Agentin est une bibliothèque Python open-source conçue pour aider les développeurs à créer des agents intelligents capables de planifier, agir et apprendre. Elle fournit des abstractions pour la gestion de la mémoire conversationnelle, l'intégration d'outils ou d'API externes et l'orchestration de plusieurs agents en flux de travail parallèles ou hiérarchiques. Avec des modules de planification configurables et un support pour les wrappers d'outils personnalisés, Agentin permet un prototypage rapide d'agents autonomes de traitement de données, de bots de service client ou d'assistants de recherche. Le framework offre également des hooks extensibles pour la journalisation et la surveillance, facilitant le suivi des décisions des agents et la résolution de problèmes dans les interactions complexes multi-étapes.

Agents with ADK est un cadre Python open-source conçu pour simplifier la création d'agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage. Il comprend des modèles d'agents modulaires, une gestion mémoire intégrée, des interfaces d'exécution d'outils et des capacités de coordination multi-agent. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des fonctions personnalisées ou des API externes, configurer des chaînes de planification et de raisonnement, et surveiller les interactions des agents. Le cadre prend en charge l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires et offre des fonctionnalités de journalisation, de logique de nouvelle tentative et d'extensibilité pour le déploiement en production.

Agenite est un framework d’agents IA centré sur Python, conçu pour simplifier la création, l’orchestration et la gestion d’agents autonomes. Il offre des composants modulaires tels que des magasins de mémoire, des planificateurs de tâches et des canaux de communication événementielle, permettant aux développeurs de construire des agents capables d’interactions avec état, de raisonnement multi-étapes et de flux de travail asynchrones. La plateforme fournit des adaptateurs pour la connexion à des API externes, bases de données et files d’attente de messages, tandis que son architecture modulaire prend en charge des modules personnalisés pour le traitement du langage naturel, la récupération de données et la prise de décision. Avec des backends de stockage intégrés pour Redis, SQL et caches en mémoire, Agenite assure un état persistant de l’agent et permet des déploiements évolutifs. Elle inclut également une interface de ligne de commande et un serveur JSON-RPC pour le contrôle à distance, facilitant l’intégration dans des pipelines CI/CD et des tableaux de bord de surveillance en temps réel.

Agent ChatRoom fournit un environnement flexible pour construire et exécuter des systèmes de conversation multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des agents avec des personas et prompts uniques, acheminer des messages entre agents et visualiser l'historique des conversations dans une interface élégante. Elle s'intègre avec les API OpenAI, prend en charge la configuration personnalisée du comportement des agents et peut être déployée sur n'importe quel service d'hébergement statique. Les développeurs bénéficient d'une architecture modulaire, d'un réglage facile des prompts et d'une interface responsive pour tester des scénarios de collaboration AI.

Agent-FLAN est conçu pour simplifier la création d'applications sophistiquées pilotées par des agents IA en segmentant les tâches en rôles de planification et d'exécution. Les utilisateurs définissent le comportement des agents et les workflows via des fichiers de configuration, en précisant les formats d'entrée, les interfaces d'outils et les protocoles de communication. L'agent de planification génère des plans de tâches de haut niveau, tandis que les agents d'exécution réalisent des actions spécifiques, telles que l'appel d'API, le traitement de données ou la génération de contenu avec de grands modèles linguistiques. L'architecture modulaire d'Agent-FLAN supporte des adaptateurs d'outils plug-and-play, des modèles de prompts personnalisés, et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Il s'intègre de façon transparente avec des fournisseurs LLM populaires tels qu'OpenAI, Anthropic et Hugging Face, permettant aux développeurs de prototyper, tester et déployer rapidement des workflows multi-agents pour des scénarios tels que assistants de recherche automatisés, pipelines de génération de contenu dynamique et automatisation des processus d'entreprise.

Agent-Oriented Architecture (AOA) est un cadre robuste qui équipe les développeurs d'outils pour construire et maintenir des systèmes multi-agents intelligents. Les agents encapsulent l'état, les comportements et les modèles d'interaction, communiquant via un bus de messages asynchrone. AOA comprend des modules pour l'enregistrement, la découverte et la mise en correspondance des agents, permettant une composition dynamique de services. La modélisation du comportement prend en charge les machines à états finis, la planification axée sur les objectifs et les déclencheurs basés sur les événements. Le cadre gère les événements du cycle de vie des agents tels que la création, la suspension, la migration et la terminaison. La surveillance intégrée et la journalisation facilitent l'optimisation des performances et le débogage. La couche de transport adaptable d'AOA prend en charge TCP, HTTP et des protocoles personnalisés, la rendant adaptable aux déploiements sur site, dans le cloud ou en edge. L'intégration avec des bibliothèques populaires assure une intégration transparente des données et des modèles d'IA.

Agent-Squad est un framework modulaire en Python qui permet aux équipes de concevoir, déployer et exécuter des systèmes multi-agents pour l'exécution de tâches complexes. Au cœur du système, Agent-Squad permet aux utilisateurs de configurer divers profils d'agents—comme récupérateurs de données, résumeurs, codeurs et validateurs—qui communiquent via des canaux définis et partagent un contexte mémoire. En décomposant des objectifs de haut niveau en sous-tâches, le framework orchestre le traitement parallèle et exploite les LLM avec des API externes, des bases de données ou des outils personnalisés. Les développeurs peuvent définir des workflows en JSON ou en code, surveiller les interactions des agents et ajuster les stratégies de façon dynamique à l'aide des outils de journalisation et d'évaluation intégrés. Les applications courantes incluent des assistants de recherche automatisés, des pipelines de génération de contenu, des bots QA intelligents, et des processus de revue de code itératifs. La conception open-source s'intègre parfaitement avec les services AWS, permettant des déploiements évolutifs.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

AgentGateway fournit un environnement axé sur le développement pour la création d'applications IA multi-agents. Elle supporte l'orchestration distribuée d'agents, l'intégration de plugins et le contrôle d'accès sécurisé. Avec des connecteurs intégrés pour les bases de données vectorielles, les API REST/gRPC et des services courants comme Slack et Notion, les agents peuvent interroger des documents, exécuter une logique métier et générer des réponses de manière autonome. La plateforme inclut la surveillance, la journalisation et le contrôle d'accès basé sur les rôles, facilitant le déploiement de solutions IA évolutives et auditable dans les entreprises.

Agentic Shared Memory fournit une solution robuste pour la gestion des données contextuelles dans des environnements multi-agents pilotés par l’IA. En utilisant des vecteurs d’intégration et des structures de données efficaces, il stocke des observations, décisions et transitions d’état des agents, permettant un accès et une mise à jour transparents du contexte. Les agents peuvent interroger la mémoire partagée pour accéder à des interactions passées ou à des connaissances globales, favorisant un comportement cohérent et une résolution collaborative de problèmes. La bibliothèque supporte une intégration plug-and-play avec des cadres IA populaires comme LangChain ou des orchestrateurs d’agents personnalisés, offrant des stratégies de rétention personnalisables, des fenêtres de contexte et des fonctions de recherche. En abstraisant la gestion de la mémoire, les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de l’agent tout en assurant une gestion scalable et cohérente de la mémoire dans des déploiements distribués ou centralisés. Cela améliore la performance globale du système, réduit les calculs redondants et renforce l’intelligence des agents au fil du temps.

Agentle fournit un cadre structuré pour que les développeurs construisent des agents d'IA personnalisés avec un minimum de code boilerplate. Il supporte la définition de workflows d'agents sous forme de séquences de tâches, l'intégration transparente avec des API et outils externes, la gestion de la mémoire conversationnelle pour la conservation du contexte, et une journalisation intégrée pour l'auditabilité. La bibliothèque propose également des hooks pour étendre la fonctionnalité, la coordination de plusieurs agents pour des pipelines complexes et une interface unifiée pour exécuter les agents localement ou les déployer via des API HTTP.

AgentPilot propose une solution monorepo complète pour construire, gérer et déployer des agents IA autonomes. Au cœur, il dispose d'un système de plugins extensible pour intégrer des outils personnalisés et des LLM, d'une couche de gestion de mémoire pour préserver le contexte entre les interactions, et d'un module de planification qui séquence les tâches des agents. Les utilisateurs peuvent interagir via une interface en ligne de commande ou un tableau de bord web pour configurer les agents, surveiller l'exécution et examiner les journaux. En abstraisant la complexité de l'orchestration des agents, de la gestion de mémoire et des intégrations API, AgentPilot permet un prototypage rapide et un déploiement prêt pour la production de workflows multi-agents dans des domaines tels que l'automatisation du support client, la génération de contenu, le traitement de données, et plus encore.

AgentMesh fournit une infrastructure modulaire pour que les développeurs créent des réseaux d'agents IA, chacun se concentrant sur une tâche ou un domaine spécifique. Les agents peuvent être découverts et enregistrés dynamiquement à l'exécution, échangent des messages de manière asynchrone et suivent des règles de routage configurables. Le framework gère les tentatives, les sauvegardes et la récupération en cas d'erreur, permettant des pipelines multi-agents pour le traitement des données, le soutien à la décision ou des cas d'utilisation conversationnels. Il s'intègre facilement aux LLM existants et aux modèles personnalisés via une interface de plugin simple.

Agents-Prompts est un dépôt GitHub complet offrant aux développeurs une collection structurée de modèles de prompts personnalisables pour construire des agents IA intelligents. Ces modèles couvrent des fonctions clés telles que la gestion de la mémoire, la mise à jour dynamique des instructions, l'orchestration multi-agent, la logique de prise de décision et l'intégration API. Les utilisateurs peuvent associer ces modèles pour définir les rôles des agents, les tâches et les flux de conversation, permettant une expérimentation et un prototypage rapides. Le dépôt inclut également des exemples de code pour l'interface avec les principaux services LLM, des exemples d'enchaînement des actions des agents et des lignes directrices pour les meilleures pratiques lors de la conception de flux de travail autonomes. En utilisant ces modèles de prompts réutilisables, les équipes peuvent accélérer le développement, maintenir la cohérence entre les agents et se concentrer sur la logique d'application de haut niveau plutôt que sur la conception de prompts de bas niveau.

AgentVerse est conçu pour faciliter la création d'architectures multi-agent en proposant un ensemble de modules réutilisables et d'abstractions. Les utilisateurs peuvent définir des classes d'agents uniques avec une logique de décision personnalisée, établir des canaux de communication pour le passage de messages, et simuler des conditions environnementales. La plateforme supporte des interactions synchrones et asynchrones entre agents, permettant des workflows complexes comme la négociation, la délégation de tâches et la résolution coopérative de problèmes. Avec la journalisation et la surveillance intégrées, les développeurs peuvent tracer les actions des agents et évaluer les métriques de performance. AgentVerse inclut également des modèles pour des cas d'utilisation courants comme l'exploration autonome, les simulations de trading et la génération de contenu collaborative. Son design modulable permet une intégration transparente des modèles ML externes, tels que les modèles linguistiques ou les algorithmes d'apprentissage par renforcement, offrant une flexibilité pour diverses applications pilotées par l'IA.

AI Agent est un framework Python open-source conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents. Il supporte l'orchestration multi-agent, une intégration transparente avec des outils et API externes, ainsi qu'une gestion mémoire intégrée pour des conversations persistantes. Les développeurs peuvent définir des invites, des actions et des workflows personnalisés, et étendre la fonctionnalité via un système de plugins. AI Agent accélère la création de chatbots, d'assistants virtuels et de workflows automatisés en fournissant des composants réutilisables et des interfaces standardisées.

CrewAI est un framework Python modulaire conçu pour construire des agents IA entièrement autonomes. Il fournit des composants clés tels qu'un orchestrateur d'agents pour la planification et la prise de décision, une couche d'intégration d'outils pour connecter des API externes ou des actions personnalisées, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte entre les interactions. Les développeurs définissent des tâches, enregistrent des outils, configurent des backend de mémoire, puis lancent des agents capables de planifier des flux de travail multi-étapes, d'exécuter des actions et de s'adapter en fonction des résultats. CrewAI est idéal pour créer des assistants intelligents, des flux de travail automatisés et des prototypes de recherche.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

AIGC Agents est un cadre modulaire open-source conçu pour simplifier la création et le déploiement d'assistants de voyage intelligents. Il offre des composants préconçus pour la compréhension du langage naturel, la planification d'itinéraires, l'intégration de la recherche de vols et d'hôtels, et l'orchestration multi-agent. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir les interfaces d'outils et étendre la fonctionnalité avec de nouvelles API. Le cadre prend en charge les pipelines basés sur Python, des points de terminaison RESTful et le déploiement conteneurisé, le rendant adapté à la fois au prototypage et à la production. Avec une gestion des erreurs intégrée, la journalisation et une gestion sécurisée des clés, AIGC Agents accélère le développement d'applications de chat IA robustes et centrées sur le voyage.

CHAMP Multiagent AI fournit un environnement unifié pour définir, entraîner et orchestrer des agents IA spécialisés collaborant sur des tâches d'entreprise. Vous pouvez créer des agents de traitement de données, des agents d’aide à la décision, des agents de planification et de surveillance, puis les relier via des flux de travail visuels ou des API. Il inclut des fonctionnalités pour la gestion des modèles, la communication agent-à-agent, la surveillance des performances et l’intégration avec des systèmes existants, permettant une automatisation évolutive et une orchestration intelligente des processus métier de bout en bout.