Le système Linguistic Agent est un cadre Open-Source Python conçu pour construire des agents intelligents qui exploitent les modèles de langage pour planifier et exécuter des tâches. Il inclut des composants pour la gestion de la mémoire, le registre d'outils, le planificateur et l'exécuteur, permettant aux agents de maintenir le contexte, d'appeler des API externes, d'effectuer des recherches sur le web et d'automatiser les flux de travail. Configurable via YAML, il prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, permettant un prototypage rapide de chatbots, résumeurs de contenu, et assistants autonomes. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité en créant des outils et des backends de mémoire personnalisés, déployant des agents localement ou sur des serveurs.

LLM-Culture offre une approche structurée pour intégrer la culture organisationnelle dans les interactions avec de grands modèles linguistiques. Vous commencez par définir les valeurs et règles de style de votre marque dans un fichier de configuration simple. Le framework fournit ensuite une bibliothèque de modèles de prompts conçus pour appliquer ces directives. Après génération, la boîte à outils d’évaluation intégrée mesure l’alignement selon vos critères culturels et met en évidence toute incohérence. Enfin, vous déployez le framework avec votre pipeline LLM – via API ou sur site – afin que chaque réponse respecte constamment le ton, l’éthique et la personnalité de votre marque.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction offre un environnement flexible pour concevoir, configurer et exécuter des systèmes composés de multiples agents IA autonomes. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles, objectifs et protocoles de communication spécifiques. Le framework gère le passage des messages, le contexte de conversation ainsi que les interactions séquentielles ou parallèles. Il supporte l’intégration avec OpenAI GPT, d’autres API LLM et des modules personnalisés. Les utilisateurs définissent des scénarios via YAML ou scripts Python, en spécifiant les détails des agents, les étapes du flux de travail et les critères d’arrêt. Le système enregistre toutes les interactions pour le débogage et l’analyse, permettant un contrôle précis du comportement des agents pour des expériences en collaboration, négociation, prise de décision et résolution de problèmes complexes.

Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.

Avalon-LLM est un cadre d'IA multi-agent basé sur Python qui permet aux utilisateurs d'orchestrer plusieurs agents pilotés par LLM dans un environnement coordonné. Chaque agent peut être configuré avec des outils spécifiques — y compris la recherche web, les opérations sur fichiers et les API personnalisés — pour réaliser des tâches spécialisées. Le cadre supporte des modules de mémoire pour stocker le contexte des conversations et les connaissances à long terme, un raisonnement en chaîne pour améliorer la prise de décision, et des pipelines d’évaluation intégrés pour benchmarker la performance des agents. Avalon-LLM offre un système de plugins modulaire, permettant aux développeurs d’ajouter ou de remplacer facilement des composants comme les fournisseurs de modèles, les kits d’outils et les magasins de mémoire. Avec des fichiers de configuration simples et des interfaces en ligne de commande, les utilisateurs peuvent déployer, surveiller et étendre des flux de travail d’IA autonomes adaptés pour la recherche, le développement et la production.

Eunomia utilise une approche axée sur la configuration pour orchestrer des agents AI. Via YAML, les utilisateurs définissent les rôles de l'agent, les modèles d'invite, les intégrations d'outils, les stocks de mémoire et la logique de branchement. Le cadre supporte des outils synchrones/asynchrones, la génération augmentée par récupération et l'invocation de chaîne de pensée. Un système de plugins extensible permet des outils personnalisés, des backend de mémoire et des intégrations de journalisation. La CLI d'Eunomia crée la structure du projet, valide les configs et exécute les agents localement ou dans des environnements cloud. Cela permet aux équipes de rapidement prototyper, itérer sur les flux de conversation et maintenir des solutions d'agents sans développement personnalisé lourd.

FreeThinker offre une architecture modulable pour définir des agents IA capables d'exécuter des tâches de manière autonome en tirant parti de grands modèles de langage, de modules de mémoire et d'outils externes. Les développeurs peuvent configurer les agents via Python ou YAML, intégrer des outils personnalisés pour la recherche web, le traitement de données ou les appels API, et utiliser des stratégies de planification intégrées. Le framework gère l'exécution étape par étape, la conservation du contexte et l'agrégation des résultats pour que les agents puissent fonctionner de manière autonome dans la recherche, l'automatisation ou les workflows de soutien à la décision.

OpenMAS est conçu pour faciliter le développement et l'évaluation d'agents d'IA décentralisés et de stratégies de coordination multi-agents. Il dispose d'une architecture modulaire permettant aux utilisateurs de définir des comportements d'agents personnalisés, des modèles d'environnement dynamiques et des protocoles de messagerie inter-agents. Le cadre prend en charge la simulation basée sur la physique, l'exécution événementielle et l'intégration de plugins pour les algorithmes d'IA. Les utilisateurs peuvent configurer des scénarios via YAML ou Python, visualiser les interactions des agents et collecter des métriques de performance via des outils d'analyse intégrés. OpenMAS rationalise la prototypage dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique coopérative et la prise de décision distribuée.

Pillar est un framework d'agents IA complet conçu pour simplifier le développement et le déploiement de workflows intelligents à plusieurs étapes. Il dispose d'une architecture modulaire avec des planificateurs pour la décomposition des tâches, des stockages de mémoire pour la rétention de contexte et des exécutants qui réalisent des actions via des API externes ou du code personnalisé. Les développeurs peuvent définir des pipelines d'agents en YAML ou JSON, intégrer n'importe quel fournisseur LLM et étendre la fonctionnalité via des plugins personnalisés. Pillar gère l'exécution asynchrone et la gestion du contexte en standard, réduisant le code boilerplate et accélérant la mise sur le marché d'applications basées sur l'IA telles que les chatbots, les assistants d'analyse de données et l'automatisation des processus métier.

Simple Playgrounds fournit une plateforme modulaire pour construire des environnements interactifs en grille 2D où des agents peuvent naviguer dans des labyrinthes, interagir avec des objets et accomplir des tâches. Les utilisateurs définissent la disposition de l'environnement, le comportement des objets et les fonctions de récompense via des scripts YAML ou Python simples. Le moteur de rendu Pygame intégré fournit une visualisation en temps réel, tandis qu'une API basée sur des pas garantit une intégration fluide avec des bibliothèques de RL comme Stable Baselines3. Avec le support pour des configurations multi-agent, la détection de collisions et des paramètres physiques personnalisables, Simple Playgrounds facilite les prototypes, le benchmarking et les démonstrations éducatives d'algorithmes IA.

En substance, SpongeCake est une couche d'abstraction de haut niveau sur Langchain conçue pour accélérer le développement d'agents IA. Elle offre un support intégré pour enregistrer des outils — comme la recherche web, les connecteurs de bases de données ou les APIs personnalisées — gérer des modèles de prompts et persister la mémoire de conversation. Avec des configurations basées sur le code ou YAML, les équipes peuvent définir de manière déclarative le comportement des agents, chaîner des flux de travail multi-étapes et permettre une sélection dynamique des outils. La CLI incluse facilite les tests locaux, le débogage et le déploiement, faisant de SpongeCake un choix idéal pour construire des chatbots, des automatisateurs de tâches et des assistants spécifiques au domaine, le tout sans répétition de boilerplate.

Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.

Agent Nexus offre une architecture modulaire pour la conception, la configuration et l'exécution d'agents IA interconnectés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes. Les développeurs peuvent enregistrer dynamiquement des agents, personnaliser leur comportement via des modules Python et définir des pipelines de communication via des configurations YAML simples. Le routeur de messages intégré garantit un flux de données fiable entre les agents, tandis que les outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre les performances et à déboguer les workflows. Avec le support de bibliothèques IA populaires comme OpenAI et Hugging Face, Agent Nexus simplifie l'intégration de modèles divers. Que ce soit pour prototyper des expériences de recherche, construire des assistants automatisés pour le service client ou simuler des environnements multi-agents, Agent Nexus rationalise le développement et le test de systèmes IA collaboratifs, de la recherche académique aux déploiements commerciaux.

AgentIn est un framework IA basé sur Python conçu pour accélérer le développement d'agents conversationnels et orientés tâche. Il offre des modules de mémoire intégrés pour persister le contexte, une intégration dynamique d'outils pour appeler des API externes ou des fonctions locales, et un système flexible de templates de prompts pour des interactions personnalisées. L'orchestration multi-agents permet des workflows en parallèle, tandis que la journalisation et le cache améliorent la fiabilité et la traçabilité. Facilement configurable via YAML ou code Python, AgentIn supporte les principaux fournisseurs LLM et peut être étendu avec des plugins personnalisés pour des capacités spécifiques au domaine.

Agent-Baba offre une boîte à outils complète pour créer et gérer des agents IA autonomes adaptés à des tâches spécifiques. Il propose une architecture de plugins pour étendre les capacités, un système de mémoire pour conserver le contexte conversationnel, et une automatisation de flux de travail pour l'exécution séquentielle des tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils comme des scrapeurs web, des bases de données et des API personnalisées dans les agents. Le framework simplifie la configuration via des schémas déclaratifs YAML ou JSON, supporte la collaboration multi-agents, et fournit des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance et les logs des agents, permettant une amélioration itérative et un déploiement transparent dans différents environnements.

Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.

Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.

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.

Ollama Workflows est une bibliothèque open-source de pipelines d'agents AI configurables construits sur le cadre Ollama LLM. Elle offre des dizaines de workflows prêts à l'emploi — comme la synthèse, la traduction, la revue de code, l'extraction de données, la rédaction d'e-mails, et plus encore — qui peuvent être chaînés dans des définitions YAML ou JSON. Les utilisateurs installent Ollama, clonant le dépôt, sélectionnant ou personnalisant un workflow, puis l'exécutent via CLI. Tout le traitement se fait localement sur votre machine, préservant la confidentialité des données tout en permettant une itération rapide et une sortie cohérente à travers les projets.