Mina fournit une base légère mais puissante pour construire des agents IA en Python. Vous pouvez définir des outils personnalisés (tels que des extracteurs Web, des calculateurs ou des connecteurs de base de données), attacher des buffers de mémoire pour conserver le contexte de conversation, et orchestrer des séquences d'appels aux modèles linguistiques pour un raisonnement en plusieurs étapes. Basé sur des API LLM courantes, Mina gère l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouvelles capacités, tandis que l'interface CLI permet une prototypage rapide et le déploiement d'applications pilotées par des agents.

PyBrain, abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, est une bibliothèque modulaire et open-source conçue pour les tâches d'apprentissage automatique. Elle prend en charge la construction de réseaux neuronaux, l'apprentissage par renforcement et d'autres algorithmes d'IA. Grâce à ses algorithmes puissants et faciles à utiliser, PyBrain offre un outil précieux tant pour les développeurs que pour les chercheurs cherchant à résoudre divers problèmes d'apprentissage automatique. La bibliothèque s'intègre de manière fluide avec d'autres bibliothèques Python et convient à des tâches allant de l'apprentissage supervisé simple à des scénarios complexes d'apprentissage par renforcement.

PySpur offre un environnement intégré pour construire, tester et déployer des agents IA via une interface utilisateur conviviale basée sur des nœuds. Les développeurs assemblent des chaînes d'actions — telles que des appels à des modèles linguistiques, la récupération de données, la création de branches de décision et des interactions API — en glissant-déposant des blocs modulaires. Un mode de simulation en direct permet aux ingénieurs de valider la logique, d’inspecter les états intermédiaires et de déboguer les flux de travail avant le déploiement. PySpur propose également le contrôle de version des flux d'agents, le profilage des performances et un déploiement en un clic vers le cloud ou une infrastructure locale. Avec des connecteurs modulaires et la prise en charge de LLMs et de bases de données vectorielles populaires, les équipes peuvent rapidement prototyper des agents de raisonnement complexes, des assistants automatisés ou des pipelines de données. Open-source et extensible, PySpur minimise la boilerplate et la surcharge d'infrastructure, permettant une itération plus rapide et des solutions d'agents plus robustes.

SARL offre des outils de prise de décision et supporte la dynamique avec l'IDE Eclipse, proposant support éditeur, génération de code, débogage et outils de test. Le moteur d'exécution peut cibler différentes plateformes, y compris des cadres de simulation (par ex., MadKit, Janus) et des systèmes réels en robotique et IoT. Les développeurs peuvent structurer des applications MAS complexes en assemblant des compétences et protocoles modulaires, simplifiant le développement de systèmes d'IA distribués et adaptatifs.

MACL est un cadre Python modulaire conçu pour simplifier la création et l'orchestration de multiples agents IA. Il vous permet de définir des agents individuels avec des compétences personnalisées, de configurer des canaux de communication et de planifier des tâches sur un réseau d'agents. Les agents peuvent échanger des messages, négocier des responsabilités et s'adapter dynamiquement en fonction des données partagées. Avec une prise en charge intégrée des LLM populaires et un système de plugins pour extensibilité, MACL permet des flux de travail IA évolutifs et faciles à maintenir dans des domaines tels que l'automatisation du service client, les pipelines d'analyse de données et les environnements de simulation.

LangGraph offre une abstraction basée sur un graphe pour concevoir des flux de travail d'agents AI. Les développeurs définissent des nœuds représentant des invites, outils, sources de données ou logique de décision, puis connectent ces nœuds avec des bords pour former un graphe dirigé. Lors de l'exécution, LangGraph parcourt le graphe, exécutant des appels LLM, des requêtes API et des fonctions personnalisées en séquence ou en parallèle. La prise en charge intégrée du cache, de la gestion des erreurs, du journal et de la concurrence assure un comportement robuste de l'agent. Des modèles de nœuds et de bords extensibles permettent aux utilisateurs d'intégrer tout service ou modèle externe, rendant LangGraph idéal pour construire des chatbots, des pipelines de données, des travailleurs autonomes et des assistants de recherche sans code boilerplate complexe.

CodeFuse-muAgent est un cadre open-source basé sur Python qui orchestre plusieurs agents IA autonomes pour résoudre collectivement des tâches complexes. Les développeurs définissent des agents individuels avec des compétences spécialisées — telles que traitement de données, compréhension du langage naturel ou interaction avec des API externes — et configurent les protocoles de communication pour une délégation dynamique des tâches. Le cadre fournit une gestion centralisée de la mémoire, la journalisation et la surveillance, tout en restant indépendant du modèle, supportant l'intégration avec des LLM populaires et des modèles IA personnalisés. En utilisant CodeFuse-muAgent, les équipes peuvent construire des workflows IA modulaires, automatiser des processus multi-étapes et faire évoluer les déploiements dans divers environnements. Des fichiers de configuration flexibles et des API extensibles permettent une mise en prototype rapide, des tests et un réglage fin, rendant cela adapté aux cas d'utilisation dans le support client, les pipelines de génération de contenu, les assistants de recherche, et plus encore.

llm-lab fournit une boîte à outils flexible pour créer des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage. Elle comprend un moteur d'orchestration d'agents, la prise en charge de modèles de prompts personnalisés, le suivi de la mémoire et de l'état, et une intégration transparente avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios, définir des chaînes d'outils, simuler des interactions et collecter des logs de performance. Le framework propose également une suite de tests intégrée pour valider le comportement des agents face à des résultats attendus. Conçu pour l'extensibilité, llm-lab permet aux développeurs d'échanger de fournisseurs LLM, d'ajouter de nouveaux outils et de faire évoluer la logique des agents à travers des expérimentations itératives.