LLaVA-Plus s'appuie sur des bases vision-langage de pointe pour fournir un agent capable d'interpréter et de raisonner sur plusieurs images simultanément. Il intègre l'apprentissage par assemblage et la planification vision-langage pour réaliser des tâches complexes telles que la réponse à des questions visuelles, la résolution de problèmes étape par étape et les workflows d'inférence multi-étapes. Le cadre offre une architecture de plugin modulaire pour se connecter à divers backends LLM, permettant des stratégies d'invite personnalisées et des explications dynamiques en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent déployer LLaVA-Plus localement ou via la démo web hébergée, en téléchargeant une ou plusieurs images, en posant des requêtes en langage naturel et en recevant des réponses explicatives riches avec des étapes de planification. Sa conception extensible supporte le prototypage rapide d'applications multimodales, en faisant une plateforme idéale pour la recherche, l'éducation et les solutions vision-langage pour la production.

IntelliConnect est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents en connectant des LLM (par exemple, GPT-4) à divers API et services externes. Il supporte le raisonnement multi-étapes, la sélection d'outils contextuels et la gestion des erreurs, ce qui le rend idéal pour automatiser des flux de travail complexes tels que le support client, l'extraction de données à partir du Web ou de documents, la planification, etc. Son architecture basée sur des plugins permet une extension facile, tandis que la journalisation intégrée et la visibilité aident à surveiller les performances de l'agent et à affiner ses capacités au fil du temps.

LLM-Blender-Agent permet aux développeurs de construire des systèmes d'IA modulaires multi-agent en intégrant les LLM dans des agents collaboratifs. Chaque agent peut accéder à des outils tels que l'exécution Python, le scraping web, les bases de données SQL et les API externes. Le framework gère la mémoire des conversations, le raisonnement étape par étape et l'orchestration des outils, permettant des tâches telles que la génération de rapports, l'analyse de données, la recherche automatisée et l'automatisation des flux de travail. Basé sur LangChain, il est léger, extensible et compatible avec GPT-3.5, GPT-4 et d'autres LLMs.

Magi MDA est un cadre d'agent IA axé sur les développeurs qui simplifie la création et le déploiement d'agents autonomes. Il expose un ensemble de composants de base—planificateurs, exécuteurs, interprètes et mémoires—that peuvent être assemblés en pipelines personnalisés. Les utilisateurs peuvent se connecter aux fournisseurs LLM populaires pour la génération de texte, ajouter des modules de récupération pour l'augmentation des connaissances, et intégrer divers outils ou APIs pour des tâches spécialisées. Le framework gère automatiquement la raisonnement étape par étape, le routage des outils et la gestion du contexte, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur la gestion de l'orchestration.

ReasonChain fournit un pipeline modulaire pour construire des séquences d'opérations pilotées par LLM, permettant à chaque étape d'alimenter la suivante. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds de chaîne personnalisés pour la génération d'invites, les appels API à différents fournisseurs LLM, la logique conditionnelle pour diriger les flux de travail et des fonctions d'agrégation pour les résultats finaux. Le framework inclut un débogage et une journalisation intégrés pour suivre les états intermédiaires, une prise en charge des recherches dans les bases de données vectorielles et une extension facile via des modules définis par l'utilisateur. Qu'il s'agisse de résoudre des tâches de raisonnement en plusieurs étapes, d'orchestrer des transformations de données ou de construire des agents conversationnels avec mémoire, ReasonChain offre un environnement transparent, réutilisable et testable. Son design encourage l'expérimentation avec des stratégies de chaînes de pensée, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et des solutions d'IA prêtes pour la production.

Goated Agents simplifie la création de systèmes autonomes sophistiqués pilotés par l'IA en Go. En intégrant le traitement en chaîne directement dans le runtime du langage, les développeurs peuvent mettre en œuvre un raisonnement multi-étapes avec des journaux intermédiaires transparents. La bibliothèque offre une API de définition d'outils, permettant aux agents d'appeler des services externes, des bases de données ou des modules de code personnalisés. La gestion de mémoire permet de maintenir un contexte persistant lors des interactions. L'architecture de plugins facilite l'extension des capacités principales telles que les wrappers d'outils, la journalisation et la surveillance. Goated Agents exploite la performance et la typage statique de Go pour fournir une exécution efficace et fiable des agents. Que ce soit pour créer des chatbots, des pipelines d'automatisation ou des prototypes de recherche, Goated Agents fournit les éléments de base pour orchestrer des flux de raisonnement complexes et intégrer intelligemment l'IA dans des applications Go.