AI Agent Example est un référentiel de démonstration pratique pour les développeurs et chercheurs souhaitant construire des agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage (LLM). Le projet inclut un code d'exemple pour la planification d'agents, le stockage de mémoire et l'invocation d'outils, illustrant comment intégrer des API externes ou des fonctions personnalisées. Il propose une interface conversationnelle simple qui interprète les intentions de l'utilisateur, formule des plans d'action et exécute des tâches en appelant des outils prédéfinis. Les développeurs peuvent suivre des modèles clairs pour étendre l'agent avec de nouvelles capacités comme la planification d'événements, le scraping web ou le traitement automatisé de données. Offrant une architecture modulaire, ce modèle accélère l'expérimentation avec des workflows pilotés par l'IA et des assistants numériques personnalisés tout en donnant un aperçu de l'orchestration des agents et de la gestion d'état.

Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.

SmolAgents Dynamic Tools étend le framework Python open-source SmolAgents pour permettre aux agents basés sur LLM de faire appel dynamiquement à des outils. Les agents peuvent appeler de façon transparente divers outils pré-construits — comme la recherche Web via SerpAPI, des calculatrices mathématiques, la récupération de date et d’heure, des opérations sur le système de fichiers et des gestionnaires de requêtes HTTP personnalisés — en fonction de l’intention de l’utilisateur et des chaînes de pensée. Les développeurs peuvent enregistrer des outils supplémentaires ou personnaliser ceux existants, permettant aux agents de gérer la récupération de données, la création de contenu, le calcul et l’intégration d’API externes dans une interface unifiée. En évaluant la disponibilité des outils en temps réel, SmolAgents Dynamic Tools optimise les workflows des agents, réduisant la logique codée en dur et améliore la modularité dans divers scénarios comme l’assistance à la recherche, la génération automatisée de rapports et l’extension de chatbots.