Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.

gaidme est un outil d'interface de ligne de commande (CLI) conçu pour aider les développeurs et les professionnels de l'informatique à générer des commandes terminal en utilisant l'intelligence artificielle. En décrivant simplement ce que vous voulez faire, gaidme peut suggérer des commandes que vous pouvez exécuter en un clic ou copier dans votre presse-papiers. Il prend également en charge l'historique des commandes, vous permettant de réutiliser et de modifier facilement des commandes passées. Avec la confidentialité comme priorité, gaidme ne stocke pas vos données à moins que vous n'optiez pour cette option. Disponible sur les plateformes prenant en charge Python 3.8 ou supérieur, gaidme améliore votre expérience terminal, vous faisant gagner du temps et réduisant la surcharge mentale.

Mito est une plateforme basée sur le cloud qui facilite la science des données Python en vous permettant de modifier les données directement dans une interface de feuille de calcul. Il génère automatiquement du code Python, ce qui le rend incroyablement utile pour les analystes et les scientifiques des données qui cherchent à optimiser leurs flux de travail. Les outils assistés par IA de Mito augmentent encore la productivité en automatisant les tâches répétitives et en fournissant des capacités de manipulation des données sans couture.

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.

QueryCraft est un outil d'ingénierie des invites basé sur Python, conçu pour rationaliser le développement des agents IA. Il permet aux utilisateurs de définir des invites structurées via un pipeline modulaire, de se connecter sans problème à plusieurs API LLM, et de réaliser des évaluations automatisées selon des métriques personnalisées. Avec une journalisation intégrée de l’utilisation des jetons et des coûts, les développeurs peuvent mesurer la performance, comparer différentes versions d’invites et identifier des inefficacités. QueryCraft comprend également des outils de débogage pour inspecter les sorties du modèle, visualiser les étapes du flux de travail et effectuer des benchmarks sur différents modèles. Ses interfaces CLI et SDK permettent une intégration dans les pipelines CI/CD, favorisant une itération rapide et une collaboration efficace. En fournissant un environnement complet pour la conception, le test et l’optimisation des invites, QueryCraft aide les équipes à fournir des solutions d’agents IA plus précises, efficaces et rentables.

AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.

L'API Open Assistant fournit un client Python complet et des outils CLI pour interagir avec le serveur Open Assistant, une plateforme open-source de communication IA auto-hébergée. En exposant des points de terminaison pour créer des conversations, envoyer des invites utilisateur, diffuser des réponses générées par IA et recueillir des commentaires sur les réponses, elle permet aux développeurs d'orchestrer des workflows de chat complexes. Elle supporte la configuration de connexion, les jetons d'authentification, la sélection de modèles personnalisables et la gestion de messages groupés. Qu'elle soit déployée localement pour la confidentialité ou connectée à des instances distantes, l'API offre un contrôle complet sur l'état des conversations et la journalisation, idéale pour construire, tester et faire évoluer des assistantes de style ChatGPT dans diverses applications.

Chat-With-Data est un outil en Python avec une interface web basée sur Streamlit, LangChain et l'API GPT d'OpenAI. Il analyse automatiquement des jeux de données tabulaires ou des schémas de bases de données et crée un agent AI qui comprend les requêtes en langage naturel. En coulisses, il divise de grandes tables, construit un index d'embeddings pour la recherche sémantique et formule des invites dynamiques pour générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent poser des questions comme « Quelles sont les 5 principales régions de vente ce trimestre ? » ou « Montre-moi un diagramme à barres du chiffre d'affaires par catégorie », et recevoir des réponses ou des graphiques interactifs sans écrire de code SQL ou pandas. La plateforme fonctionne localement ou sur un serveur, garantissant la confidentialité des données et accélérant l'analyse exploratoire pour les utilisateurs techniques et non techniques.