Self-Determining AI Agents est un framework basé sur Python conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une boucle de planification personnalisable où les agents génèrent des tâches, planifient des stratégies et exécutent des actions à l'aide d'outils intégrés. Le framework inclut des modules de mémoire persistants pour la conservation du contexte, un système de planification flexible et des hooks pour l'intégration d'outils personnalisés tels que API web ou requêtes de base de données. Les développeurs définissent des objectifs d'agents via des fichiers de configuration ou du code, et la bibliothèque gère le processus décisionnel itératif. Il supporte la journalisation, la surveillance des performances et peut être étendu avec de nouveaux algorithmes de planification. Idéal pour la recherche, l'automatisation des workflows et la prototypage rapide de systèmes multi-agents intelligents.

Agent Logging fournit un cadre unifié de journalisation pour les frameworks d'agents IA et les flux de travail personnalisés. Il intercepte et enregistre chaque étape de l'exécution d'un agent — génération d'invites, invocation d'outils, réponse LLM et sortie finale — avec horodatages et métadonnées. Les logs peuvent être exportés en JSON, CSV ou envoyés à des services de surveillance. La bibliothèque prend en charge des niveaux de journalisation personnalisables, des hooks pour l'intégration avec des plateformes d'observabilité et des outils de visualisation pour suivre les chemins de décision. Avec Agent Logging, les équipes obtiennent des insights sur le comportement des agents, détectent les goulets d'étranglement de performance et maintiennent des enregistrements transparents à des fins d'audit.

Devon fournit une suite complète d'outils pour définir, orchestrer et exécuter des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs pour l'agent, spécifier des tâches appelables et chaîner des actions en fonction de conditions. Grâce à une intégration transparente avec des modèles linguistiques tels que GPT et des bases de données vectorielles locales, les agents ingèrent et interprètent les entrées utilisateur, récupèrent des connaissances contextuelles et génèrent des plans. Le framework supporte la mémoire à long terme via des backends de stockage modulaires, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées. Des composants de surveillance et de journalisation intégrés permettent un suivi en temps réel des performances de l'agent, tandis qu'une CLI et un SDK facilitent le développement et le déploiement rapides. Convient pour automatiser le support client, les pipelines d'analyse de données et les opérations métier routinières, Devon accélère la création de travailleurs numériques évolutifs.