CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Chat MulanAI offre une interface web transparente pour des conversations en langage naturel avec des modèles IA. Les utilisateurs peuvent choisir parmi plusieurs modèles préconfigurés ou intégrer des points de terminaison personnalisés, créer et enregistrer des prompts, et maintenir un contexte à long terme grâce à une mémoire persistante. La plateforme enregistre l'historique des sessions pour la révision, l'exportation ou la collaboration, permettant une génération d'idées efficace, une assistance à la recherche, le débogage de code et le soutien à l'écriture créative. Les outils intégrés incluent l'analyse de sentiment, la traduction et les utilitaires de mise en forme, aidant les équipes et les individus à rationaliser leurs flux de travail et à augmenter leur productivité.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) est un outil CLI basé sur Python conçu pour simplifier les interactions avec le modèle Claude Code d’Anthropic. Il offre un historique de conversation persistant, des modèles de prompts réutilisables, et des utilitaires pour générer, revoir et refactoriser du code. Les développeurs peuvent invoquer des commandes pour la génération de code, les modifications automatisées, la comparaison de diffs et les explications en ligne, tout en étendant la fonctionnalité via un système de plugins. MCP facilite l’intégration de Claude Code dans les pipelines de développement pour une assistance plus cohérente et contextuelle.

Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.

EasyAgent fournit un cadre complet pour la construction d'agents IA autonomes en Python. Il offre des backends LLM modulaires tels que OpenAI, Azure et modèles locaux, des modules de planification et de raisonnement personnalisables, une intégration d'outils API et un stockage mémoire persistant. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents par des configurations YAML ou Python simples, utiliser l'appel de fonctions intégré pour accéder à des données externes, et orchestrer plusieurs agents pour des flux de travail complexes. EasyAgent inclut également des fonctionnalités telles que la journalisation, la surveillance, la gestion des erreurs et des points d'extension pour des implémentations sur mesure. Son architecture modulaire accélère le prototypage et le déploiement d'agents spécialisés dans des domaines comme le support client, l'analyse de données, l'automatisation et la recherche.

Exo fournit tout ce dont vous avez besoin pour créer, déployer et faire évoluer des agents IA autonomes. Commencez par des modèles d’agents préétablis ou créez des workflows personnalisés via une interface drag-and-drop ou YAML. Intégrez n’importe quelle API REST, base de données ou service tiers pour étendre les capacités de l’agent. Les agents maintiennent le contexte via une mémoire persistante intégrée et des magasins vectoriels. Un environnement d’exécution en cloud, des outils CLI/SDK et un tableau de bord permettent de surveiller la performance, d’inspecter les logs et de gérer les versions.

GPT Labs est une plateforme No-Code complète pour créer, former et déployer des agents IA alimentés par GPT. Elle propose des fonctionnalités telles que mémoire persistante, navigation web, chargement et traitement de fichiers, ainsi qu'une intégration transparente avec des API externes. Grâce à une interface intuitive de glisser-déposer, les utilisateurs conçoivent des workflows conversationnels, injectent des connaissances spécifiques au domaine et testent en temps réel. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés via API REST ou intégrés dans des sites web et applications, permettant la prise en charge automatisée du service client, des assistants virtuels et des analyses de données, sans écrire une seule ligne de code. La plateforme supporte la collaboration, fournit des analyses sur la performance des agents et offre un contrôle de version pour des améliorations itératives. Son architecture flexible s'adapte aux besoins des entreprises et inclut des fonctionnalités de sécurité comme l'accès basé sur les rôles et le chiffrement.

GPT-agents est un ensemble d'outils axé sur les développeurs qui simplifie la création et l'orchestration d'agents IA autonomes utilisant GPT. Il offre des classes d'agents intégrées, un système modulaire d'intégration d'outils et une gestion de mémoire persistante pour soutenir le contexte en cours. Le framework gère des boucles de planification conversationnelle et la collaboration multi-agents, permettant d’assigner des objectifs, de planifier des sous-tâches et de relier des agents pour des workflows complexes. Supporte des outils personnalisables, la sélection de modèles et la gestion des erreurs pour une automatisation robuste et scalable dans divers domaines.

Hana, développé par Hanabi Technologies, est un assistant IA avancé spécifiquement conçu pour Google Chat. Avec sa capacité à retenir et à utiliser une mémoire persistante, Hana offre une productivité et une collaboration améliorées pour les équipes. Les utilisateurs peuvent créer des extraits de mémoire directement dans le chat ou via le tableau de bord de contrôle de Hana, permettant une communication efficace et simplifiée. Les principales caractéristiques de Hana comprennent une intégration transparente, des commandes intuitives et un contrôle administratif renforcé, en faisant un outil essentiel pour les lieux de travail modernes qui cherchent à tirer parti de l'IA pour améliorer les performances.

InfantAgent offre une structure légère pour concevoir et déployer des agents intelligents en Python. Il s'intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte des modules de mémoire persistants et permet des chaînes d'outils personnalisés. Dès la sortie de la boîte, vous disposez d'une interface conversationnelle, d'une orchestration de tâches et d'une prise de décision basée sur des politiques. L'architecture plugin du cadre permet une extension facile pour des outils et APIs spécifiques au domaine, idéale pour le prototypage d'agents de recherche, l'automatisation des flux de travail ou l'intégration d'assistants IA dans des applications.

Kindroid est une plateforme IA avancée qui permet aux utilisateurs de créer des compagnons numériques personnalisés. L'application offre des fonctionnalités de chat IA robustes, des selfies générés par IA et une interface vocale très réaliste. Les utilisateurs peuvent concevoir des histoires détaillées pour leurs compagnons IA, intégrant des souvenirs clés pour rendre les interactions plus réalistes. De plus, Kindroid prend en charge la mémoire persistante, garantissant une communication cohérente et significative, ce qui peut potentiellement transformer la manière dont les individus interagissent avec l'IA.

PersonalAI offre un cadre d’agent complet combinant des intégrations LLM avancées avec une mémoire sémantique persistante et un système de plugins extensible. Les développeurs peuvent configurer des backends de mémoire tels que Redis, SQLite, PostgreSQL ou des magasins vectoriels pour gérer les embeddings et rappeler des conversations passées. Les plugins intégrés supportent des tâches comme la recherche web, la lecture/écriture de fichiers et l’exécution de code Python, tandis qu’une API robuste de plugins permet le développement d’outils personnalisés. L’agent coordonne les requêtes LLM et les invocations d’outils dans un flux de travail dirigé, permettant des réponses contextuelles et des actions automatisées. Utilisez des LLM locaux via Hugging Face ou des services cloud via OpenAI et Azure OpenAI. La conception modulaire de PersonalAI facilite le prototypage rapide d’assistants spécifiques à un domaine, de bots de recherche automatisés ou d’agents de gestion des connaissances qui apprennent et s’adaptent au fil du temps.

Ce cadre permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et déployer plusieurs agents IA qui communiquent via des messages JSON à travers un orchestrateur central. Chaque agent peut avoir des rôles, des invites et des modules de mémoire distincts, et il est possible d'intégrer n'importe quel fournisseur LLM en implémentant une interface de fournisseur. Le système supporte l'historique de conversation persistant, le routage dynamique et les extensions modulaires. Idéal pour simuler des débats, automatiser des flux de support client ou coordonner la génération de documents en plusieurs étapes. Il fonctionne sous Python avec un support Docker pour les déploiements conteneurisés.

Le cadre Multi-Agent AI fournit une solution complète pour orchestrer plusieurs agents autonomes dans des environnements cloud. Il exploite la base de données Neon compatible Postgres pour stocker l'historique des conversations et l'état des agents, Azure Functions pour exécuter la logique des agents à grande échelle, et les APIs OpenAI pour la compréhension et la génération de langage naturel. Des files d'attente de messages intégrées et des comportements basés sur les rôles permettent aux agents de collaborer sur des tâches telles que la recherche, la planification, le support client et l'analyse de données. Les développeurs peuvent personnaliser les politiques des agents, les règles de mémoire et les workflows pour répondre à divers besoins métier.

OmniMind0 est un cadre d’IA basé sur des agents complet, écrit en Python, permettant la création et l’orchestration de plusieurs agents autonomes. Chaque agent peut être configuré pour gérer des tâches spécifiques — comme la récupération de données, la synthèse ou la prise de décision — tout en partageant l’état via des backends de mémoire modulables comme Redis ou des fichiers JSON. L’architecture de plugins intégrée vous permet d’étendre la fonctionnalité avec des APIs externes ou des commandes personnalisées. Il prend en charge les modèles OpenAI, Azure et Hugging Face, et offre des déploiements via CLI, serveur API REST ou Docker pour une intégration flexible dans vos flux de travail.

OpenAI Agents MCP Server fournit une base solide pour déployer et gérer des agents autonomes alimentés par des modèles OpenAI. Il expose une API RESTful flexible pour créer, configurer et contrôler des agents, permettant aux développeurs d'orchestrer des tâches multi-étapes, de coordonner les interactions entre agents et de maintenir une mémoire persistante entre les sessions. Le framework prend en charge les intégrations d'outils de type plugin, une journalisation avancée des conversations et des stratégies de planification personnalisables. En abstraisant les préoccupations de l'infrastructure, MCP Server rationalise le processus de développement, facilitant la création rapide de prototypes et la mise en production évolutive d'assistants conversationnels, d'automations de workflows et de travailleurs numériques pilotés par IA.

WanderMind offre une architecture modulaire pour la construction d'agents IA auto-guidés. Il gère un stockage de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions, s'intègre avec des outils et APIs externes pour des fonctionnalités étendues, et orchestre le raisonnement à plusieurs étapes par le biais de planificateurs personnalisables. Les développeurs peuvent connecter différents fournisseurs LLM, définir des tâches asynchrones, et étendre le système avec de nouveaux adaptateurs d'outils. Ce cadre accélère l'expérimentation de flux de travail autonomes, permettant des applications allant de l'exploration d'idées à des assistants de recherche automatisés sans surcharge technique importante.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

CopilotKit est un framework Python open source conçu pour permettre aux développeurs de construire des agents IA personnalisés. Il offre une architecture modulaire où vous pouvez enregistrer et configurer des outils — tels que l’accès au système de fichiers, la recherche web, un REPL Python, et des connecteurs SQL — que vous pouvez ensuite intégrer dans des agents utilisant n'importe quel LLM pris en charge. Des modules de mémoire intégrés permettent la persistance de l’état de la conversation, tandis que LangGraph vous permet de définir des flux de raisonnement structurés pour des tâches complexes. Les agents peuvent être déployés dans des scripts, des services web ou des applications CLI et peuvent évoluer sur plusieurs fournisseurs cloud. CopilotKit fonctionne parfaitement avec les modèles OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic, permettant des workflows automatisés, des chatbots et des bots d’analyse de données.

Huly Labs est une plateforme cloud-native d'agents IA qui permet aux développeurs et aux équipes produit de concevoir, déployer et surveiller des assistants intelligents. Les agents peuvent conserver leur contexte via une mémoire persistante, appeler des API ou bases de données externes, et exécuter des flux de travail multi-étapes grâce à un constructeur visuel. La plateforme comprend des contrôles d'accès basés sur les rôles, un SDK Node.js et une CLI pour le développement local, des composants UI personnalisables pour le chat et la voix, ainsi que des analyses en temps réel pour la performance et l'utilisation. Huly Labs gère le dimensionnement, la sécurité et la journalisation par défaut, permettant une itération rapide et des déploiements à l'échelle de l'entreprise.