autogen_multiagent offre une manière structurée d'instancier, configurer et coordonner plusieurs agents IA en Python. Il propose la création dynamique d'agents, des canaux de messagerie entre agents, la planification de tâches, des boucles d'exécution et des utilitaires de surveillance. En s'intégrant parfaitement avec l'API OpenAI, il permet d'assigner des rôles spécialisés—comme planificateur, exécutant, résumé—à chaque agent et d'orchestrer leurs interactions. Ce framework est idéal pour des scénarios nécessitant des workflows IA modulaires et évolutifs, tels que l'analyse automatisée de documents, l'orchestration du support client, et la génération de code multi-étapes.

Aurora fournit une architecture modulaire pour construire des agents IA génératifs capables de traiter de manière autonome des tâches complexes via une planification et une exécution itératives. Elle se compose d'un composant Planificateur qui décompose des objectifs élevés en étapes exploitables, d'un Exécuteur qui invoque ces étapes avec de grands modèles linguistiques, et d'une couche d'intégration d'outils pour connecter des API, des bases de données ou des fonctions personnalisées. Aurora inclut également une gestion de la mémoire pour la rétention du contexte et des capacités de re-planification dynamique pour s'adapter aux nouvelles informations. Avec des invites personnalisables et des modules plug-and-play, les développeurs peuvent rapidement prototyper des agents IA pour des tâches telles que la génération de contenu, la recherche, le support client ou l'automatisation des processus, tout en conservant un contrôle total sur les flux de travail et la logique de décision.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Beam AI est une plateforme conçue pour l'automatisation des processus agentiques, automatisant les flux de travail manuels à l'aide d'agents IA. En employant des capacités IA, Beam AI aide les entreprises à améliorer leur productivité et leur efficacité. Elle permet aux utilisateurs d'automatiser des tâches répétitives et chronophages, leur permettant de se concentrer sur des aspects plus critiques de leur travail. Cette plateforme est largement utilisée par les entreprises du Fortune 500 et les startups et offre des solutions IA sur mesure dans divers secteurs, notamment la santé, le service client et les ressources humaines.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

Swarms est une boîte à outils et un framework destinés à simplifier la création et l'orchestration d'agents IA autonomes travaillant ensemble pour résoudre des flux de travail complexes. Chaque agent peut être configuré avec des rôles, des outils et des contextes de mémoire distincts, permettant à des agents spécialisés de rechercher des informations, analyser des données, générer des résultats créatifs ou invoquer des API externes. La plateforme fournit une interface en ligne de commande, un SDK Python et des fichiers de configuration YAML pour définir le comportement des agents, les stratégies de planification et la communication entre agents. Swarms supporte l'intégration avec OpenAI, Anthropic, Azure et des LLM open-source, et propose une journalisation intégrée, des tableaux de bord de surveillance et des couches de persistance modulaires pour enchaîner des processus de raisonnement multi-étapes. Avec Swarms, les équipes peuvent concevoir, tester et déployer des solutions IA distribuées et auto-organisées avec un code boilerplate minimal et une observabilité complète.

Swarms.rs est le runtime principal en Rust pour exécuter des programmes d'agents IA basés sur des essaims. Il comprend un système modulaire de plugins pour intégrer une logique personnalisée ou des modèles IA, une couche de passage de messages pour la communication p2p, et un exécuteur asynchrone pour planifier les comportements des agents. Ces composants permettent aux développeurs de concevoir, déployer et faire évoluer des réseaux complexes d'agents décentralisés pour la simulation, l'automatisation et la collaboration multi-agents.

Buena.ai est une plateforme pilotée par l'IA conçue pour améliorer les efforts de vente et de prospection grâce à un outreach personnalisé et automatisé. Elle emploie des agents IA pour continuellement alimenter le pipeline et engager les prospects, libérant ainsi votre équipe pour se concentrer sur des tâches stratégiques. La plateforme s'intègre parfaitement avec les outils existants, offre des insights en temps réel, des analyses prédictives et des taux de deliverabilité élevés, garantissant une génération de leads scalable et efficace sans effectif supplémentaire.

Minimalist Agent fournit un cadre minimaliste pour construire des agents AI en Python. Il exploite les classes d'agents de LangChain et l'API d'OpenAI pour effectuer un raisonnement à plusieurs étapes, sélectionner dynamiquement des outils et exécuter des fonctions. Vous pouvez cloner le dépôt, configurer votre clé API OpenAI, définir des outils ou points de terminaison personnalisés, et exécuter le script CLI pour interagir avec l'agent. La conception met l'accent sur la clarté et l'extensibilité, rendant facile l'étude, la modification et l'extension des comportements principaux de l'agent pour l'expérimentation ou l'enseignement.

ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.

Innoviary est une plateforme qui facilite la création d'agents AI personnalisés adaptés à des tâches et des workflows spécifiques. Cet outil permet aux utilisateurs de concevoir, de personnaliser et de déployer des agents AI qui s'adaptent à des besoins particuliers, garantissant des performances optimisées et une productivité accrue. Les agents AI d'Innoviary sont capables d'exécuter une large gamme de fonctions, des tâches répétitives simples aux processus de prise de décision complexes. Son interface conviviale et ses options de personnalisation avancées le rendent accessible aux débutants comme aux utilisateurs expérimentés.

Cyrano est un framework open-source et une CLI en Python pour créer des agents IA orchestrant de grands modèles linguistiques et des outils externes via des invites en langage naturel. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés (fonctions), configurer la mémoire et les limites de tokens, et gérer les callbacks. Cyrano gère l'analyse des réponses JSON des LLMs et exécute en séquence les outils spécifiés. Il met l'accent sur la simplicité, la modularité et zéro dépendance externe, permettant aux développeurs de prototyper rapidement des chatbots, de construire des workflows automatisés et d'intégrer rapidement des capacités IA dans des applications.

demo_smolagents est une implémentation de référence de SmolAgents, un micro-framework en Python pour créer des agents IA autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Cette démo comprend des exemples de configuration d'agents individuels avec des kits d'outils spécifiques, d'établissement de canaux de communication entre agents et de gestion dynamique du transfert de tâches. Elle met en avant l'intégration LLM, l'invocation d'outils, la gestion des invites et des modèles d'orchestration d'agents pour construire des systèmes multi-agents pouvant effectuer des actions coordonnées en fonction des entrées utilisateur et des résultats intermédiaires.

EasyAgent fournit un cadre complet pour la construction d'agents IA autonomes en Python. Il offre des backends LLM modulaires tels que OpenAI, Azure et modèles locaux, des modules de planification et de raisonnement personnalisables, une intégration d'outils API et un stockage mémoire persistant. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents par des configurations YAML ou Python simples, utiliser l'appel de fonctions intégré pour accéder à des données externes, et orchestrer plusieurs agents pour des flux de travail complexes. EasyAgent inclut également des fonctionnalités telles que la journalisation, la surveillance, la gestion des erreurs et des points d'extension pour des implémentations sur mesure. Son architecture modulaire accélère le prototypage et le déploiement d'agents spécialisés dans des domaines comme le support client, l'analyse de données, l'automatisation et la recherche.

Exo fournit tout ce dont vous avez besoin pour créer, déployer et faire évoluer des agents IA autonomes. Commencez par des modèles d’agents préétablis ou créez des workflows personnalisés via une interface drag-and-drop ou YAML. Intégrez n’importe quelle API REST, base de données ou service tiers pour étendre les capacités de l’agent. Les agents maintiennent le contexte via une mémoire persistante intégrée et des magasins vectoriels. Un environnement d’exécution en cloud, des outils CLI/SDK et un tableau de bord permettent de surveiller la performance, d’inspecter les logs et de gérer les versions.

Fabrice AI permet aux développeurs de créer des systèmes d’agents IA sophistiqués exploitant de grands modèles linguistiques (LLMs) dans des contextes Node.js et navigateur. Il propose des modules mémoire intégrés pour conserver l’historique des conversations, l’intégration d’outils pour étendre les capacités de l’agent avec des API personnalisées, et un système de plugins pour des extensions communautaires. Avec des modèles de prompts sûrs, une coordination multi-agent et des comportements d’exécution configurables, Fabrice AI simplifie la création de chatbots, d’automatisations et d’assistants virtuels. Son design multiplateforme assure un déploiement sans couture dans des applications web, des fonctions serverless ou des applications desktop, accélérant le développement de services IA intelligents et contextuels.

FAgent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA, notamment des abstractions d'environnements, des interfaces de politiques et des connecteurs d'outils. Il prend en charge l'intégration avec des services LLM populaires, implémente la gestion de la mémoire pour la conservation du contexte et fournit une couche d'observabilité pour la journalisation et la surveillance des actions des agents. Les développeurs peuvent définir des outils et des actions personnalisés, orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes et exécuter des évaluations basées sur des simulations. FAgent comprend également des plugins pour la collecte de données, les métriques de performance et les tests automatisés, ce qui le rend adapté à la recherche, à la réalisation de prototypes et aux déploiements en production d'agents autonomes dans diverses domaines.

Fetch.ai est une plateforme de pointe conçue pour faciliter le fonctionnement autonome des économies numériques grâce à l'utilisation d'agents IA. Ces agents peuvent représenter des utilisateurs pour négocier, effectuer des transactions et gérer des actifs numériques. En tirant parti de la décentralisation et d'algorithmes avancés, Fetch.ai permet une automatisation fluide, permettant une prise de décision optimisée et l'achèvement efficace des tâches dans diverses applications, des chaînes d'approvisionnement aux villes intelligentes.

GenerativeAgentsCN est une adaptation open-source en chinois du cadre Stanford des agents génératifs, conçu pour simuler des personnages numériques réalistes. En combinant de grands modèles linguistiques avec un module de mémoire à long terme, des routines de réflexion et une logique de planification, il orchestre des agents qui perçoivent le contexte, rapellent des interactions passées et décident autonomement des prochaines actions. La boîte à outils fournit des notebooks Jupyter prêts à l’emploi, des composants Python modulaires et une documentation complète en chinois pour guider les utilisateurs dans la configuration des environnements, la définition des caractéristiques de l’agent et la personnalisation des paramètres de mémoire. Utilisez-la pour explorer le comportement de PNJ piloté par IA, prototyper des bots de service client ou réaliser des recherches académiques sur la cognition des agents. Avec des API flexibles, les développeurs peuvent étendre les algorithmes de mémoire, intégrer leurs propres LLM et visualiser les interactions des agents en temps réel.

GPTSwarm agit comme une plateforme d'intelligence collective où plusieurs agents AI interagissent et collaborent pour résoudre des problèmes complexes et exécuter des tâches plus efficacement. Les utilisateurs peuvent créer des flux de travail en coordonnant divers agents pour jouer des rôles spécifiques, ce qui conduit à une productivité accrue et à des gains de temps. Ce système est conçu pour rationaliser les processus de gestion de projet, d'automatisation et divers flux de travail, fournissant des solutions évolutives adaptées aux besoins individuels et organisationnels.