Sinapsis offre une suite complète pour créer des agents d'IA qui gèrent le traitement du texte, la récupération de données, le support à la décision et les intégrations. Grâce à son interface intuitive, les utilisateurs peuvent définir des flux conversationnels, définir des déclencheurs et relier des API ou bases de données externes. Le moteur d'orchestration de Sinapsis coordonne plusieurs appels LLM pour des réponses contextuelles, tandis que des connecteurs intégrés à CRM, outils BI et plateformes de messagerie simplifient les opérations. Il inclut également la gestion de versions, des environnements de test et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Les développeurs peuvent étendre ses capacités via des scripts Python personnalisés ou des webhooks. Avec des options de déploiement flexibles — cloud, sur site ou hybride — et des certifications de sécurité de niveau entreprise, Sinapsis garantit performance fiable et conformité pour les applications critiques.

Wizard Language est un langage spécifique au domaine déclaratif basé sur TypeScript pour rédiger des assistants IA en tant que magiciens. Les développeurs définissent des étapes pilotées par l'intention, des invites, des invocations d'outils, des magasins de mémoire et la logique de branchement dans un DSL concis. En coulisse, Wizard Language compile ces définitions en appels orchestrés à LLM, gérant le contexte, les flux asynchrones et la gestion des erreurs. Il accélère la création de prototypes de chatbots, assistants de récupération de données et flux de travail automatisés en abstrait la conception des prompts et la gestion d'état en composants réutilisables.

LangGraph MCP utilise des graphes acycliques dirigés pour représenter des séquences d’appels LLM, permettant aux développeurs de décomposer des tâches en nœuds avec prompts, entrées et sorties configurables. Chaque nœud correspond à une invocation LLM ou à une transformation de données, facilitant l’exécution paramétrée, le branchement conditionnel et les boucles itératives. Les utilisateurs peuvent sérialiser des graphes au format JSON/YAML, gérer les workflows avec contrôle de version et visualiser les chemins d’exécution. Le framework supporte l’intégration avec plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompts personnalisés et des hooks de plugins pour la pré-traitement, le post-traitement et la gestion des erreurs. LangGraph MCP offre des outils CLI et un SDK Python pour charger, exécuter et surveiller les pipelines d’agents basés sur des graphes, idéal pour l’automatisation, la génération de rapports, les flux conversationnels et les systèmes d’aide à la décision.

Wren est une plateforme d'agents IA basée sur Python, conçue pour aider les développeurs à créer, gérer et déployer des agents autonomes. Elle fournit des abstractions pour définir des outils (API ou fonctions), des magasins de mémoire pour la conservation du contexte, et une logique d'orchestration pour gérer le raisonnement multi-étapes. Avec Wren, vous pouvez rapidement prototyper des chatbots, des scripts d'automatisation de tâches et des assistants de recherche en combinant les appels LLM, en enregistrant des outils personnalisés et en conservant l'historique des conversations. Sa conception modulaire et ses capacités de rappel facilitent l'extension et l'intégration avec des applications existantes.