Maux est une plateforme SaaS d'agents IA qui permet aux équipes de concevoir, configurer et lancer des agents autonomes intelligents sans gestion approfondie de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles modulaires, personnaliser des chaînes de prompts et intégrer des API telles que Slack, des systèmes CRM ou des bases de données. Maux supporte l'orchestration multi-agents, permettant aux agents de communiquer et de coordonner des tâches complexes. Des tableaux de bord de surveillance intégrés et des journaux offrent un aperçu des performances, des métriques d'utilisation et de la gestion des erreurs. La plateforme propose également un contrôle de version, un accès basé sur les rôles et des déclencheurs Webhook, facilitant le déploiement transparent d'agents IA de niveau production pour le support client, l'automatisation de la recherche, le traitement de données et l'automatisation des flux de travail.

HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

e2e-chainlit-chatbot est un projet d'exemple démontrant le cycle complet de développement d'un agent d'IA conversationnelle utilisant Chainlit. Le dépôt inclut du code de bout en bout pour lancer un serveur web local hébergeant une interface de chat interactive, intégrée à de grands modèles de langage pour les réponses, et gérant le contexte de la conversation à travers les messages. Il propose des modèles de prompt personnalisables, des workflows multi-agent, et la diffusion en direct des réponses. Les développeurs peuvent configurer des clés API, ajuster les paramètres du modèle, et étendre le système avec une logique ou des intégrations personnalisées. Avec des dépendances minimales et une documentation claire, ce projet accélère l'expérimentation avec des chatbots pilotés par l'IA et fournit une base solide pour des assistants conversationnels de qualité production. Il inclut également des exemples pour personnaliser les composants front-end, la journalisation et la gestion des erreurs. Conçu pour une intégration transparente avec les plateformes cloud, il supporte à la fois les cas d'utilisation de prototype et de production.

EmbedChat est une solution complète pour les entreprises visant à intégrer directement la fonctionnalité de chat en direct sur leurs sites web. Elle prend en charge la communication en temps réel entre les entreprises et leurs clients, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et la satisfaction client. La plateforme est dotée de fonctionnalités telles que des réponses automatiques, le suivi de l'historique client et le support de plusieurs agents, garantissant une communication fluide et efficace. Les entreprises peuvent personnaliser l'interface de chat pour l'adapter à leur image de marque, en faisant un outil polyvalent pour améliorer l'engagement et le support des utilisateurs.

Java-Action-Storage est une composante centrale du cadre multi-agents LightJason conçue pour gérer la persistance de bout en bout des actions des agents. Il définit une interface ActionStorage générique avec des adaptateurs pour les bases de données populaires et les systèmes de fichiers, supporte les écritures asynchrones et en lots, et gère l’accès concurrentiel de plusieurs agents. Les utilisateurs peuvent configurer les stratégies de stockage, interroger les journaux d’actions historiques et rejouer les séquences pour auditer le comportement du système ou récupérer l’état des agents après des défaillances. Le module s’intègre via une injection de dépendances simple, permettant une adoption rapide dans les projets d’IA basés sur Java.

Le MCP Agent Proxy agit comme un service middleware entre vos applications et l'API OpenAI. Il transfère de manière transparente les appels ChatCompletion et Embedding, gère le streaming des réponses aux clients, met en cache les résultats pour améliorer la performance et réduire les coûts, journalise les métadonnées des requêtes et réponses pour le débogage, et permet une personnalisation à la volée des paramètres API. Les développeurs peuvent l'intégrer dans des frameworks d'agents existants pour simplifier le traitement multi-canaux et maintenir une seule endpoint gérée pour toutes les interactions IA.