L'agent IA basé sur ToolHouse et Groq LLM prend en charge des invites en langage naturel provenant des développeurs et orchestration une chaîne d'outils—tels que générateurs de code, linters, runners de tests et connecteurs CI/CD—pour produire, valider et affiner des extraits de code. Il supporte plusieurs langages de programmation, propose des itérations basées sur les retours, et peut intégrer des plugins personnalisés pour des tâches spécialisées. En automatisant les étapes d'exécution et de test, l'agent garantit que le code généré répond aux normes de qualité avant la livraison.

LLM-Blender-Agent permet aux développeurs de construire des systèmes d'IA modulaires multi-agent en intégrant les LLM dans des agents collaboratifs. Chaque agent peut accéder à des outils tels que l'exécution Python, le scraping web, les bases de données SQL et les API externes. Le framework gère la mémoire des conversations, le raisonnement étape par étape et l'orchestration des outils, permettant des tâches telles que la génération de rapports, l'analyse de données, la recherche automatisée et l'automatisation des flux de travail. Basé sur LangChain, il est léger, extensible et compatible avec GPT-3.5, GPT-4 et d'autres LLMs.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.

LazyLLM propose des API externes ou des utilitaires personnalisés. Les agents exécutent des tâches définies via des flux de travail séquentiels ou à embranchements, prenant en charge une opération synchrone ou asynchrone. LazyLLM offre également des outils intégrés de journalisation, de test et des points d'extension pour personnaliser les prompts ou les stratégies de récupération. En gérant l'orchestration sous-jacente des appels LLM, la gestion de la mémoire et l'exécution des outils, LazyLLM permet une prototypification rapide et le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots, et de scripts d'automatisation avec peu de code standard.