Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.

Super-Agent-Party permet aux développeurs de définir un objet Party où des agents IA individuels jouent des rôles distincts tels que la planification, la recherche, la rédaction et la révision. Chaque agent peut être configuré avec des invites personnalisées, des outils et des paramètres de modèle. Le framework gère l'acheminement des messages et le contexte partagé, permettant aux agents de collaborer en temps réel sur des sous-tâches. Il supporte l'intégration de plugins pour des services tiers, des stratégies d'orchestration flexibles et des routines de gestion des erreurs. Avec une API intuitive, les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer des agents dynamiquement, enchaîner des flux de travail et visualiser les interactions entre agents. Basé sur Node.js et compatible avec les principaux fournisseurs cloud, Super-Agent-Party simplifie le développement de systèmes multi-agent évolutifs et maintenables pour l'automatisation, la génération de contenu, l'analyse de données, et plus encore.

Trainable Agents est conçu comme une boîte à outils modulaire et extensible pour le développement rapide et la formation d'agents IA alimentés par des modèles de langage avancés. Le framework abstrait des composants clés tels que les environnements d'interaction, les interfaces de politique et les boucles de rétroaction, permettant aux développeurs de définir des tâches, de fournir des démonstrations et d'implémenter des fonctions de récompense en toute simplicité. Avec la prise en charge intégrée d'OpenAI GPT et Anthropic Claude, la bibliothèque facilite la mémorisation d'expérience, la formation par lots et l'évaluation des performances. Trainable Agents comprend également des utilitaires pour la journalisation, le suivi des métriques et l'exportation des politiques entraînées pour le déploiement. Que ce soit pour créer des chatbots conversationnels, automatiser des flux de travail ou mener des recherches, ce framework rationalise l'ensemble du cycle de vie, du prototype à la production, dans un package Python unifié.

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.

SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

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.