Maux est une plateforme SaaS d'agents IA qui permet aux équipes de concevoir, configurer et lancer des agents autonomes intelligents sans gestion approfondie de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles modulaires, personnaliser des chaînes de prompts et intégrer des API telles que Slack, des systèmes CRM ou des bases de données. Maux supporte l'orchestration multi-agents, permettant aux agents de communiquer et de coordonner des tâches complexes. Des tableaux de bord de surveillance intégrés et des journaux offrent un aperçu des performances, des métriques d'utilisation et de la gestion des erreurs. La plateforme propose également un contrôle de version, un accès basé sur les rôles et des déclencheurs Webhook, facilitant le déploiement transparent d'agents IA de niveau production pour le support client, l'automatisation de la recherche, le traitement de données et l'automatisation des flux de travail.

HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

Java-Action-Storage est une composante centrale du cadre multi-agents LightJason conçue pour gérer la persistance de bout en bout des actions des agents. Il définit une interface ActionStorage générique avec des adaptateurs pour les bases de données populaires et les systèmes de fichiers, supporte les écritures asynchrones et en lots, et gère l’accès concurrentiel de plusieurs agents. Les utilisateurs peuvent configurer les stratégies de stockage, interroger les journaux d’actions historiques et rejouer les séquences pour auditer le comportement du système ou récupérer l’état des agents après des défaillances. Le module s’intègre via une injection de dépendances simple, permettant une adoption rapide dans les projets d’IA basés sur Java.

Le MCP Agent Proxy agit comme un service middleware entre vos applications et l'API OpenAI. Il transfère de manière transparente les appels ChatCompletion et Embedding, gère le streaming des réponses aux clients, met en cache les résultats pour améliorer la performance et réduire les coûts, journalise les métadonnées des requêtes et réponses pour le débogage, et permet une personnalisation à la volée des paramètres API. Les développeurs peuvent l'intégrer dans des frameworks d'agents existants pour simplifier le traitement multi-canaux et maintenir une seule endpoint gérée pour toutes les interactions IA.