Agentic Solver fournit une boîte à outils complète pour développer des agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage (LLMs) pour résoudre des problèmes concrets. Il propose des composants pour la décomposition des tâches, la planification, l'exécution et l'évaluation des résultats, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en actions Séquencées. Les utilisateurs peuvent intégrer des API externes, des fonctions personnalisées et des magasins de mémoire pour étendre les capacités des agents, tandis que la journalisation intégrée et les mécanismes de nouvelle tentative garantissent la résilience. Écrit en Python, le cadre supporte des pipelines modulaires et des modèles de prompt flexibles, facilitant les expérimentations rapides. Que ce soit pour automatiser le support client, l’analyse de données ou la génération de contenu, Agentic Solver rationalise le cycle de vie complet, de la configuration initiale à la surveillance continue et à l'optimisation des performances.

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.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.

Le Dynamic Multi-Agent RAG Pathway offre une architecture modulaire où chaque agent gère des tâches spécifiques — telles que la récupération de documents, la recherche vectorielle, le résumé de contexte ou la génération — tandis qu’un orchestrateur central routage dynamiquement les entrées et sorties entre eux. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, assembler des pipelines via des fichiers de configuration simples, et tirer parti du journalisation intégrée, de la surveillance et du support de plugin. Ce cadre accélère le développement de solutions RAG complexes, permettant une décomposition adaptative des tâches et un traitement parallèle pour améliorer le débit et la précision.

Lagent est un cadre axé sur les développeurs, qui permet la création d'agents intelligents sur la base de grands modèles linguistiques. Il propose des modules de planification dynamique qui divisent les tâches en sous-objectifs, des systèmes de mémoire pour maintenir le contexte sur de longues sessions et des interfaces d’intégration d’outils pour les appels API ou l’accès à des services externes. Avec des pipelines personnalisables, les utilisateurs définissent le comportement de l’agent, les stratégies de prompt, la gestion des erreurs et l’analyse des sorties. Les outils de journalisation et de débogage de Lagent aident à surveiller les étapes de décision, tandis que son architecture évolutive supporte les déploiements locaux, cloud ou en entreprise. Il accélère la création d’assistants autonomes, d’analyses de données et d’automatisations de flux de travail.

SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.

AgentSmith est un cadre modulaire d’orchestration d’agents en Python, permettant aux développeurs de définir, configurer et exécuter plusieurs agents IA en collaboration. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécialisés — chercheur, planificateur, codeur ou réviseur — et communiquer via un bus de messages interne. AgentSmith supporte la gestion de mémoire via des magasins vectoriels comme FAISS ou Pinecone, la décomposition des tâches en sous-tâches et la supervision automatisée pour assurer l’atteinte des objectifs. Les agents et les pipelines sont configurés via des fichiers YAML lisibles par l’humain, et le framework s’intègre facilement avec les API OpenAI et des modèles LLM personnalisés. Il inclut la journalisation, la surveillance et la gestion des erreurs intégrées, ce qui en fait un outil idéal pour automatiser le développement logiciel, l’analyse de données et les systèmes de support à la décision.

Bot-With-Plan offre un modèle Python modulaire pour construire des agents IA qui génèrent d'abord un plan détaillé avant l'exécution. Il utilise GPT d'OpenAI pour analyser les instructions utilisateur, décomposer les tâches en étapes séquentielles, valider le plan, puis exécuter chaque étape via des outils externes comme la recherche web ou des calculatrices. Le cadre inclut la gestion des prompts, le parsing des plans, l'orchestration de l'exécution et la gestion des erreurs. En séparant les phases de planification et d'exécution, il offre une meilleure supervision, un débogage plus simple et une structure claire pour l’extension avec de nouveaux outils ou capacités.

Deep Research Agentic AI utilise des modèles linguistiques avancés comme GPT-4 pour effectuer des tâches de recherche de manière autonome. Les utilisateurs définissent des objectifs de haut niveau, et l’agent les décompose en sous-tâches, recherche des articles académiques et des sources web, traite et résume les résultats, écrit des extraits de code, et s’auto-évalue. Ses intégrations modulaires d’outils automatisent la collecte de données, l’analyse et la génération de rapports, permettant aux chercheurs d’itérer rapidement, d’externaliser le travail répétitif et de se concentrer sur des idées de haut niveau et l’innovation.

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.

mini-agi est conçu pour simplifier la création d’agents IA autonomes en fournissant un cadre minimal et modulaire. Écrit en Python, il exploite les modèles linguistiques d’OpenAI pour interpréter des objectifs de haut niveau, les décomposer en sous-tâches, et orchestrer des appels d’outils comme des requêtes HTTP, des opérations sur fichiers ou des actions personnalisées. Le cadre comprend un stockage mémoire pour suivre l’état et les résultats de l’agent, un module de planification pour la décomposition des tâches avec des heuristiques basées sur le coût, et un module d’exécution qui appelle en séquence les outils. Avec des fichiers de configuration, les utilisateurs peuvent injecter des outils personnalisés, définir des modèles d’invite et ajuster la profondeur de planification. La structure légère de mini-agi en fait un outil idéal pour les prototypes d’agents IA effectuant des recherches, automatisant des flux de travail, ou générant du code de manière autonome.

Proactive AI Agents est un cadre centré sur le développeur conçu pour architecturer des écosystèmes sophistiqués d'agents autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Il offre des capacités prête à l'emploi pour la création d'agents, la décomposition des tâches et la communication inter-agent, permettant une coordination fluide sur des objectifs complexes à plusieurs étapes. Chaque agent peut être équipé d'outils personnalisés, de stockage mémoire et d'algorithmes de planification, leur permettant d'anticiper proactivement les besoins des utilisateurs, de planifier des tâches et d'ajuster les stratégies en temps réel. Le cadre supporte l'intégration modulaire de nouveaux modèles linguistiques, kits d'outils et bases de connaissances, tout en proposant des fonctions de journalisation et de surveillance intégrées. En abstraisant les complexités de l'orchestration des agents, Proactive AI Agents accélère le développement de workflows pilotés par l'IA pour la recherche, l'automatisation et les applications en entreprise.