Banana Prompts est une plateforme en ligne gratuite qui collecte, vérifie et partage des modèles de prompts IA pour les modèles de génération d'images et de vidéos. En proposant des prompts réels qui produisent des résultats concrets, elle aide aussi bien les débutants que les utilisateurs expérimentés à améliorer leurs projets créatifs alimentés par l'IA. Les utilisateurs peuvent accéder à la formulation exacte, aux paramètres et aux techniques d'une large communauté, permettant un apprentissage plus rapide et de meilleurs résultats dans la production d'art IA.

Claude-Code-OpenAI transforme l’API Claude d’Anthropic en un remplacement direct pour les modèles OpenAI dans les applications Python. Après installation via pip et configuration des variables d’environnement OPENAI_API_KEY et CLAUDE_API_KEY, vous pouvez utiliser des méthodes familières telles que openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() avec des noms de modèles Claude (par ex. claude-2, claude-1.3). La bibliothèque intercepte les appels, les route vers les points de terminaison Claude correspondants et normalise les réponses pour correspondre aux structures de données d’OpenAI. Elle supporte le streaming en temps réel, la mappage des paramètres avancés, la gestion des erreurs et la modélisation des invites. Cela permet aux équipes d’expérimenter avec Claude et GPT de façon interchangeable sans refactoriser le code, permettant une prototypage rapide pour chatbots, génération de contenu, recherche sémantique et flux de travail LLM hybrides.

Augini permet aux développeurs de définir des agents intelligents capables d'interpréter les entrées utilisateur, d'invoquer des API externes, de charger la mémoire contextuelle et de produire des réponses cohérentes et multi-étapes. Les utilisateurs peuvent configurer chaque agent avec des kits d'outils personnalisables pour la recherche web, les requêtes de base de données, l_operations de fichiers ou des fonctions Python personnalisées. Le module de mémoire intégré conserve l'état de la conversation entre les sessions, assurant une continuité contextuelle. L'API déclarative d'Augini permet la construction de workflows complexes avec logique conditionnelle, tentatives et gestion des erreurs. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM tels qu'OpenAI, Anthropic, et Azure AI, et supporte le déploiement en tant que scripts autonomes, conteneurs Docker ou microservices évolutifs. Augini permet aux équipes de prototyper, tester et maintenir rapidement des agents intelligents en production.

CrewAI Agent Generator utilise une interface en ligne de commande pour initialiser un nouveau projet d’agent IA avec des structures de dossiers solidement établies, des modèles de prompts d’exemple, des définitions d’outils et des stubs de test. Vous pouvez configurer des connexions à OpenAI, Azure ou des endpoints LLM personnalisés ; gérer la mémoire de l’agent avec des magasins vectoriels ; orchestrer plusieurs agents dans des workflows collaboratifs ; consulter des logs détaillés de conversation ; et déployer vos agents sur Vercel, AWS Lambda ou Docker avec des scripts intégrés. Il accélère le développement et garantit une architecture cohérente pour les projets d’agents IA.

Ernie Bot Agent est un cadre de développement conçu pour simplifier la création d'agents conversationnels basés sur l'IA utilisant Baidu ERNIE Bot. Il fournit des abstractions pour les appels API, les modèles d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Le SDK supporte les conversations multi-tours avec prise en compte du contexte, les workflows personnalisés pour l'exécution de tâches et un système de plugins pour des extensions spécifiques au domaine. Avec une journalisation intégrée, une gestion d'erreurs et des options de configuration, il réduit la quantité de code répétitif et permet de prototyper rapidement des chatbots, assistants virtuels et scripts d'automatisation.

GPTMe fournit une plateforme robuste pour orchestrer des agents IA qui conservent le contexte conversationnel, intègrent des outils externes et exposent une API cohérente. Les développeurs installent un paquet Python léger, définissent des agents avec des backends mémoire plug-and-play, enregistrent des outils personnalisés (par exemple, recherche web, requêtes de base de données, opérations sur fichiers), et démarrent un service local ou cloud. GPTMe gère le suivi des sessions, la logique à plusieurs étapes, le templating de prompts et le changement de modèles, en fournissant des assistants prêts pour la production destinés au service client, à la productivité, à l'analyse de données, et plus encore.

GRASP propose un pipeline structuré pour construire des agents IA dans des environnements TypeScript ou JavaScript. Au cœur, les développeurs définissent des agents en enregistrant un ensemble d'outils—fonctions ou connecteurs API externes—et en spécifiant des modèles de prompts qui guident le comportement de l'agent. Des modules de mémoire intégrés permettent aux agents de stocker et de récupérer des informations contextuelles, permettant des conversations multi-tours avec un état persistant. La composante de planification orchestre la sélection et l'exécution des outils en fonction de l'entrée utilisateur, tandis que la couche d'exécution gère les appels API et le traitement des résultats. Le système de plugins de GRASP supporte des extensions personnalisées, permettant des fonctionnalités telles que la génération augmentée par récupération (RAG), la planification de tâches et la journalisation. Sa conception modulaire permet aux équipes de choisir uniquement les composants dont elles ont besoin, facilitant l'intégration avec des systèmes et services existants pour les chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés.

AI-OnChain-Agent intègre les modèles GPT d'OpenAI avec les protocoles Web3 pour créer des agents blockchain autonomes. Il se connecte aux réseaux Ethereum via des points de terminaison RPC configurables, utilise LangChain pour l'orchestration des prompts et Ethers.js/Hardhat pour les interactions avec les contrats intelligents. Les développeurs peuvent spécifier des stratégies de trading ou de gouvernance via des modèles de prompts, surveiller en temps réel les métriques des jetons, signer les transactions avec des clés privées et exécuter des opérations d'achat/vente ou de staking/déstaking. Des journaux détaillés suivent les décisions et les résultats on-chain, et la conception modulaire supporte l'extension vers des oracles, la gestion de liquidités ou la participation automatisée à la gouvernance via plusieurs protocoles DeFi.

Pydantic AI utilise des modèles Pydantic pour encapsuler les définitions d'agents IA, en assurant la sécurité de type des entrées et sorties. Les développeurs déclarent des modèles de prompts comme champs de modèle, validant automatiquement les données utilisateur et les réponses des agents. Le framework offre une gestion intégrée des erreurs, une logique de reprise et un support pour les appels de fonction. Il s'intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), supporte les flux de travail asynchrones et permet la composition modulaire d'agents. Avec des schémas clairs et des couches de validation, Pydantic AI réduit les erreurs à l'exécution, simplifie la gestion des prompts et accélère la création d'agents IA robustes et maintenables.

Les LLMs offrent une abstraction unifiée pour divers modèles linguistiques open source et hébergés, permettant aux développeurs de charger et d'exécuter des modèles via une seule interface. Il supporte la découverte de modèles, la gestion des invites et des pipelines, le traitement en lot, ainsi que le contrôle précis des tokens, de la température et du streaming. Les utilisateurs peuvent facilement changer entre les backends CPU et GPU, s'intégrer à des hôtes de modèles locaux ou distants, et mettre en cache les réponses pour améliorer la performance. Le framework inclut des utilitaires pour les modèles d'invite, l'analyse des réponses et le benchmarking des performances des modèles. En découplant la logique de l'application de l'implémentation spécifique au modèle, LLMs accélère le développement d'applications NLP telles que chatbots, génération de texte, synthèse, traduction, etc., sans verrouillage fournisseur ou API propriétaire.

Micro-agent est une bibliothèque JavaScript légère et sans opinion, conçue pour simplifier la création d'agents IA sophistiqués utilisant de grands modèles de langage. Elle expose des abstractions de base telles que agents, outils, planificateurs et magasins de mémoire, permettant aux développeurs de assembler des flux conversationnels personnalisés. Les agents peuvent invoquer des API externes ou des utilitaires internes en tant qu'outils, permettant une récupération dynamique de données et l'exécution d'actions. La bibliothèque supporte à la fois la mémoire conversationnelle à court terme et la mémoire persistante à long terme pour maintenir le contexte à travers les sessions. Les planificateurs orchestrent les processus de chaîne de pensée, décomposant des tâches complexes en appels d'outils ou requêtes de modèle linguistique. Avec des modèles de prompts configurables et des stratégies d'exécution, micro-agent s'adapte parfaitement aux applications web frontend, aux services Node.js et aux environnements en périphérie, fournissant une base flexible pour les chatbots, assistants virtuels ou systèmes de décision autonomes.

Le système RAG piloté par LLM est un framework destiné aux développeurs pour la construction de pipelines RAG. Il fournit des modules pour l’intégration de collections de documents, l’indexation via FAISS, Pinecone ou Weaviate, et la récupération de contexte pertinent en temps réel. Le système utilise des wrappers LangChain pour orchestrer les appels LLM, supporte les modèles de prompt, la diffusion de réponses, et les adaptateurs multi-vecteurs. Il simplifie le déploiement de RAG de bout en bout pour des bases de connaissances, avec une personnalisation à chaque étape — de la configuration du modèle d’intégration à la conception du prompt et au post-traitement des résultats.

La barre latérale ChatGPT - Agrégation de modèles offre une expérience chatbot complète directement depuis la barre latérale de votre navigateur. Supportant plusieurs modèles tels que ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini et plus, elle permet aux utilisateurs de surmonter les restrictions de connexion nationales. Avec des fonctionnalités telles que des formats de sortie variés, un historique de chat stocké dans le cloud, et des modèles d'invite riches, les utilisateurs peuvent facilement interagir avec des modèles d'IA avancés. L'affichage de la barre latérale garantit qu'il ne perturbe pas votre navigation, en faisant un outil efficace pour divers cas d'utilisation.

AI Prompt Master est un outil avancé pour dynamiser vos interactions avec des plateformes d'IA générative telles que ChatGPT, DALL-E, Midjourney, et plus encore. Il donne aux utilisateurs la possibilité de créer des invites personnalisées via une interface intuitive comprenant des boutons radio et des cases à cocher pour adapter les invites à des besoins spécifiques. Avec l'accès à des modèles prédéfinis et des fonctionnalités de copie en un clic, le transfert d'invites vers les outils AI devient sans effort. AI Prompt Master vise à améliorer l'efficacité, à gagner du temps et à garantir des réponses AI précises, le rendant idéal pour les professionnels, les étudiants et les passionnés d'IA.

L'extension ChatGPT Enhanced enrichit l'expérience ChatGPT en ajoutant une suite de fonctionnalités innovantes conçues pour améliorer la convivialité. Les utilisateurs peuvent facilement exporter leur historique de discussions, choisir parmi une variété de modèles de prompts et accéder à des fonctionnalités qui améliorent à la fois la productivité et la commodité. Cet outil est essentiel pour ceux qui cherchent à exploiter pleinement le potentiel de ChatGPT pour diverses tâches, allant des demandes occasionnelles aux projets complexes.

L’outil de prompt pour Midjourney aide les utilisateurs à générer facilement des prompts de haute qualité. En fournissant une interface intuitive et des fonctionnalités personnalisables, il réduit la courbe d'apprentissage pour les nouveaux créateurs d'art IA. Cet outil est conçu pour gagner du temps et augmenter l'efficacité, ce qui le rend idéal pour les artistes, les designers et les créateurs de contenu cherchant à tirer rapidement et efficacement parti des capacités IA de Midjourney.

Prompt Affix est un outil avancé conçu pour aider les utilisateurs à personnaliser les réponses des modèles d'IA comme ChatGPT. En fournissant des invites détaillées, les utilisateurs peuvent dicter le ton, la structure et la spécificité des réponses de l'IA. Cet outil facilite l'amélioration de la qualité des interactions en veillant à ce que les sorties de l'IA soient parfaitement alignées avec les objectifs prévus. Que vous ayez besoin de réponses formelles, informelles, détaillées ou concises, Prompt Affix offre la flexibilité nécessaire pour atteindre ces résultats avec aisance.

Team-GPT fournit une plateforme pour une collaboration sans faille via des chats de groupe avec ChatGPT. Les équipes peuvent interagir, organiser des chats dans des dossiers et partager facilement des connaissances. La plateforme vise à améliorer les compétences en IA des équipes grâce à des ressources d'apprentissage et des modèles d'invite. Elle est conçue pour s'intégrer dans les flux de travail quotidiens pour renforcer la compréhension et l'adoption des technologies IA au sein des équipes.

TeamPrompt est une plateforme basée sur le web conçue pour aider les équipes à collaborer et à gérer efficacement les invites ChatGPT. Elle fournit une bibliothèque d'invites complète et des capacités de chatbot, permettant aux utilisateurs de trouver, créer et partager des modèles d'invites au sein de leur équipe et avec la communauté au sens large. En rationalisant la création et la gestion des invites, TeamPrompt améliore la productivité et la production créative, facilitant et rendant plus efficaces les tâches basées sur des invites pour les utilisateurs de divers secteurs.

Prompt Anywhere est une puissante extension Chrome qui permet aux utilisateurs d'enregistrer, de copier et d'éditer des modèles d'invites rapidement et efficacement sur n'importe quel site. Elle fonctionne sans limites de stockage et offre des récupérations illimitées, ce qui en fait un outil idéal pour ceux qui interagissent fréquemment avec diverses plateformes d'IA. Après vous être connecté à votre compte pour la première fois, vous pouvez profiter d'une expérience simplifiée pour mettre des favoris et personnaliser des invites, facilitant ainsi vos flux de travail et processus créatifs dans différentes applications.