HexaBot est conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents autonomes intelligents. Il offre des pipelines de flux de travail modulaires qui décomposent les tâches complexes en étapes gérables, ainsi que des magasins de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent connecter les agents à des APIs externes, bases de données et services tiers via un écosystème de plugins. La surveillance en temps réel et la journalisation garantissent la visibilité sur le comportement des agents, tandis que les SDKs pour Python et JavaScript permettent une intégration rapide dans des applications existantes. L'infrastructure évolutive de HexaBot gère une forte concurrence et supporte des déploiements versionnés pour une utilisation fiable en production.

Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.

Triagent offre une architecture à trois agents composée des modules Stratège, Chercheur et Exécuteur. Le Stratège décompose des objectifs de haut niveau en étapes actionnables, le Chercheur récupère et synthétise des données provenant de documents, APIs et sources web, et l'Exécuteur réalise des tâches telles que générer du texte, créer des fichiers ou invoquer des requêtes HTTP. Basé sur des modèles de langage OpenAI et extensible via un système de plugins, Triagent supporte la gestion de la mémoire, le traitement concurrent et les intégrations d'API externes. Les développeurs peuvent configurer des invites, définir des limites de ressources et visualiser la progression des tâches via CLI ou tableau de bord web, simplifiant ainsi les pipelines d'automatisation multi-étapes.

La chouette fournit une boîte à outils axée sur le développement qui permet de créer des agents d'IA autonomes capables d'exécuter des tâches complexes à plusieurs étapes. Au cœur, elle exploite des grands modèles de langage (LLMs) pour le raisonnement, renforcés par un système de plugins pour appeler des API externes, exécuter du code et interroger des bases de données. Les développeurs définissent des agents à l'aide d'une API TypeScript simple, spécifient des ensembles d'outils et configurent des modules de mémoire pour conserver l'état entre les interactions. La runtime de la chouette orchestre les boucles de raisonnement, gère l'invocation d'outils et la concurrence. Elle supporte à la fois les environnements Node.js et Deno, assurant une large compatibilité multiplateforme. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et des hooks d'extensibilité, la chouette simplifie le prototypage et le déploiement en production de flux de travail, chatbots et assistants automatisés alimentés par l'IA.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.