AgentMesh est un cadre axé sur les développeurs qui vous permet d’enregistrer des agents IA individuels et de les relier dans un réseau dynamique. Chaque agent peut se spécialiser dans une tâche spécifique — comme la stimulation LLM, la récupération ou une logique personnalisée — et AgentMesh gère le routage, l’équilibrage des charges, la gestion des erreurs et la télémétrie dans tout le réseau. Cela permet de construire des flux de travail complexes à plusieurs étapes, de chaîner des agents et d’étendre l’exécution horizontalement. Avec des transports modulaires, des sessions avec état et des crochets d’extensibilité, AgentMesh accélère la création de systèmes solides et distribués d’agents IA.

AIBrokers fournit une interface unifiée pour gérer et exécuter des flux de travail impliquant plusieurs agents et modèles IA. Il permet aux développeurs de définir des courtiers qui supervisent la distribution des tâches, en sélectionnant le modèle le plus approprié—comme GPT-4 pour les tâches linguistiques ou un modèle de vision pour l’analyse d’images—en fonction de règles de routage personnalisables. Le ConversationManager supporte la conscience du contexte en stockant et récupérant les dialogues passés, tandis que le module MemoryStore offre une gestion persistante de l’état à travers les sessions. PluginManager facilite l’intégration transparente d’API externes ou de fonctions personnalisées, étendant les capacités du courtier. Avec une journalisation intégrée, des crochets de surveillance et une gestion des erreurs personnalisable, AIBrokers simplifie le développement et le déploiement d’applications complexes pilotées par IA en environnement de production.

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.

Swarms.ai est une plateforme d’orchestration collaborative d’agents IA conçue pour simplifier des flux de travail complexes en permettant le déploiement de plusieurs agents spécialisés qui peuvent fonctionner en parallèle ou en séquence. Chaque agent peut être entraîné ou configuré pour des tâches telles que l’analyse de sentiment, le résumé de documents, la recherche de marché, l’envoi d’e-mails et la génération de code. Les utilisateurs conçoivent visuellement des flux, connectent les sorties d’agents en tant qu’entrées pour l’étape suivante et définissent une logique conditionnelle. Swarms fournit une surveillance en temps réel, des journaux et des métriques de performance pour chaque agent, facilitant ainsi le dépannage et l’optimisation. Grâce à des intégrations API sécurisées, à la collaboration multi-utilisateurs et au contrôle basé sur les rôles, Swarms supporte les déploiements à grande échelle pour les entreprises, automatisant les processus répétitifs ou générant des insights à grande échelle, tout en réduisant erreurs et efforts manuels.

AI-Agents offre une plateforme flexible et modulaire pour créer des agents autonomes pilotés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des objectifs d'agents, chaîner des tâches et incorporer des modules de mémoire pour stocker et récupérer des informations contextuelles entre les sessions. Le framework supporte l'intégration avec les principaux LLM via des clés API, permettant aux agents de générer, évaluer et réviser des sorties. La prise en charge d'outils et de plugins personnalisables permet aux agents d'interagir avec des services externes tels que le web scraping, les requêtes de bases de données et les outils de rapport. À travers des abstractions claires pour la planification, l'exécution et les boucles de feedback, AI-Agents accélère la phase de prototypage et le déploiement de flux de travail automatisés intelligents.

AgentDock fournit une interface de glisser-déposer pour créer et gérer des agents IA coordonnés. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécifiques — tels que recherche web, résumé, analyse de données ou création de contenu — et être relié par des déclencheurs et des actions. Avec des modèles préconçus, des intégrations API, la planification et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent automatiser des flux de travail de bout en bout, obtenir des insights à partir de données sélectionnées et faire évoluer leurs opérations sans besoin de développeurs.

AgentIn est un framework IA basé sur Python conçu pour accélérer le développement d'agents conversationnels et orientés tâche. Il offre des modules de mémoire intégrés pour persister le contexte, une intégration dynamique d'outils pour appeler des API externes ou des fonctions locales, et un système flexible de templates de prompts pour des interactions personnalisées. L'orchestration multi-agents permet des workflows en parallèle, tandis que la journalisation et le cache améliorent la fiabilité et la traçabilité. Facilement configurable via YAML ou code Python, AgentIn supporte les principaux fournisseurs LLM et peut être étendu avec des plugins personnalisés pour des capacités spécifiques au domaine.

Agent Protocol est un cadre décentralisé qui permet aux utilisateurs de construire des agents IA capables d’interagir avec des contrats intelligents, des API externes et d’autres agents. Il offre un Studio Agent sans code pour la conception visuelle de flux de travail, un Marketplace pour publier et monétiser les agents, et un SDK pour l’intégration programmatique. Les agents peuvent initier des paiements en tokens, effectuer des opérations cross-chain et s’adapter dynamiquement aux données en temps réel, ce qui les rend idéaux pour la DeFi, l’automatisation NFT et les services d’oracle.

autogen-agent-server agit comme une plateforme d'orchestration centralisée pour les agents IA, permettant aux développeurs d'exposer les capacités des agents via des endpoints RESTful standard. Les fonctionnalités principales incluent l'enregistrement de nouveaux agents avec des prompts et une logique personnalisée, la gestion de plusieurs sessions avec suivi de contexte, la récupération de l'historique des conversations, et la coordination de dialogues multi-agents. Il présente un traitement asynchrone des messages, des callbacks webhook, et une persistance intégrée pour l'état et les logs des agents. La plateforme s'intègre parfaitement à la bibliothèque AutoGen pour exploiter les modèles LLM, offre la possibilité de middleware personnalisé pour l'authentification, supporte la montée en charge via Docker et Kubernetes, et propose des hooks de monitoring pour les métriques. Ce framework accélère la création de chatbots, d'assistants numériques, et de flux automatisés en abstraisant l'infrastructure serveur et les patterns de communication.

kilobees est une plateforme d'orchestration multi-agent complète construite en Python, qui simplifie le développement de flux de travail IA complexes. Les développeurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, tels que l'extraction de données, le traitement du langage naturel, l'intégration d'API ou la logique de décision. kilobees gère automatiquement la messagerie inter-agent, les files d’attente de tâches, la récupération d’erreur et l’équilibrage de charge à travers des threads d'exécution ou des nœuds distribués. Son architecture plugin supporte des modèles de prompts personnalisés, des tableaux de bord de surveillance de la performance et des intégrations avec des services externes tels que bases de données, API web ou fonctions cloud. En abstraisant les défis communs de la coordination multi-agent, kilobees accélère le prototypage, les tests et le déploiement de systèmes IA sophistiqués nécessitant interactions collaboratives, exécution parallèle et extensibilité modulaire.

LLM-Blender-Agent permet aux développeurs de construire des systèmes d'IA modulaires multi-agent en intégrant les LLM dans des agents collaboratifs. Chaque agent peut accéder à des outils tels que l'exécution Python, le scraping web, les bases de données SQL et les API externes. Le framework gère la mémoire des conversations, le raisonnement étape par étape et l'orchestration des outils, permettant des tâches telles que la génération de rapports, l'analyse de données, la recherche automatisée et l'automatisation des flux de travail. Basé sur LangChain, il est léger, extensible et compatible avec GPT-3.5, GPT-4 et d'autres LLMs.

Bitte AI Agents est un cadre de développement d'agents de bout en bout conçu pour simplifier la création d'assistants IA autonomes. Il permet de définir des rôles d'agents, de configurer des stockages de mémoire, d'intégrer des API externes ou des outils personnalisés et d'orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. Les développeurs peuvent utiliser le SDK de la plateforme pour construire, tester et déployer des agents dans n'importe quel environnement. Le cadre gère la gestion du contexte, l'historique des conversations et les contrôles de sécurité par défaut, permettant une itération rapide et un déploiement évolutif d'agents intelligents pour des cas d'utilisation tels que l'automatisation du service client, l'analyse de données et la génération de contenu.

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.

Au cœur d'AGIFlow, une toile intuitive permet aux utilisateurs d'assembler des agents IA en flux de travail dynamiques, définissant déclencheurs, logique conditionnelle et échanges de données entre agents. Chaque nœud d’agent peut exécuter du code personnalisé, appeler des API externes ou exploiter des modèles pré-construits pour NLP, vision ou traitement des données. Avec des connecteurs intégrés à des bases de données populaires, services Web et plateformes de messagerie, AGIFlow simplifie l'intégration et l'orchestration entre systèmes. Le contrôle de version et les fonctionnalités de restauration permettent aux équipes d'itérer rapidement, tandis que la journalisation en temps réel, les tableaux de bord de métriques et l'alerte garantissent la transparence et la fiabilité. Une fois les flux testés, ils peuvent être déployés sur une infrastructure cloud évolutive avec des options de planification, permettant aux entreprises d'automatiser des processus complexes tels que la génération de rapports, le routage du support client ou les pipelines de recherche.