L'outil Agent Transparency offre un cadre complet pour l'instrumentation des agents d'IA avec des fonctionnalités de transparence. Il fournit des interfaces d'enregistrement pour enregistrer les transitions d'état et les décisions, des modules pour calculer des métriques clés de transparence (par exemple, scores de confiance, filiation des décisions), et des tableaux de bord de visualisation pour explorer le comportement de l'agent dans le temps. En s'intégrant parfaitement aux frameworks d'agents populaires, il génère des logs structurés de transparence, supporte l'export en formats JSON ou CSV, et inclut des utilitaires pour tracer des courbes de transparence pour des audits et des analyses de performance. Cette boîte à outils permet aux équipes d'identifier des biais, de déboguer des workflows et de démontrer des pratiques responsables d'IA.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

NaturalAgents est une bibliothèque Python open-source conçue pour rationaliser la création et le déploiement d'agents alimentés par LLM. Elle fournit des modules pour la gestion de la mémoire, le suivi du contexte et l'intégration d'outils, permettant aux agents de stocker et de rappeler des informations lors de longues sessions. Un planificateur hiérarchique orchestre le raisonnement et les actions multi-étapes, tandis qu'un système d'extension supporte l'enregistrement de plugins personnalisés et d'appels API externes. La journalisation intégrée et les analyses permettent aux développeurs de surveiller la performance des agents et de déboguer les flux de travail. NaturalAgents supporte une exécution synchrone et asynchrone, le rendant flexible pour les cas d'utilisation interactifs et les pipelines automatisés.