Les agents IA alimentés par LLM sont conçus pour rationaliser la création d'agents autonomes en orchestrant de grands modèles de langage et des outils externes via une architecture modulaire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des interfaces standardisées, configurer des backend mémoire pour conserver l'état, et mettre en place des chaînes de raisonnement à plusieurs étapes utilisant des invites LLM pour planifier et exécuter des tâches. Le module AgentExecutor gère l'invocation des outils, la gestion des erreurs et les flux de travail asynchrones, tandis que des modèles d'exemples illustrent des scénarios réels comme l'extraction de données, le support client et la planification, accélérant ainsi le développement. En abstraisant les appels API, l'ingénierie des prompts et la gestion d'état, le framework réduit le code boilerplate et accélère l'expérimentation, idéal pour les équipes créant des solutions d'automatisation intelligentes personnalisées en Python.

MCP-CLI-Agent est un agent AI open source et extensible pour la ligne de commande. Les utilisateurs écrivent des prompts en langage naturel, et l'outil génère et exécute les commandes shell correspondantes, gère la chaînisation de tâches à plusieurs étapes, et journalise les sorties. Basé sur les modèles GPT, il supporte des plugins personnalisés, des fichiers de configuration et une exécution sensible au contexte, ce qui le rend idéal pour automatiser les tâches DevOps, la génération de code, la configuration d'environnement et la récupération de données directement depuis le terminal.

interactive-browser-use est une bibliothèque en Python/JavaScript qui connecte de grands modèles de langage (LLMs) avec des frameworks d'automatisation du navigateur tels que Playwright ou Puppeteer, permettant aux agents IA d'effectuer des interactions web en temps réel. En définissant des invites, les utilisateurs peuvent ordonner à l'agent de naviguer sur des pages web, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, extraire des tableaux et faire défiler du contenu dynamique. La bibliothèque gère les sessions de navigateur, le contexte et l'exécution des actions, traduisant les réponses LLM en étapes d'automatisation utilisables. Elle simplifie des tâches comme le web scraping en direct, les tests automatisés et le Q&R basé sur le web en fournissant une interface programmable pour la navigation pilotée par IA, réduisant l'effort manuel tout en permettant des workflows web complexes à plusieurs étapes.