Flock fournit un cadre modulaire convivial pour enchaîner plusieurs appels LLM, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes dans des agents autonomes. Avec le support de l'exécution asynchrone et des extensions de plugins, Flock permet un contrôle précis du comportement de l'agent, des déclencheurs et de la gestion du contexte. Il fonctionne parfaitement dans les environnements Node.js et navigateur, permettant aux équipes de prototyper rapidement des chatbots, des flux de traitement de données, des assistants virtuels et d'autres solutions d'automatisation basées sur l'IA.

L'API LangGraphJS fournit une interface programmatique pour concevoir des flux de travail d'agents IA en utilisant des graphes dirigés. Chaque nœud du graphique représente un appel LLM, une logique de décision ou une transformation de données. Les développeurs peuvent enchaîner des nœuds, gérer la logique de branchement et gérer l'exécution asynchrone de manière transparente. Avec des définitions TypeScript et des intégrations intégrées pour des fournisseurs LLM populaires, cela facilite le développement d'agents conversationnels, de pipelines d'extraction de données et de processus complexes multi-étapes sans code boilerplate.

OpenAI Agents offre un environnement modulaire pour définir, exécuter et gérer des agents IA autonomes basés sur les modèles de langage OpenAI. Les développeurs peuvent configurer des agents avec des magasins de mémoire, enregistrer des outils ou plugins personnalisés, orchestrer la collaboration multi-agent et surveiller l'exécution via une journalisation intégrée. Le cadre gère les appels API, la gestion du contexte et la planification asynchrone des tâches, permettant un prototypage rapide de workflows complexes pilotés par l'IA et d'applications telles que l'extraction de données, l'automatisation du support client, la génération de code et l'assistance à la recherche.

vagent_comm est un cadre client API qui simplifie l'échange de messages entre les applications Python et les agents VAgent AI. Il supporte l'authentification token sécurisée, la mise en forme JSON automatique et le transport dual via WebSocket et HTTP REST. Les développeurs peuvent établir des sessions, envoyer des textes ou des charges de données, gérer des réponses en flux continu et gérer les tentatives en cas d'erreur. L'interface asynchrone du library et la gestion intégrée des sessions permettent une intégration transparente dans des chatbots, des assistants virtuels et des flux de travail automatisés.

SwiftAgent offre une boîte à outils robuste pour construire des agents intelligents en intégrant directement les modèles d'OpenAI dans Swift. Les développeurs peuvent déclarer des actions personnalisées et des outils externes, que les agents invoquent en fonction des requêtes utilisateur. Le framework maintient la mémoire de conversation, permettant aux agents de se référer aux interactions passées. Il supporte la templating de prompts et l'injection de contexte dynamique, facilitant les dialogues multi-tours et la logique de décision. L'API asynchrone de SwiftAgent fonctionne parfaitement avec la concurrence Swift, la rendant idéale pour iOS, macOS ou des environnements côté serveur. En abstraisant les appels de modèles, le stockage de mémoire et l'orchestration de pipelines, SwiftAgent permet aux équipes de prototyper et déployer rapidement des assistants conversationnels, chatbots ou agents d'automatisation dans leurs projets Swift.

FastMCP est un framework Python open-source pour construire des serveurs et des clients MCP (Model Context Protocol) qui habilitent les LLM avec des outils externes, des sources de données et des invites personnalisées. Les développeurs définissent des classes d'outils et des gestionnaires de ressources en Python, les enregistrent auprès du serveur FastMCP et les déploient en utilisant des protocoles de transport comme HTTP, STDIO ou SSE. La bibliothèque client offre une interface asynchrone pour interagir avec n'importe quel serveur MCP, facilitant l'intégration transparente des agents IA dans les applications.

A2A4J est un cadre Java léger conçu pour construire des agents IA autonomes. Il offre des abstractions pour les agents, outils, mémoires et planificateurs, supportant l'exécution asynchrone des tâches et une intégration transparente avec OpenAI et d'autres API LLM. Sa conception modulaire vous permet de définir des outils et des magasins de mémoire personnalisés, d'orchestrer des workflows multi-étapes et de gérer des boucles de décision. Avec la gestion des erreurs intégrée, la journalisation et l'extensibilité, A2A4J accélère le développement d'applications Java intelligentes et de microservices.

Chainlit est un framework Python asynchrone open-source conçu pour aider les développeurs à construire et déployer rapidement des applications d'IA conversationnelle et d'agents évolutifs. Il prend en charge les intégrations avec des bibliothèques et des frameworks Python populaires pour offrir une expérience de développement fluide. Avec Chainlit, les utilisateurs peuvent créer des applications de chat prêtes à l'emploi capables de gérer des interactions complexes et de conserver le contexte de la conversation.

DelphiGemini fournit une enveloppe légère et facile à utiliser autour de l’API Google Gemini LLM pour les développeurs Delphi. Elle gère l’authentification, la mise en forme des requêtes et l’analyse des réponses, permettant d’envoyer des prompts et de recevoir des complétions de texte ou des réponses de chatbot. Avec la prise en charge de la sortie en streaming, vous pouvez afficher les tokens en temps réel. La bibliothèque propose également des méthodes synchrones et asynchrones, des délais d’attente configurables et des rapports d’erreurs détaillés. Utilisez-la pour créer des chatbots, générateurs de contenu, traducteurs, résumeurs ou toute autre fonctionnalité alimentée par l’IA directement dans vos applications Delphi.