Coaty est une boîte à outils open-source écrite en TypeScript pour développer des applications IoT collaboratives et décentralisées utilisant des agents logiciels. Il fournit un runtime conteneur hébergeant des instances d'agents, un service de découverte et un registre pour la recherche dynamique de ressources, ainsi que des couches de communication pub/sub pour la distribution d'événements. Des adaptateurs de stockage intégrés synchronisent l'état entre appareils, tandis qu'un modèle de données flexible permet d'étendre et de partager des objets de domaine. Coaty supporte plusieurs protocoles de transport comme MQTT et WebSocket, permettant une interopérabilité robuste et en temps réel entre les environnements Edge, Fog et Cloud sans points de défaillance centraux.

Coffee-Shop-AI-Agents est un cadre open-source pour construire et déployer des agents IA spécialisés automatisant les fonctions clés des cafés. En exploitant LangChain et les modèles OpenAI, le projet propose des agents modulaires, y compris un agent barista qui gère les commandes complexes, recommande des personnalisations et gère la disponibilité des ingrédients. L'agent caissier traite les paiements, délivre des reçus numériques et suit les métriques de vente. Un agent manager génère des prévisions d'inventaire, suggère des calendriers de réapprovisionnement et analyse les performances. Avec des invites et des configurations de pipeline personnalisables, les développeurs peuvent adapter rapidement les agents aux politiques et aux menus spécifiques de leur boutique. Le dépôt inclut des scripts de configuration, des intégrations API et des workflows exemples pour simuler des interactions clients réalistes et des analytics opérationnels dans un environnement convivial.

Agentic Workflow est un cadre déclaratif permettant aux développeurs de définir des flux de travail d'IA complexes en chaînant plusieurs agents basés sur LLM, chacun avec des rôles, prompts et logique d'exécution personnalisables. Il offre un support intégré pour l'orchestration des tâches, la gestion de l'état, la gestion des erreurs et les intégrations de plugins, permettant une interaction fluide entre agents et outils externes. La bibliothèque utilise Python et des configurations basées sur YAML pour abstraire la définition des agents, supporte l'exécution asynchrone et offre une extensibilité via des connecteurs et plugins personnalisés. En tant que projet open-source, il inclut des exemples détaillés, des modèles et de la documentation pour aider les équipes à accélérer le développement et à maintenir des écosystèmes complexes d'agents IA.

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.

AIKitchen fournit un toolkit Python convivial pour permettre la composition d'agents IA sous forme de blocs modulaires. Au cœur, il propose des définitions de pipelines avec des étapes pour la prétraitement, l'appel LLM, l'exécution d'outils et la récupération de mémoire. Les intégrations avec des fournisseurs LLM populaires offrent de la flexibilité, tandis que les magasins de mémoire intégrés suivent le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent intégrer des tâches personnalisées, exploiter la génération augmentée par récupération pour l'accès aux connaissances, et recueillir des métriques standardisées pour surveiller la performance. Le cadre comprend également des capacités d'orchestration de flux de travail, supportant des flux séquentiels et conditionnels entre plusieurs agents. Grâce à son architecture plugin, AIKitchen rationalise le développement de bout en bout d'agents – du prototypage à la mise en production de travailleurs numériques évolutifs.

HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.