Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.

Le framework LLM Maze Agent fournit un environnement basé sur Python pour construire des agents intelligents capables de naviguer dans des labyrinthes en grille en utilisant de grands modèles linguistiques. En combinant des interfaces modulaires d’environnement avec des modèles de prompt en chaîne de pensée et une planification heuristique, l’agent interroge itérativement un LLM pour décider des directions de déplacement, s’adapter aux obstacles et mettre à jour sa représentation d’état interne. La prise en charge prête à l’emploi des modèles OpenAI et Hugging Face permet une intégration transparente, tandis que la génération de labyrinthes configurable et le débogage étape par étape facilitent l’expérimentation avec différentes stratégies. Les chercheurs peuvent ajuster les fonctions de récompense, définir des espaces de observations personnalisés et visualiser les trajectoires de l’agent pour analyser les processus de raisonnement. Ce design rend LLM Maze Agent un outil polyvalent pour évaluer la planification pilotée par LLM, enseigner des concepts d’IA et benchmarker la performance des modèles sur des tâches de raisonnement spatial.

Nfig AI propose des API qui permettent aux développeurs de créer des agents AI capables de gérer des tâches web telles que la navigation, le clic et l'automatisation des interactions via un langage naturel. Avec un SDK facile à intégrer, une documentation puissante, et une attention particulière à des automatisations sécurisées et efficaces, Nfig AI aide à rationaliser les interactions web complexes. Des fonctionnalités comme les automatisations auto-réparatrices et les contrôles de précision en font un outil robuste pour les développeurs cherchant à améliorer leurs flux de travail axés sur l'AI.