Le framework BeeAI offre une architecture entièrement modulaire pour construire des agents intelligents capables d'effectuer des tâches, de gérer des états et d'interagir avec des outils externes. Il comprend un gestionnaire de mémoire pour la conservation à long terme du contexte, un système de plugins pour l'intégration de compétences personnalisées, ainsi qu'un support intégré pour le chaînage d'API et la coordination multi-agents. Le framework propose des SDKs Python et JavaScript, une interface en ligne de commande pour la création de projets et des scripts de déploiement pour le cloud, Docker ou les dispositifs Edge. Des tableaux de bord de surveillance et des outils de journalisation aident à suivre la performance des agents et à diagnostiquer les problèmes en temps réel.

enhance_llm fournit un cadre modulaire pour orchestrer les appels de grands modèles de langage dans des séquences définies, permettant aux développeurs de chaîner les prompts, d'intégrer des outils ou des API externes, de gérer le contexte de conversation et d'implémenter une logique conditionnelle. Il prend en charge plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompt personnalisés, l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la gestion de la mémoire. En abstraisant la configuration de l'interaction avec LLM, enhance_llm simplifie le développement d'applications de type agent — telles que des assistants automatisés, des bots de traitement de données et des systèmes de raisonnement multi-étapes —, rendant plus facile la création, le débogage et l'extension de flux de travail sophistiqués.

GRASP propose un pipeline structuré pour construire des agents IA dans des environnements TypeScript ou JavaScript. Au cœur, les développeurs définissent des agents en enregistrant un ensemble d'outils—fonctions ou connecteurs API externes—et en spécifiant des modèles de prompts qui guident le comportement de l'agent. Des modules de mémoire intégrés permettent aux agents de stocker et de récupérer des informations contextuelles, permettant des conversations multi-tours avec un état persistant. La composante de planification orchestre la sélection et l'exécution des outils en fonction de l'entrée utilisateur, tandis que la couche d'exécution gère les appels API et le traitement des résultats. Le système de plugins de GRASP supporte des extensions personnalisées, permettant des fonctionnalités telles que la génération augmentée par récupération (RAG), la planification de tâches et la journalisation. Sa conception modulaire permet aux équipes de choisir uniquement les composants dont elles ont besoin, facilitant l'intégration avec des systèmes et services existants pour les chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés.

IoA fournit une architecture flexible pour définir, coordonner et exécuter plusieurs agents IA dans un workflow unifié. Les composants clés incluent un planificateur qui décompose les objectifs de haut niveau, un exécuteur qui délègue les tâches à des agents spécialisés, et des modules de mémoire pour la gestion du contexte. Il supporte l'intégration avec des API externes et des ensembles d'outils, la surveillance en temps réel, et des plugins de compétences personnalisables. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des assistants autonomes, des bots de support client, et des pipelines de traitement de données en combinant des modules prêts à l'emploi ou en les étendant avec une logique personnalisée.

Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

Pillar est un framework d'agents IA complet conçu pour simplifier le développement et le déploiement de workflows intelligents à plusieurs étapes. Il dispose d'une architecture modulaire avec des planificateurs pour la décomposition des tâches, des stockages de mémoire pour la rétention de contexte et des exécutants qui réalisent des actions via des API externes ou du code personnalisé. Les développeurs peuvent définir des pipelines d'agents en YAML ou JSON, intégrer n'importe quel fournisseur LLM et étendre la fonctionnalité via des plugins personnalisés. Pillar gère l'exécution asynchrone et la gestion du contexte en standard, réduisant le code boilerplate et accélérant la mise sur le marché d'applications basées sur l'IA telles que les chatbots, les assistants d'analyse de données et l'automatisation des processus métier.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

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 Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

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.

ai-agents-trial est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes utilisant LLMs. Il fournit des abstractions modulaires pour la planification des agents, l'appel d'outils (par exemple, recherche Web, calculatrices) et la gestion de la mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés, chaîner des actions sur plusieurs étapes et conserver le contexte entre les sessions. La base de code utilise les API d'OpenAI avec des utilitaires d'aide pour orchestrer les flux de travail, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide de assistants chat, de bots de recherche ou d'agents d'automatisation spécifiques à un domaine. Les points d'intégration permettent d'étendre la fonctionnalité avec de nouveaux connecteurs et sources de données sans modifier la logique principale.

AI Agents with LangGraph exploite une représentation graphique pour définir les relations et la communication entre agents IA autonomes. Chaque nœud représente un agent ou un outil, permettant la décomposition des tâches, la personnalisation des prompts et le routage dynamique des actions. Le framework s'intègre parfaitement avec des LLM populaires et prend en charge des fonctions d'outils personnalisés, des magasins de mémoire et la journalisation pour le débogage. Les développeurs peuvent prototyper des flux complexes, automatiser des processus multi-étapes et expérimenter des interactions collaboratives entre agents en quelques lignes de code Python.

AiChat offre une boîte à outils polyvalente pour créer des agents de chat intelligents en fournissant une gestion des prompts basée sur le rôle, la gestion de la mémoire et des capacités de réponse en streaming. Les utilisateurs peuvent définir plusieurs rôles conversationnels, tels que système, assistant et utilisateur, pour façonner le contexte du dialogue et le comportement. Le cadre supporte l'intégration de plugins pour des API externes, la récupération de données ou la logique personnalisée, permettant une extension fluide des fonctionnalités. La conception modulaire d'AiChat permet de changer facilement les modèles linguistiques et de configurer des boucles de rétroaction pour affiner les réponses. Les fonctionnalités de mémoire intégrée assurent la persistance du contexte entre les sessions, tandis que le support API en streaming offre une faible latence dans les interactions. Les développeurs bénéficient d'une documentation claire et de projets d'exemples pour accélérer le déploiement de chatbots sur des environnements web, desktop ou serveur.

AtomicAgent fournit un cadre structuré pour définir, composer et exécuter des tâches d’agents IA. Les modules principaux incluent un registre d’outils pour enregistrer et invoquer des services externes, un gestionnaire de mémoire pour persister le contexte conversationnel ou de tâche, et un moteur d’orchestration qui guide les interactions LLM étape par étape. Les développeurs peuvent définir des outils réutilisables, configurer la logique de décision et exploiter l’exécution asynchrone pour les tâches longues. La conception modulaire d’AtomicAgent favorise la maintenabilité, la testabilité et des itérations rapides de flux de travail complexes alimentés par IA, des chatbots aux pipelines de traitement des données.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

Blue Agent sert d'outil complet pour la construction d'agents pilotés par IA dans Node.js. Il permet aux développeurs de mettre en œuvre des prompts de raisonnement en chaîne de pensées pour améliorer le raisonnement, d’intégrer des outils et API externes pour des fonctionnalités enrichies, et de maintenir une mémoire de conversation pour la conservation du contexte. Le framework comprend un moteur de planification qui séquence les tâches, un module d'exécution pour effectuer des actions, et une journalisation intégrée pour suivre les décisions de l'agent. Les développeurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes et exploiter l'appel de fonctions pour interagir avec des services. La architecture modulaire de Blue Agent permet une extension transparente avec des plugins et supporte des outils de débogage pour observer le comportement de l'agent, ce qui en fait une solution idéale pour la création de chatbots avancés, d’assistants autonomes et de pipelines automatisés.

Clear Agent est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents pilotés par l'IA. Il propose l'enregistrement d'outils, la gestion de la mémoire et des classes d'agents personnalisables qui traitent les instructions des utilisateurs, appellent des API ou des fonctions locales, et renvoient des réponses structurées. Les développeurs peuvent définir des flux de travail, étendre la fonctionnalité avec des plugins et déployer des agents sur plusieurs plateformes sans code boilerplate. Clear Agent met l'accent sur la clarté, la modularité et la facilité d'intégration pour des assistants IA prêts pour la production.

Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

cpp-langchain implémente les fonctionnalités principales de l'écosystème LangChain en C++. Les développeurs peuvent envelopper les appels aux grands modèles de langage, définir des modèles d'invites, assembler des chaînes et orchestrer des agents qui appellent des outils ou des API externes. Il comprend des modules de mémoire pour maintenir l'état conversationnel, le support pour les embeddings pour la recherche de similarité et des intégrations avec des bases de données vectorielles. La conception modulaire permet de personnaliser chaque composant — clients LLM, stratégies d'invites, backends de mémoire et toolkits — pour répondre à des cas d'usage spécifiques. En offrant une bibliothèque uniquement en en-tête et une compatibilité CMake, cpp-langchain simplifie la compilation d'applications AI natives sur Windows, Linux et macOS sans nécessiter d'environnement Python.