xmem.xyz centralise toutes vos données organisationnelles, votre documentation et vos meilleures pratiques dans un seul et même référentiel unifié. Grâce à un accès API robuste et une synchronisation des données en temps réel, il garantit que vos équipes disposent des dernières informations à portée de main. La plateforme offre également un contrôle d'accès basé sur les rôles pour protéger les informations sensibles et des capacités de recherche avancées pilotées par l'IA pour un accès rapide aux données. De plus, une intégration transparente dans les LLM améliore les flux de travail avec une récupération intelligente des données et des interactions contextuelles.

Agent-Go fournit un cadre modulaire pour construire des agents IA autonomes en Go. Il intègre des fournisseurs LLM (tels qu'OpenAI), des magasins de mémoire vectorielle pour la conservation du contexte à long terme, et un moteur de planification flexible qui décompose les demandes utilisateur en étapes exécutables. Les développeurs définissent et enregistrent des outils personnalisés (API, bases de données ou commandes shell) que les agents peuvent invoquer. Un gestionnaire de conversation suit l'historique du dialogue, tandis qu'un planificateur configurable orchestre les appels d'outils et les interactions LLM. Cela permet aux équipes de prototyper rapidement des assistants alimentés par l'IA, des flux de travail automatisés et des robots à visée task-oriented dans un environnement Go prêt pour la production.

AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

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.

A2A (Architecture Agent-à-Agent) est un cadre open-source de Google permettant le développement et le fonctionnement d'agents IA distribués travaillant ensemble. Il offre des composants modulaires pour définir les rôles des agents, les canaux de communication et la mémoire partagée. Les développeurs peuvent intégrer divers fournisseurs LLM, personnaliser le comportement des agents et orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. A2A inclut une surveillance intégrée, une gestion des erreurs et des capacités de lecture pour tracer les interactions entre agents. En fournissant un protocole standardisé pour la découverte des agents, le passage de messages et l'attribution des tâches, A2A simplifie les modèles de coordination complexes et améliore la fiabilité lors de la mise à l'échelle d'applications basées sur des agents dans divers environnements.

AI-Agents offre une plateforme flexible et modulaire pour créer des agents autonomes pilotés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des objectifs d'agents, chaîner des tâches et incorporer des modules de mémoire pour stocker et récupérer des informations contextuelles entre les sessions. Le framework supporte l'intégration avec les principaux LLM via des clés API, permettant aux agents de générer, évaluer et réviser des sorties. La prise en charge d'outils et de plugins personnalisables permet aux agents d'interagir avec des services externes tels que le web scraping, les requêtes de bases de données et les outils de rapport. À travers des abstractions claires pour la planification, l'exécution et les boucles de feedback, AI-Agents accélère la phase de prototypage et le déploiement de flux de travail automatisés intelligents.

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.

AI Agents offre un kit d'outils structuré pour que les développeurs construisent des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage. Il comprend des modules pour l'intégration d'API externes, la gestion de la mémoire conversationnelle ou à long terme, l'orchestration de workflows multi-étapes, et la chaîne d'appels LLM. Le framework propose des modèles pour les types d'agents courants—récupération de données, questions-réponses et automatisation des tâches—tout en permettant la personnalisation des invites, des définitions d'outils et des stratégies de mémoire. Avec support asynchrone, architecture plugin et conception modulaire, AI Agents permet des applications évolutives, maintenables et extensibles.

Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.

Agents with ADK est un cadre Python open-source conçu pour simplifier la création d'agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage. Il comprend des modèles d'agents modulaires, une gestion mémoire intégrée, des interfaces d'exécution d'outils et des capacités de coordination multi-agent. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des fonctions personnalisées ou des API externes, configurer des chaînes de planification et de raisonnement, et surveiller les interactions des agents. Le cadre prend en charge l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires et offre des fonctionnalités de journalisation, de logique de nouvelle tentative et d'extensibilité pour le déploiement en production.

Agent-FLAN est conçu pour simplifier la création d'applications sophistiquées pilotées par des agents IA en segmentant les tâches en rôles de planification et d'exécution. Les utilisateurs définissent le comportement des agents et les workflows via des fichiers de configuration, en précisant les formats d'entrée, les interfaces d'outils et les protocoles de communication. L'agent de planification génère des plans de tâches de haut niveau, tandis que les agents d'exécution réalisent des actions spécifiques, telles que l'appel d'API, le traitement de données ou la génération de contenu avec de grands modèles linguistiques. L'architecture modulaire d'Agent-FLAN supporte des adaptateurs d'outils plug-and-play, des modèles de prompts personnalisés, et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Il s'intègre de façon transparente avec des fournisseurs LLM populaires tels qu'OpenAI, Anthropic et Hugging Face, permettant aux développeurs de prototyper, tester et déployer rapidement des workflows multi-agents pour des scénarios tels que assistants de recherche automatisés, pipelines de génération de contenu dynamique et automatisation des processus d'entreprise.

Agent-Squad est un framework modulaire en Python qui permet aux équipes de concevoir, déployer et exécuter des systèmes multi-agents pour l'exécution de tâches complexes. Au cœur du système, Agent-Squad permet aux utilisateurs de configurer divers profils d'agents—comme récupérateurs de données, résumeurs, codeurs et validateurs—qui communiquent via des canaux définis et partagent un contexte mémoire. En décomposant des objectifs de haut niveau en sous-tâches, le framework orchestre le traitement parallèle et exploite les LLM avec des API externes, des bases de données ou des outils personnalisés. Les développeurs peuvent définir des workflows en JSON ou en code, surveiller les interactions des agents et ajuster les stratégies de façon dynamique à l'aide des outils de journalisation et d'évaluation intégrés. Les applications courantes incluent des assistants de recherche automatisés, des pipelines de génération de contenu, des bots QA intelligents, et des processus de revue de code itératifs. La conception open-source s'intègre parfaitement avec les services AWS, permettant des déploiements évolutifs.

AgentFarm fournit un cadre complet pour coordonner divers agents IA dans un système unifié. Les utilisateurs peuvent script des comportements d'agents spécialisés en Python, attribuer des rôles (gestionnaire, travailleur, analyste) et établir des files d'attente pour le traitement parallèle. Il s'intègre parfaitement aux principaux services LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permettant un routage dynamique des prompts et une sélection de modèles. Le tableau de bord intégré suit l'état des agents, enregistre les interactions et visualise les performances du workflow. Avec des plugins modulaires pour des API personnalisées, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité, automatiser la gestion des erreurs et surveiller l'utilisation des ressources. Idéal pour déployer des pipelines multi-étapes, AgentFarm améliore la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité dans l'automatisation pilotée par l'IA.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

Agentic AI Workflow est une bibliothèque Python extensible conçue pour orchestrer plusieurs agents IA pour une automatisation complexe de tâches. Elle comprend un agent de planification pour décomposer les objectifs en étapes concrètes, des agents d’exécution pour réaliser ces étapes via des LLM connectés, et un agent de réflexion pour examiner les résultats et affiner les stratégies. Les développeurs peuvent personnaliser les modèles de prompts, les modules de mémoire et les intégrations de connecteurs pour tout grand modèle de langage. Le framework fournit des composants réutilisables, une journalisation et des métriques de performance pour faciliter la création d’assistants de recherche autonomes, de pipelines de contenu et de flux de traitement de données.

AgentPilot propose une solution monorepo complète pour construire, gérer et déployer des agents IA autonomes. Au cœur, il dispose d'un système de plugins extensible pour intégrer des outils personnalisés et des LLM, d'une couche de gestion de mémoire pour préserver le contexte entre les interactions, et d'un module de planification qui séquence les tâches des agents. Les utilisateurs peuvent interagir via une interface en ligne de commande ou un tableau de bord web pour configurer les agents, surveiller l'exécution et examiner les journaux. En abstraisant la complexité de l'orchestration des agents, de la gestion de mémoire et des intégrations API, AgentPilot permet un prototypage rapide et un déploiement prêt pour la production de workflows multi-agents dans des domaines tels que l'automatisation du support client, la génération de contenu, le traitement de données, et plus encore.

AI Agent Setup fournit un cadre complet pour construire des agents intelligents capables de comprendre, raisonner et agir selon les instructions de l'utilisateur. Au cœur, il offre des packages Python modulaires que vous pouvez utiliser pour assembler des agents avec des modèles d'invite personnalisés, une exécution en chaîne à plusieurs étapes et des capacités de mémoire alimentées par des bases de données vectorielles comme FAISS ou Chroma. Les développeurs peuvent connecter divers fournisseurs de LLM, y compris OpenAI, Hugging Face et des modèles Llama locaux, pour définir des flux de travail sur mesure pour des tâches telles que la récupération d'informations, la recherche automatisée, le support client ou l'automatisation des processus. Les scripts de configuration d'environnement simplifient la gestion des clés API et l'installation des dépendances, tandis que des modèles d'exemple illustrent les meilleures pratiques. Que vous prototypiez un assistant conversationnel ou déployiez un travailleur numérique autonome, AI Agent Setup facilite le processus avec des composants flexibles et extensibles.

AI Agents with LangGraph exploite une représentation graphique pour définir les relations et la communication entre agents IA autonomes. Chaque nœud représente un agent ou un outil, permettant la décomposition des tâches, la personnalisation des prompts et le routage dynamique des actions. Le framework s'intègre parfaitement avec des LLM populaires et prend en charge des fonctions d'outils personnalisés, des magasins de mémoire et la journalisation pour le débogage. Les développeurs peuvent prototyper des flux complexes, automatiser des processus multi-étapes et expérimenter des interactions collaboratives entre agents en quelques lignes de code Python.

L'optimisation du contexte AI fournit une boîte à outils complète pour les ingénieurs de prompts et les développeurs afin d'optimiser les fenêtres de contexte pour l'IA générative. Elle utilise une évaluation de la pertinence du contexte pour identifier et conserver les informations critiques, exécute une synthèse automatique pour condenser les longues histoires, et impose une gestion du budget de jetons pour éviter les dépassements de limite API. Elle peut être intégrée dans des chatbots, des workflows de génération augmentée par récupération, et des systèmes de mémoire. Les paramètres configurables permettent d'ajuster l'intensité de compression et les seuils de pertinence. En maintenant la cohérence sémantique tout en éliminant le bruit, elle améliore la qualité des réponses, réduit les coûts opérationnels, et simplifie l'ingénierie des prompts pour divers fournisseurs LLM.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.