, ce qui le rend idéal pour des prototypes, démos et applications de chat en production.

Cyrano est un framework open-source et une CLI en Python pour créer des agents IA orchestrant de grands modèles linguistiques et des outils externes via des invites en langage naturel. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés (fonctions), configurer la mémoire et les limites de tokens, et gérer les callbacks. Cyrano gère l'analyse des réponses JSON des LLMs et exécute en séquence les outils spécifiés. Il met l'accent sur la simplicité, la modularité et zéro dépendance externe, permettant aux développeurs de prototyper rapidement des chatbots, de construire des workflows automatisés et d'intégrer rapidement des capacités IA dans des applications.

DHTMLX Chatbot est un widget JavaScript léger et hautement personnalisable, spécialement conçu pour créer des applications de chat AI. Il offre de nombreuses fonctionnalités, telles qu'une vitesse de saisie ajustable, divers modèles de chat et une intégration transparente avec des systèmes backend, permettant aux utilisateurs de mettre en œuvre des outils de communication efficaces. Le widget est sous licence MIT, garantissant que les développeurs peuvent le modifier librement selon leurs besoins uniques. En se concentrant sur l'expérience utilisateur et l'engagement, DHTMLX Chatbot aide les entreprises à rationaliser le support client et à favoriser l'interaction des utilisateurs de manière efficace.

llama-cpp-agent est un framework open-source en C++ pour faire fonctionner entièrement hors ligne des agents IA. Il exploite le moteur d'inférence llama.cpp pour fournir des interactions rapides et à faible latence, et supporte un système modulaire de plugins, une mémoire configurable et l'exécution de tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils personnalisés, passer d'un modèle LLM local à un autre et créer des assistants conversationnels axés sur la confidentialité sans dépendances externes.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.