CopilotKit est un framework Python open source conçu pour permettre aux développeurs de construire des agents IA personnalisés. Il offre une architecture modulaire où vous pouvez enregistrer et configurer des outils — tels que l’accès au système de fichiers, la recherche web, un REPL Python, et des connecteurs SQL — que vous pouvez ensuite intégrer dans des agents utilisant n'importe quel LLM pris en charge. Des modules de mémoire intégrés permettent la persistance de l’état de la conversation, tandis que LangGraph vous permet de définir des flux de raisonnement structurés pour des tâches complexes. Les agents peuvent être déployés dans des scripts, des services web ou des applications CLI et peuvent évoluer sur plusieurs fournisseurs cloud. CopilotKit fonctionne parfaitement avec les modèles OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic, permettant des workflows automatisés, des chatbots et des bots d’analyse de données.

agent-steps est un cadre d'orchestration d'étapes Python conçu pour rationaliser le développement d'agents IA en décomposant des tâches complexes en étapes discrètes et réutilisables. Chaque étape encapsule une action spécifique — comme l'appel à un modèle linguistique, la transformation de données ou des appels API externes — et peut transmettre le contexte aux étapes suivantes. La bibliothèque supporte une exécution synchrone et asynchrone, permettant des pipelines évolutifs. Les outils de journalisation et de débogage intégrés offrent une transparence sur l'exécution des étapes, tandis que son architecture modulaire favorise la maintenabilité. Les utilisateurs peuvent définir des types d'étapes personnalisés, les enchainer dans des workflows et les intégrer facilement dans des applications Python existantes. agent-steps est adapté pour créer des chatbots, des pipelines de données automatisés, des systèmes d'aide à la décision et d'autres solutions IA multi-étapes.

ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.

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.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) est un cadre Python flexible qui simplifie la construction d'agents autonomes en combinant modèles de langage, mémoire et outils externes. Il offre des modules principaux comprenant un planificateur d'objectifs, un exécuteur de modèles et un gestionnaire de mémoire pour conserver le contexte à travers les interactions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins pour intégrer des API, bases de données ou kits d'outils personnalisés. CUPCAKE AGI supporte les workflows synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et le déploiement d'agents en production dans diverses applications.

GenAI Job Agents est un cadre open-source basé sur Python qui facilite la création et la gestion d'agents de travail alimentés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des types de tâches personnalisés et des comportements d'agents à l'aide de fichiers de configuration simples ou de classes Python. Le système s'intègre parfaitement avec OpenAI pour le raisonnement basé sur LLM et avec LangChain pour la chaînage d'appels. Les tâches peuvent être mises en file d'attente, exécutées en parallèle et surveillées via des mécanismes de journalisation et de gestion des erreurs intégrés. Les agents peuvent gérer des entrées dynamiques, réessayer automatiquement en cas d'échec et produire des résultats structurés pour le traitement en aval. Avec une architecture modulaire, des plugins extensibles et des API claires, GenAI Job Agents permet aux équipes d'automatiser des tâches répétitives, d'orchestrer des flux de travail complexes et de faire évoluer les opérations pilotées par l'IA en environnement de production.

SonAgent est un cadre extensible open-source conçu pour construire, organiser et exécuter des agents IA en Python. Il fournit des modules principaux pour le stockage de mémoire, des wrappers d'outils, la logique de planification et la gestion d'événements asynchrones. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, intégrer des modèles linguistiques, gérer la mémoire à long terme des agents et orchestrer plusieurs agents pour collaborer sur des tâches complexes. La conception modulaire de SonAgent accélère le développement de bots conversationnels, d'automatisations de flux de travail et de systèmes d'agents distribués.