GPA-LM est un framework basé sur Python conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il comporte un planificateur qui décompose les instructions de haut niveau en sous-tâches, un exécuteur qui gère les appels d'outils et les interactions, et un module de mémoire qui conserve le contexte entre les sessions. L'architecture plugin permet aux développeurs d'ajouter des outils, API et logiques de décision personnalisés. Avec le support multi-agent, GPA-LM peut coordonner des rôles, répartir des tâches et agréger des résultats. Il s'intègre facilement à des LLM populaires comme OpenAI GPT et prend en charge le déploiement dans divers environnements. Le cadre accélère le développement d'agents autonomes pour la recherche, l'automatisation et la prototypie d'applications.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.