Au cœur, LionAGI offre une architecture modulaire pour définir et exécuter des étapes de tâches dépendantes, décomposant des problèmes complexes en composants logiques pouvant être traités séquentiellement ou en parallèle. Chaque étape peut exploiter une invite personnalisée, une mémoire stockée et une logique décisionnelle pour adapter le comportement en fonction des résultats précédents. Les développeurs peuvent intégrer toute API LLM supportée ou un modèle auto-hébergé, configurer des espaces d'observation et définir des mappages d'actions pour créer des agents qui planifient, raisonnent et apprennent sur plusieurs cycles. Des outils intégrés de journalisation, de récupération d'erreurs et d'analyse permettent une surveillance en temps réel et un affinage itératif. Que ce soit pour automatiser des flux de recherche, générer des rapports ou orchestrer des processus autonomes, LionAGI accélère la création d'agents intelligents et adaptables avec un minimum de code standard.

LLM-Agent fournit une architecture structurée pour construire des agents intelligents utilisant des LLM. Il inclut une boîte à outils pour définir des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la préservation du contexte et des exécuteurs orchestrant des chaînes d'actions complexes. Les agents peuvent appeler des API, exécuter des processus locaux, interroger des bases de données et gérer l'état de la conversation. Les modèles de prompt et les hooks de plugin permettent d'affiner le comportement de l'agent. Conçu pour l'extensibilité, LLM-Agent supporte l'ajout de nouvelles interfaces d'outils, d'évaluateurs personnalisés et de routages dynamiques des tâches, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données, la génération de code, et plus encore.