OpenAI Agents JS permet aux développeurs de construire des agents IA en combinant des modèles OpenAI avec des ensembles d’outils personnalisés. Les agents peuvent traiter l’entrée utilisateur, appeler des API externes, gérer des conversations avec mémoire de façon persistante et effectuer des tâches telles que le web scraping, la génération de code ou la recherche de données. Le framework propose un système de plugins pour enregistrer des outils, une classe Agent standard pour l’orchestration, des abstractions de mémoire intégrées et un support pour les modèles basés sur le chat et la complétion. Les fonctionnalités incluent la récupération d’erreurs, l’orchestration multi-outils et les middleware personnalisables. En définissant des outils et en les alimentant dans l’instance de l’agent, vous pouvez déployer des workflows sophistiqués pilotés par l’IA dans Node.js ou dans des contextes de navigateur avec un minimum de boilerplate. Il simplifie également la gestion des clés API et supporte les opérations asynchrones, permettant aux agents d’exécuter des tâches longues ou de s’intégrer facilement aux bases de données et aux files d’attente de messages.

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.

Le SDK Goat est conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents IA en Go. Il fournit des intégrations LLM modulables (OpenAI, Anthropic, Azure, modèles locaux), un registre d'outils pour les actions personnalisées et des mémoires pour des conversations avec état. Les développeurs peuvent définir des chaînes, des stratégies de représentation et des éditeurs pour produire des interactions via CLI, WebSocket, points d'extrémité REST ou une interface Web intégrée. Goat supporte les réponses en streaming, la journalisation personnalisable et la gestion facile des erreurs. En combinant ces composants, vous pouvez développer des chatbots, des flux de travail d'automatisation et des systèmes de soutien à la décision en Go avec un minimal de boilerplate, tout en conservant la flexibilité de changer ou d'étendre les fournisseurs et outils selon les besoins.