Une plateforme open-source en Python pour construire des agents conversationnels alimentés par LLM avec intégration d'outils, gestion de mémoire et stratégies personnalisables.
ChatAgent permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des chatbots intelligents en offrant une architecture extensible avec des modules principaux pour la gestion de mémoire, la chaîne d'outils et l'orchestration de stratégies. Il s'intègre parfaitement à des fournisseurs LLM populaires, permettant de définir des outils personnalisés pour des appels API, des requêtes de base de données ou des opérations sur fichiers. Le framework supporte la planification multi-étapes, la prise de décision dynamique et la récupération de mémoire contextuelle, assurant des interactions cohérentes sur des conversations longues. Son système de plugins et ses pipelines pilotés par la configuration facilitent la personnalisation et l'expérimentation, tandis que des logs structurés et des métriques aident à surveiller la performance et à diagnostiquer en production.
FreeAct utilise une architecture modulaire pour simplifier la création d'agents IA. Les développeurs définissent des objectifs de haut niveau et configurent le module de planification pour générer des plans étape par étape. La composante de raisonnement évalue la faisabilité du plan, tandis que le moteur d'exécution orchestre les appels API, les requêtes à la base de données et les interactions avec des outils externes. La gestion de mémoire suit le contexte de la conversation et les données historiques, permettant aux agents de prendre des décisions éclairées. Un registre d'environnement simplifie l'intégration d'outils et de services personnalisés, permettant une adaptation dynamique. FreeAct supporte plusieurs backends LLM et peut être déployé sur des serveurs locaux ou sur des environnements cloud. Son caractère open-source et sa conception extensible facilitent la prototypage rapide d'agents intelligents pour la recherche et les cas d'utilisation en production.