Eunomia utilise une approche axée sur la configuration pour orchestrer des agents AI. Via YAML, les utilisateurs définissent les rôles de l'agent, les modèles d'invite, les intégrations d'outils, les stocks de mémoire et la logique de branchement. Le cadre supporte des outils synchrones/asynchrones, la génération augmentée par récupération et l'invocation de chaîne de pensée. Un système de plugins extensible permet des outils personnalisés, des backend de mémoire et des intégrations de journalisation. La CLI d'Eunomia crée la structure du projet, valide les configs et exécute les agents localement ou dans des environnements cloud. Cela permet aux équipes de rapidement prototyper, itérer sur les flux de conversation et maintenir des solutions d'agents sans développement personnalisé lourd.

GPTMe fournit une plateforme robuste pour orchestrer des agents IA qui conservent le contexte conversationnel, intègrent des outils externes et exposent une API cohérente. Les développeurs installent un paquet Python léger, définissent des agents avec des backends mémoire plug-and-play, enregistrent des outils personnalisés (par exemple, recherche web, requêtes de base de données, opérations sur fichiers), et démarrent un service local ou cloud. GPTMe gère le suivi des sessions, la logique à plusieurs étapes, le templating de prompts et le changement de modèles, en fournissant des assistants prêts pour la production destinés au service client, à la productivité, à l'analyse de données, et plus encore.

SquadflowAI Studio permet aux utilisateurs de composer visuellement des agents AI en définissant des rôles, des tâches et des communications entre agents. Les agents peuvent être enchaînés pour gérer des processus complexes à plusieurs étapes—interroger des bases de données ou des API, effectuer des actions et transmettre du contexte entre eux. La plateforme prend en charge les extensions via plugins, le débogage en temps réel et les logs étape par étape. Les développeurs configurent les invites, gèrent l'état de la mémoire et définissent la logique conditionnelle sans code boilerplate. Les modèles d'OpenAI, Anthropic et locaux sont supportés. Les équipes peuvent déployer des workflows via des endpoints REST ou WebSocket, surveiller les métriques de performance et ajuster les comportements des agents via un tableau de bord centralisé.