Personal AI Assistant est un agent AI modulaire développé en Python pour fournir une conversation, une mémoire contextuelle et l'exécution automatique de tâches. Il dispose d'un système de plugins pour la navigation web, la gestion de fichiers, l'envoi d'emails et la planification de calendrier. Soutenu par des modèles linguistiques d'OpenAI ou locaux et un stockage mémoire basé sur SQLite, il conserve l'historique de la conversation et adapte ses réponses au fil du temps. Les développeurs peuvent étendre ses capacités avec des modules personnalisés pour créer un assistant sur mesure pour la productivité, la recherche ou l'automatisation domestique.

SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

GPT-agents est un ensemble d'outils axé sur les développeurs qui simplifie la création et l'orchestration d'agents IA autonomes utilisant GPT. Il offre des classes d'agents intégrées, un système modulaire d'intégration d'outils et une gestion de mémoire persistante pour soutenir le contexte en cours. Le framework gère des boucles de planification conversationnelle et la collaboration multi-agents, permettant d’assigner des objectifs, de planifier des sous-tâches et de relier des agents pour des workflows complexes. Supporte des outils personnalisables, la sélection de modèles et la gestion des erreurs pour une automatisation robuste et scalable dans divers domaines.

Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.