LazyLLM propose des API externes ou des utilitaires personnalisés. Les agents exécutent des tâches définies via des flux de travail séquentiels ou à embranchements, prenant en charge une opération synchrone ou asynchrone. LazyLLM offre également des outils intégrés de journalisation, de test et des points d'extension pour personnaliser les prompts ou les stratégies de récupération. En gérant l'orchestration sous-jacente des appels LLM, la gestion de la mémoire et l'exécution des outils, LazyLLM permet une prototypification rapide et le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots, et de scripts d'automatisation avec peu de code standard.

Personal AI Assistant est un agent AI modulaire développé en Python pour fournir une conversation, une mémoire contextuelle et l'exécution automatique de tâches. Il dispose d'un système de plugins pour la navigation web, la gestion de fichiers, l'envoi d'emails et la planification de calendrier. Soutenu par des modèles linguistiques d'OpenAI ou locaux et un stockage mémoire basé sur SQLite, il conserve l'historique de la conversation et adapte ses réponses au fil du temps. Les développeurs peuvent étendre ses capacités avec des modules personnalisés pour créer un assistant sur mesure pour la productivité, la recherche ou l'automatisation domestique.

Arcade est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents IA en fournissant un SDK cohésif et une interface en ligne de commande. En utilisant une syntaxe JS/TS familière, vous pouvez définir des flux de travail intégrant des appels à de grands modèles linguistiques, des endpoints API externes et une logique personnalisée. Arcade gère la mémoire des conversations, le regroupement de contexte et la gestion des erreurs directement. Avec des fonctionnalités comme des modèles modulables, l'invocation d'outils et un environnement de test local, vous pouvez itérer rapidement. Que vous automatisiez le support client, génériez des rapports ou orchestriez des pipelines de données complexes, Arcade rationalise le processus et propose des outils de déploiement pour la production.

Telegram AI Agent est un framework léger open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer des bots intelligents dans Telegram utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il fournit une mémoire de conversation persistante, des modèles de prompts configurables et des personnalités d'agents personnalisables. Avec le support de multiples agents, architectures de plugins et configuration simple de l'environnement, les utilisateurs peuvent étendre les capacités du bot avec des APIs externes ou des bases de données. Le framework gère le routage des messages, l’analyse des commandes et la gestion de l’état, permettant des interactions fluides et contextuelles. Que ce soit pour le support client, les assistants éducatifs ou la gestion de communauté, Telegram AI Agent simplifie la création de bots robustes et évolutifs offrant des réponses proches de celles humaines directement dans Telegram.

AskAtlasAI-Agent permet aux développeurs de déployer des agents d’IA répondant à des requêtes en langage naturel contre n’importe quel ensemble de documents stockés dans MongoDB Atlas. Il orchestrait les appels LLM pour l’incorporation, la recherche et la génération de réponses, gère le contexte conversationnel et propose des chaînes d’invite configurables. Basé sur JavaScript/TypeScript, il nécessite peu de configuration : connectez votre cluster Atlas, fournissez vos identifiants OpenAI, ingérez ou faites référence à vos documents, et commencez à interroger via une API simple. Il supporte également l’extension avec des fonctions de classement personnalisées, des backend de mémoire et l’orchestration multi-modèles.

ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.

CrewAI Studio est une plateforme basée sur le web qui permet aux développeurs de concevoir, visualiser et surveiller des workflows IA multi-agent. Les utilisateurs peuvent configurer les invites, la logique de chaîne, les réglages mémoire et les intégrations d’API externes de chaque agent via une toile graphique. Le studio se connecte à des bases de données vectorielles populaires, des fournisseurs LLM et des points d'extrémité de plugins. Il supporte le débogage en temps réel, le suivi de l’historique des conversations et un déploiement en un clic vers des environnements personnalisés, simplifiant la création d'assistants numériques puissants.

js-agent fournit aux développeurs une boîte à outils minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes en JavaScript. Il offre des abstractions pour la mémoire de conversation, des outils d'appel de fonctions, des stratégies de planification personnalisables et la gestion des erreurs. Avec js-agent, vous pouvez rapidement connecter des invites, gérer l'état, invoquer des API externes et orchestrer des comportements complexes d'agents via une API simple et modulaire. Conçu pour fonctionner dans des environnements Node.js, il s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI pour alimenter des agents intelligents et contextualisés.

LangChain est un cadre Python open-source conçu pour accélérer le développement d'applications alimentées par l'IA. Il offre des abstractions pour enchaîner plusieurs appels à des modèles linguistiques (chaînes), construire des agents qui interagissent avec des outils externes, et gérer la mémoire des conversations. Les développeurs peuvent définir des invites, des parseurs de sortie et exécuter des workflows de bout en bout. Les intégrations incluent des magasins vectoriels, des bases de données, des APIs et des plateformes d'hébergement pour permettre des chatbots prêts pour la production, l’analyse de documents, des assistants de code, et des pipelines AI personnalisés.

Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.