Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.

Les Agents Autonomes sont une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création d'agents d'IA autonomes alimentés par de grands modèles de langage. En abstraisant des composants clés tels que la perception, le raisonnement et l'action, ils permettent aux développeurs de définir des outils, des mémoires et des stratégies personnalisés. Les agents peuvent planifier de manière autonome des tâches multi-étapes, interroger des API externes, traiter des résultats via des parseurs personnalisés et maintenir un contexte conversationnel. Le cadre prend en charge la sélection dynamique d'outils, l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, ainsi que la persistance de la mémoire, permettant une automatisation robuste allant de l'analyse de données et la recherche à la synthèse de courriels et le web scraping. Son design extensible facilite l'intégration avec différents fournisseurs de LLM et modules personnalisés.

Chatchat Lite est un framework UI open-source léger pour chat, conçu pour fonctionner dans le navigateur et se connecter à plusieurs backends d'IA — y compris OpenAI, Azure, les points de terminaison HTTP personnalisés et les modèles linguistiques locaux. Il offre des réponses en streaming en temps réel, rendu Markdown, mise en forme de blocs de code, bascules de thèmes et historique de conversation persistant. Les développeurs peuvent l'étendre avec des plugins personnalisés, des configurations basées sur l'environnement et une adaptabilité pour des services d'IA auto-hébergés ou tiers, ce qui le rend idéal pour des prototypes, démos et applications de chat en production.

Eliza est une plateforme de conversation légère et open-source qui simule un psychothérapeute via la reconnaissance de motifs et des modèles de scripts. Les développeurs peuvent définir des scripts, motifs, et variables de mémoire personnalisés pour ajuster les réponses et les flux de conversation. Elle fonctionne dans tout navigateur moderne ou environnement webview, supporte plusieurs sessions, et journalise les interactions pour analyse. Son architecture extensible permet l'intégration dans des pages web, des applications mobiles ou des wrappers de bureau, en faisant un outil polyvalent pour l'apprentissage, la recherche, le prototypage et les installations interactives.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.

SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) est conçu pour gérer le cycle de vie complet de l'inférence IA en périphérie. Les développeurs peuvent définir des pipelines de flux qui ingèrent des données de capteurs, vidéos ou journaux via des connecteurs vers Kafka, MQTT ou sources HTTP. SPEAR déploie dynamiquement des modèles containerisés sur des nœuds de travail, équilibrant la charge à travers des clusters tout en garantissant des réponses à faible latence. Il comprend une gestion de version intégrée, des contrôles de santé et de la télémétrie, et expose des métriques à Prometheus et Grafana. Les utilisateurs peuvent appliquer des transformations personnalisées ou des alertes via une architecture de plugins modulaires. Avec une mise à l’échelle automatisée et une récupération d’erreurs, SPEAR fournit une analyse en temps réel fiable pour l’IoT, l’automatisation industrielle, les villes intelligentes et les systèmes autonomes dans des environnements hétérogènes.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.