Maux est une plateforme SaaS d'agents IA qui permet aux équipes de concevoir, configurer et lancer des agents autonomes intelligents sans gestion approfondie de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles modulaires, personnaliser des chaînes de prompts et intégrer des API telles que Slack, des systèmes CRM ou des bases de données. Maux supporte l'orchestration multi-agents, permettant aux agents de communiquer et de coordonner des tâches complexes. Des tableaux de bord de surveillance intégrés et des journaux offrent un aperçu des performances, des métriques d'utilisation et de la gestion des erreurs. La plateforme propose également un contrôle de version, un accès basé sur les rôles et des déclencheurs Webhook, facilitant le déploiement transparent d'agents IA de niveau production pour le support client, l'automatisation de la recherche, le traitement de données et l'automatisation des flux de travail.

Morph aide les utilisateurs à construire rapidement des applications AI qui peuvent être déployées en toute sécurité avec facilité. La plateforme prend en charge les connexions à des sources de données telles que BigQuery et Snowflake, et permet le traitement des données à l'aide des API OpenAI et des modèles ML en Python. Avec Morph, vous pouvez créer des écrans interactifs en Markdown et les partager via des URL. De plus, le cadre est équipé par défaut de contrôle d'accès basé sur les rôles et de fonctionnalités de sécurité avancées pour garantir la protection de vos données.

OpenAssistant offre un ensemble d'outils complet pour construire et affiner des agents IA adaptés à des tâches spécifiques. Il inclut des scripts de traitement de données pour convertir des jeux de données dialogues bruts en formats d'entraînement, des modèles pour l'apprentissage basé sur des instructions, et des utilitaires pour suivre la progression de l'entraînement. L’architecture plugin permet une intégration transparente d’API externes pour des fonctionnalités étendues telles que la récupération de connaissances et l'automatisation des workflows. Les utilisateurs peuvent évaluer la performance des agents à l’aide de benchmarks prédéfinis, visualiser les interactions via une interface web intuitive, et déployer des endpoints prêts pour la production avec des déploiements conteneurisés. Son code extensible supporte plusieurs backends de deep learning, facilitant la personnalisation des architectures de modèles et des stratégies d'entraînement. En fournissant un support de bout en bout — de la préparation des données au déploiement — OpenAssistant accélère le cycle de développement de solutions d’IA conversationnelle.

OpenWebUI Tools offre une collection de plugins pour OpenWebUI afin d'améliorer les grands modèles de langage (LLMs) avec un accès à des outils externes. Il comprend un module de navigation web et de recherche pour les données en direct, un REPL Python et un exécuteur de terminal pour l'exécution instantanée de code, des lecteurs/écrivains de système de fichiers pour accéder aux documents, et des utilitaires pour analyser les PDFs ou formater le JSON. Ces outils fonctionnent dans le frontend de OpenWebUI, permettant aux utilisateurs d'appeler des fonctions de manière interactive et de combiner le raisonnement IA avec des actions du monde réel pour une expérience conversationnelle et orientée tâches plus riche.

Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

Arenas est conçu pour rationaliser le cycle de développement des agents alimentés par LLM. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, intégrer des API et des outils externes en tant que plugins, et composer des workflows à plusieurs étapes à l'aide d'une DSL flexible. Le cadre gère la mémoire des conversations, la gestion des erreurs et la journalisation, permettant des pipelines RAG robustes et la collaboration multi-agents. Avec une interface en ligne de commande et une API REST, les équipes peuvent prototyper des agents localement et les déployer en tant que microservices ou applications conteneurisées. Arenas supporte les fournisseurs LLM populaires, offre des tableaux de bord de surveillance et comprend des modèles intégrés pour des cas d'utilisation courants. Cette architecture flexible réduit le code boilerplate et accélère la mise sur le marché de solutions axées sur l'IA dans des domaines tels que l'engagement client, la recherche et le traitement des données.

OM-Agent permet aux entreprises de développer et déployer des agents pilotés par IA sans écrire de code. Son constructeur visuel permet aux utilisateurs de définir des conditions déclencheuses, de séquencer des actions et d'intégrer des API REST, des bases de données et des services tiers comme Slack, email et CRM. Les agents peuvent traiter des données, générer des rapports, planifier des tâches et envoyer des alertes automatiquement. En simplifiant la complexité, OM-Agent accélère la création de workflows d'automatisation intelligents, réduit les efforts de développement et les coûts opérationnels tout en assurant l'évolutivité et la fiabilité.