L'Agno AI Agent est conçu pour aider les développeurs à construire rapidement des agents autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Il fournit un registre d'outils modulaire, une gestion de la mémoire, des boucles de planification et d'exécution, ainsi qu'une intégration transparente avec des API externes (telles que la recherche web, les systèmes de fichiers et les bases de données). Les utilisateurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, configurer des personnalités d'agents et orchestrer des workflows complexes et multi-étapes. Les agents peuvent planifier des tâches, appeler des outils dynamiquement et apprendre des interactions précédentes pour améliorer la performance au fil du temps.

browse-for-me utilise Chromium sans interface via Puppeteer contrôlé par des modèles OpenAI pour interpréter les instructions de l’utilisateur. Les utilisateurs créent des fichiers de configuration spécifiant les URL cibles, actions telles que cliquer, soumettre des formulaires et points de collecte de données. L’agent exécute chaque étape de façon autonome, gère les erreurs avec des tentatives, et retourne des résumés structurés JSON ou en texte brut. Avec le support pour des séquences multi-étapes, la planification et les variables d’environnement, il simplifie des tâches comme le scraping web, la surveillance de sites, les tests automatisés et la synthèse de contenu.

MixAgent fournit une architecture plug-and-play qui permet aux développeurs de définir des invites, de connecter plusieurs backends LLM et d'incorporer des outils externes (API, bases de données ou code). Il orchestre les boucles de planification et d'exécution, gère la mémoire de l'agent pour des interactions à état, et journalise le raisonnement en chaîne. Les utilisateurs peuvent rapidement prototyper des assistants, des récupérateurs de données ou des robots d'automatisation sans construire de couches d'orchestration à partir de zéro, ce qui accélère le déploiement d'agents AI.