OpenDerisk offre une plateforme modulaire et extensible pour évaluer et atténuer les risques dans les systèmes d'IA. Elle inclut des métriques d'évaluation de l'équité, la détection de fuites de confidentialité, des tests de robustesse contre les attaques adversariales, la surveillance des biais et des contrôles de la qualité des sorties. Les utilisateurs peuvent configurer des sondes préconstruites ou développer des modules personnalisés pour cibler des domaines de risque spécifiques. Les résultats sont agrégés dans des rapports interactifs qui mettent en évidence les vulnérabilités et suggèrent des mesures correctives. OpenDerisk fonctionne en CLI et SDK Python, permettant une intégration transparente dans les flux de travail de développement, les pipelines d'intégration continue et les portes de qualité automatisées pour garantir des déploiements d'IA sûrs et fiables.

Thousand Birds est un cadre extensible d'agents IA permettant aux développeurs de définir et de configurer le comportement des agents à l'aide d'un SDK Python et d'une CLI. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes, intégrer la recherche web, interagir avec des sessions de navigateur, lire et écrire des fichiers, appeler des API externes et gérer une mémoire avec état. Il supporte des modules de plugins pour ajouter des outils et connecteurs de données personnalisés. Le moteur d'orchestration intégré planifie les tâches, gère les reprises et enregistre les détails d'exécution. Les développeurs peuvent enchaîner les agents, activer l'exécution parallèle et surveiller les performances via des sorties structurées. Thousand Birds accélère le déploiement d'assistants autonomes pour la recherche, l'extraction de données, l'automatisation et les prototypes expérimentaux.

Le framework UnitMesh offre un environnement flexible et modulaire pour définir, gérer et exécuter des chaînes d'agents IA. Il permet une intégration transparente avec OpenAI, Anthropic et des modèles personnalisés, supporte les SDKs Python et Node.js, et fournit des magasins de mémoire intégrés, des connecteurs d'outils et une architecture de plugins. Les développeurs peuvent orchestrer des workflows parallèles ou séquentiels, suivre les logs d'exécution et étendre la fonctionnalité via des modules personnalisés. Son architecture basée sur des événements garantit haute performance et scalabilité en déploiement cloud ou sur site.

Le DND LLM Game utilise de grands modèles linguistiques comme maître du donjon IA, créant en réponse aux prompts des joueurs des descriptions narratives, quêtes et rencontres en temps réel. Il s'intègre à l'API GPT d'OpenAI et supporte la personnalisation des paramètres d'aventure, niveaux de difficulté et personnalités NPC. Lorsqu'un joueur décrit une action ou pose une question dans le chat, l'IA génère des détails de scène vivants, des dialogues et des chemins d'histoire divergents à la volée. Les développeurs et maîtres de jeu peuvent configurer l’engin via des scripts Python, ajuster les paramètres du modèle et étendre le cadre pour inclure des modules personnalisés, ce qui en fait un outil flexible pour des sessions RPG en solo ou des campagnes de jeu assistées par IA.

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.

pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.

Swarms est un cadre axé sur le développement qui facilite la création, l'orchestration et l'exécution de flux de travail IA multi-agents. Vous définissez des agents avec des rôles spécifiques, configurez leur comportement via des invites LLM et les reliez à des outils ou API externes. Swarms gère la communication entre agents, la planification des tâches et la persistance de la mémoire. Son architecture plugin permet l'intégration transparente de modules personnalisés—tels que des récupérateurs, bases de données ou tableaux de bord de surveillance—tandis que ses connecteurs intégrés prennent en charge les principaux fournisseurs de LLM. Que vous ayez besoin d'une analyse de données coordonnée, d'une assistance client automatisée ou de pipelines de prise de décision complexes, Swarms offre les éléments de base pour déployer des écosystèmes d'agents autonomes et évolutifs.