L'Agent LLMLing est un cadre modulaire pour créer, configurer et déployer des agents d'IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent instancier plusieurs rôles d’agents, connecter des outils ou API externes, gérer la mémoire conversationnelle et orchestrer des flux de travail complexes. La plateforme inclut un terrain de jeu basé sur un navigateur qui visualise les interactions des agents, journalise l'historique des messages et permet des ajustements en temps réel. Avec un SDK Python, les développeurs peuvent écrire des comportements personnalisés, intégrer des bases de données vectorielles et étendre le système via des plugins. LLMLing Agent simplifie la création de chatbots, de bots d'analyse de données et d'assistants automatisés en fournissant des composants réutilisables et des abstractions claires pour la collaboration multi-agents.

SuperBot est un cadre complet d'agent AI permettant aux développeurs de déployer des assistants autonomes et sensibles au contexte via Python et la ligne de commande. Il intègre les modèles de chat d'OpenAI avec un système de mémoire, des fonctionnalités d'appel de fonctions et une architecture de plugins. Les agents peuvent exécuter des commandes shell, lancer du code, interagir avec des fichiers, effectuer des recherches sur le web et maintenir l'état de la conversation. SuperBot supporte l'orchestration multi-agent pour des workflows complexes, le tout configurable via des scripts Python simples et des commandes CLI. Son design extensible permet d'ajouter des outils personnalisés, d'automatiser des tâches et d'intégrer des API externes pour créer des applications robustes basées sur l'IA.

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.

AutonomousSphere offre un cadre complet pour le développement d'agents IA autonomes. Il dispose d'un assistant de création d'agents intuitif, d'outils CLI et GUI pour la configuration de projets, et d'un moteur d'orchestration multi-agents qui gère la communication entre agents et la délégation de tâches. Les tableaux de bord en temps réel affichent l'état des agents, les journaux et les métriques de performance, tandis que la planification de workflows automatise les tâches récurrentes. Les intégrations avec OpenAI, LLMs locaux et APIs externes permettent des opérations complexes. La prise en charge des plugins, les déclencheurs événementiels et le débogage intégré facilitent le développement. Les outils de collaboration permettent aux équipes de partager les définitions d'agents et de surveiller l'exécution, rendant AutonomousSphere idéal pour scaler l'automatisation IA dans divers cas d'usage.

CrewAI GUI Qt fournit un environnement visuel complet pour concevoir et exécuter des pipelines d'agents IA basés sur le cadre CrewAI. Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer des nœuds configurables représentant des sources de données, des modèles LLM, des étapes de traitement et des gestionnaires de sortie dans une toile, puis les lier pour définir des workflows séquentiels ou parallèles. Chaque nœud expose des paramètres personnalisables tels que la température, les limites de tokens et les points d'accès API, permettant un contrôle précis du comportement du modèle. Le moteur d'exécution en temps réel exécute le graphique, affiche les résultats intermédiaires dans des panneaux de console et met en évidence les erreurs pour le débogage. De plus, les projets peuvent être sauvegardés en JSON ou XML, importés pour la collaboration, et exportés en scripts autonomes. L'application supporte les extensions via plugins, la journalisation et la surveillance des performances, ce qui la rend idéale pour le prototypage, la recherche et le développement d'agents de niveau production.

Embabel Agent offre une approche structurée pour construire des agents IA dans les environnements Node.js et navigateur. Les développeurs définissent des outils—comme des récupérateurs HTTP, connecteurs de bases de données ou fonctions personnalisées—et configurent le comportement de l'agent via des JSON ou des classes JavaScript simples. Le framework maintient l’historique des conversations, route les requêtes vers l’outil approprié, et supporte les extensions de plugins. Embabel Agent est idéal pour créer des chatbots aux capacités dynamiques, des assistants automatisés qui interagissent avec plusieurs API, et des prototypes de recherche nécessitant une orchestration en temps réel des appels IA.

Mindcore Labs fournit un environnement sans code et convivial pour les développeurs afin de concevoir et lancer des agents IA. Il dispose d'un système de mémoire basé sur un graphe de connaissances qui conserve le contexte dans le temps, prend en charge l'ingestion de documents et de sources de données, et s'intègre avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent configurer les agents via une interface utilisateur intuitive ou CLI, les tester en temps réel, et les déployer sur des points de terminaison en production. La surveillance intégrée et les analyses aident à suivre les performances et à optimiser le comportement des agents.

Camel AI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents intelligents. Il propose des abstractions pour chaîner de grands modèles de langage, intégrer des outils et APIs externes, gérer des graphes de connaissance et persister la mémoire. Les développeurs peuvent définir des flux de travail multi-agents, décomposer des tâches en sous-plans et surveiller l'exécution via CLI ou interface web. Basé sur Python et Docker, Camel AI permet une permutation transparente des fournisseurs LLM, des plugins d'outils personnalisés et des stratégies de planification hybrides, accélérant le développement d'assistants automatisés, pipelines de données et flux de travail autonomes à grande échelle.

Swarms fonctionne comme un cadre axé sur Python et une interface web, permettant aux utilisateurs de configurer des agents individuels avec des rôles spécifiques, la gestion de la mémoire et des prompts personnalisés. Les utilisateurs définissent les interactions des agents via un éditeur de flux visuel ou une configuration YAML, orchestrant des arbres de décision complexes, des débats et des tâches collaboratives. La plateforme supporte l'intégration de plugins pour l'interrogation de données, l'accès à des bases de connaissances et des API tierces. Après déploiement, Swarms offre une surveillance en temps réel des activités des agents, des métriques de performance et des journaux. Elle se dimensionne horizontalement à l'aide d'outils d'orchestration de containers, permettant des simulations IA à grande échelle, des architectures de contrôle robotique ou des automatisations de workflows intelligents. L'architecture open-source garantit l'extensibilité, les améliorations communautaires et les options d'auto-hébergement pour un contrôle total des données.

TinyAgent fournit un framework léger pour orchestrer des tâches complexes avec des modèles GPT d'OpenAI. Les développeurs installent via pip, configurent une clé API, définissent des outils ou plugins, et utilisent un contexte en mémoire pour maintenir des conversations multi-étapes. TinyAgent supporte le chaînage de tâches, l'intégration d'API externes, et la persistance de mémoires utilisateur ou système. Son API simple en Python vous permet de prototyper des flux de travail d'analyse de données autonomes, des chatbots de service client, des assistants de génération de code, ou tout cas d'utilisation nécessitant un agent intelligent avec état. La bibliothèque reste entièrement open-source, extensible et multiplateforme.