LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.

Pydantic AI Agent offre une méthode structurée et sûre pour concevoir des agents pilotés par l'IA en tirant parti des capacités de validation et de modélisation de Pydantic. Les développeurs définissent les configurations d'agents comme des classes Pydantic, en précisant les schémas d'entrée, les modèles d'invite et les interfaces d'outils. Le cadre s'intègre parfaitement avec des APIs LLM telles que OpenAI, permettant aux agents d'exécuter des fonctions définies par l'utilisateur, de traiter les réponses LLM et de maintenir l'état du flux de travail. Il supporte le chaînage de multiples étapes de raisonnement, la personnalisation des invites et la gestion automatique des erreurs de validation. En combinant la validation des données avec une logique modulaire d'agents, Pydantic AI Agent facilite le développement de chatbots, scripts d'automatisation et assistants IA personnalisés. Son architecture extensible permet l'intégration de nouveaux outils et adaptateurs, facilitant la prototypage rapide et le déploiement fiable des agents IA dans diverses applications Python.

Robot Framework AI Agent Datadriver est une extension open-source pour Robot Framework qui utilise de grands modèles linguistiques pour automatiser et améliorer les tests basés sur les données. En s’intégrant à l’API d’OpenAI, le plugin peut générer divers ensembles d’entrées, créer des scénarios de cas limites et valider les résultats en temps réel. Les ingénieurs de test définissent des modèles de test en utilisant la syntaxe standard de Robot Framework et la bibliothèque DataDriver ; l’agent IA analyse les invites et les schémas de données pour produire des paramètres de test riches. Cette approche réduit la préparation manuelle des données, accélère le développement des tests et améliore la couverture globale ainsi que la précision des suites de tests fonctionnels et de régression.