Java-Action-Datetime est un module complémentaire pour le framework du système multi-agent LightJason, conçu pour gérer toutes les opérations temporaires dans vos agents. Il fournit des actions pour récupérer le timestamp actuel, analyser des chaînes date/heure en objets temporels Java, appliquer des modèles de formatage personnalisés, effectuer des opérations arithmétiques telles que l'ajout ou la soustraction de durées, calculer des différences entre datetimes et convertir entre fuseaux horaires. Ces actions s'intègrent parfaitement dans le code de l'agent LightJason, réduisent le code redondant et permettent un raisonnement temporel fiable et cohérent dans des déploiements d'agents distribués.

Toolhouse est une plateforme pour développeurs conçue pour créer et déployer des agents AI et des workflows sans les tracas du code standardisé. Elle est livrée avec des cadres agentiques préconstruits tels que RAG, evals, intégrations API, mémoire, cache, invites et outils, permettant aux développeurs de construire et d'expédier rapidement des produits AI fonctionnels. Avec un support robuste pour les intégrations d'applications tierces, Toolhouse offre une expérience de développement et de débogage fluide, accélérant significativement le cycle de vie de production.

Agent Adapters est conçu pour fournir aux développeurs une interface cohérente pour connecter des agents AI à des services et frameworks externes. Grâce à son architecture modulaire d'adaptateurs, il propose des adaptateurs préfabriqués pour les API HTTP, plateformes de messagerie comme Slack et Teams, et des points de terminaison d'outils personnalisés. Chaque adaptateur gère l'analyse des requêtes, la cartographie des réponses, la gestion des erreurs, ainsi que des hooks optionnels pour la journalisation ou la surveillance. Les développeurs peuvent également enregistrer leurs propres adaptateurs en implémentant une interface définie et en configurant les paramètres de l'adaptateur dans les réglages de leur agent. Cette approche rationalisée réduit le code boilerplate, garantit une exécution cohérente des workflows, et accélère le déploiement d'agents sur plusieurs environnements sans réécrire la logique d'intégration.

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.

CrewAI Agent Generator utilise une interface en ligne de commande pour initialiser un nouveau projet d’agent IA avec des structures de dossiers solidement établies, des modèles de prompts d’exemple, des définitions d’outils et des stubs de test. Vous pouvez configurer des connexions à OpenAI, Azure ou des endpoints LLM personnalisés ; gérer la mémoire de l’agent avec des magasins vectoriels ; orchestrer plusieurs agents dans des workflows collaboratifs ; consulter des logs détaillés de conversation ; et déployer vos agents sur Vercel, AWS Lambda ou Docker avec des scripts intégrés. Il accélère le développement et garantit une architecture cohérente pour les projets d’agents IA.

Dev-Agent est un framework d'agents IA open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des agents autonomes. Il combine une architecture modulaire de plugins avec une invocation d'outils facile à configurer, y compris des points de terminaison HTTP, des requêtes de base de données et des scripts personnalisés. Les agents peuvent exploiter une couche de mémoire persistante pour référencer les interactions passées, et orchestrer des flux de raisonnement à plusieurs étapes pour des tâches complexes. Avec la prise en charge intégrée des modèles GPT d'OpenAI, les utilisateurs définissent le comportement des agents via des spécifications JSON ou YAML simples. L'outil CLI gère l'authentification, l'état de la session, et la journalisation. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de récupération de données ou des helpers CI/CD automatisés, Dev-Agent réduit la surcharge de développement et permet une extension transparente via des plugins communautaires, offrant flexibilité et évolutivité pour diverses applications basées sur l'IA.

ExampleAgent est une boîte à outils axée sur le développement pour accélérer la création d'assistants pilotés par l'IA. Il s'intègre directement aux modèles GPT d'OpenAI pour gérer la compréhension et la génération du langage naturel et propose un système plug-in pour ajouter des outils ou API personnalisés. Le framework gère le contexte de conversation, la mémoire et la gestion des erreurs, permettant aux agents d'effectuer la récupération d'informations, l'automatisation des tâches et des workflows de prise de décision. Avec des modèles de code clairs, une documentation et des exemples, les équipes peuvent rapidement créer des agents spécifiques au domaine pour les chatbots, l'extraction de données, la planification, etc.

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.