BeeAI Framework Py Starter est un projet Python en source ouverte conçu pour faciliter la création d'agents IA. Il inclut des modules principaux pour l'orchestration des agents, un système de plugins pour étendre la fonctionnalité et des adaptateurs pour se connecter aux API LLM populaires. Les développeurs peuvent définir des tâches, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes via des fichiers de configuration simples. Le framework met l'accent sur la modularité et la facilité d'utilisation, permettant un prototypage rapide de chatbots, d'assistants automatisés et d'agents de traitement de données sans code boilerplate.

Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.

Inngest AgentKit offre un cadre complet pour développer des agents IA dans un environnement Node.js. Il exploite l'architecture événementielle d'Inngest pour déclencher des flux de travail d'agents basés sur des événements externes tels que les requêtes HTTP, les tâches planifiées ou les appels Webhook. La boîte à outils comprend des utilitaires de rendu de modèle pour créer des réponses dynamiques, une gestion intégrée de l'état pour maintenir le contexte lors des sessions, et une intégration transparente avec des API externes et des modèles de langage. Les agents peuvent transmettre des réponses partielles en streaming en temps réel, gérer une logique complexe, et orchestrer des processus à plusieurs étapes avec gestion des erreurs et tentatives. En abstraisant l'infrastructure et les préoccupations de workflow, AgentKit permet aux développeurs de se concentrer sur la conception de comportements intelligents, tout en réduisant le code répétitif et en accélérant le déploiement d'assistants conversationnels, de pipelines de traitement de données, et de bots d'automatisation.

CoderAssistants est un cadre d'agent IA conçu pour rationaliser les flux de travail de développement logiciel en intégrant directement une assistance au codage intelligente dans les environnements de développement et pipelines populaires. Au cœur, CoderAssistants orchestre de grands modèles linguistiques pour générer du code standard, suggérer des améliorations, refactoriser automatiquement du code legacy, diagnostiquer des bugs à partir de messages d'erreur et produire une documentation contextuelle. Son système de plugins modulaire permet aux équipes d'adapter des agents à des langages, frameworks ou exigences de conformité spécifiques, y compris des modèles d'invite personnalisés, des hooks de workflow et des intégrations de tests automatisés. En fournissant des assistants interactifs semblables à des chats, outils CLI et API, CoderAssistants garantit que les développeurs peuvent affiner le code de manière interactive, automatiser les tâches répétitives et maintenir une haute qualité de code dans tous leurs projets.

LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.