Empathic Agents JS offre un cadre robuste pour créer des agents conversationnels émotionnellement conscients en JavaScript. Les développeurs peuvent définir des états émotionnels personnalisés, les mettre à jour selon les entrées utilisateur, et stocker le contexte dans des modules de mémoire à court et long terme. Les agents exploitent GPT-3.5 ou des LLM compatibles via des intégrations fournies, permettant des dialogues dynamiques, contextuellement pertinents et guidés par l’empathie. La bibliothèque supporte la configuration des styles de réponse, la logique de branchement emotion-driven, et des hooks pour la gestion de mémoire et la personnalisation. Son design modulaire permet d’étendre avec des actions personnalisées, adaptée pour support client, tutorat éducatif, bots compagnons ou autres applications sensibles à l’empathie. Empathic Agents JS fonctionne aussi bien dans le navigateur que dans Node.js, facilitant le déploiement sur plateformes web et serveur.

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.

CamelAGI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une architecture de plugins pour des outils personnalisés, d'une intégration de mémoire à long terme pour la persistance du contexte, et du support pour plusieurs grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Llama 2. Grâce à des modules de planification et d'exécution explicites, les agents peuvent décomposer des tâches, appeler des API externes et s'adapter au fil du temps. La extensibilité et l'approche communautaire rendent CamelAGI adapté pour des prototypes de recherche, des systèmes de production et des projets éducatifs.

IMMA (Interactive Multi-Modal Memory Agent) est un cadre modulaire conçu pour améliorer l’IA conversationnelle avec une mémoire persistante. Il encode le texte, les images et d’autres données des interactions passées dans un stockage mémoire efficace, effectue une récupération sémantique pour fournir un contexte pertinent lors de nouveaux dialogues, et applique des techniques de résumé et de filtrage pour maintenir la cohérence. Les API de IMMA permettent aux développeurs de définir des politiques d’insertion et de récupération de mémoire personnalisées, d’intégrer des embeddings multimodaux et de peaufiner l’agent pour des tâches spécifiques au domaine. En gérant le contexte utilisateur à long terme, IMMA supporte des cas d’usage nécessitant continuité, personnalisation et raisonnement multi-tours sur des sessions prolongées.

Llongterm est conçu pour améliorer les applications et agents d'IA en fournissant une solution de mémoire à long terme robuste. Il permet à l'IA de se souvenir et de rappeler des interactions et des détails importants sur de longues périodes, améliorant ainsi l'efficacité et la précision globales de l'IA. Grâce à sa compatibilité avec divers chatbots et agents d'IA, et à des fonctionnalités telles que la mémoire lisible par l'homme, la cartographie des connaissances et des chronologies structurées, Llongterm représente une avancée significative dans la technologie mémoire de l'IA.

Neocortex est une plateforme IA basée sur le Web qui agit comme un hub de connaissance personnel et un gestionnaire de tâches. Elle stocke et récupère des informations en utilisant la mémoire à long terme, crée des agents intelligents pour gérer la recherche, la synthèse et la planification, et s’intègre avec des documents, des calendriers et des API. Les utilisateurs peuvent interagir via chat pour interroger des insights passés, générer des rapports et déléguer des flux de travail à des agents personnalisés. Neocortex affine continuellement le contexte, propose des rappels proactifs et soutient la collaboration en équipe.

SonAgent est un cadre extensible open-source conçu pour construire, organiser et exécuter des agents IA en Python. Il fournit des modules principaux pour le stockage de mémoire, des wrappers d'outils, la logique de planification et la gestion d'événements asynchrones. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, intégrer des modèles linguistiques, gérer la mémoire à long terme des agents et orchestrer plusieurs agents pour collaborer sur des tâches complexes. La conception modulaire de SonAgent accélère le développement de bots conversationnels, d'automatisations de flux de travail et de systèmes d'agents distribués.

Strands Agents propose une architecture modulaire pour créer des agents intelligents combinant raisonnement en langage naturel, mémoire à long terme et appels API/outils externes. Il permet aux développeurs de configurer le planificateur, l'exécuteur et les composants de mémoire, d'intégrer n'importe quel LLM (par exemple, OpenAI, Hugging Face), de définir des schémas d'action personnalisés et de gérer l'état entre les tâches. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et un registre d'outils extensible, il accélère le prototypage et le déploiement d'agents capables de faire de la recherche, analyser des données, contrôler des appareils ou servir d'assistants numériques. En abstraisant les modèles courants d'agents, il réduit la quantité de code répétitif et encourage les meilleures pratiques pour une automatisation fiable et maintenable par IA.

ChatGuru est un chatbot IA innovant qui intègre la puissance de l'API ChatGPT ainsi que des modèles tels que GPT-4 et Google Gemini. Il fournit une assistance en temps réel en répondant à des questions, fournissant des informations et même en aidant dans la recherche et les pratiques de pleine conscience. Ce chatbot est conçu pour être votre assistant virtuel, offrant un accès facile et des réponses intelligentes pour améliorer la productivité et l'expérience utilisateur.

Devon fournit une suite complète d'outils pour définir, orchestrer et exécuter des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs pour l'agent, spécifier des tâches appelables et chaîner des actions en fonction de conditions. Grâce à une intégration transparente avec des modèles linguistiques tels que GPT et des bases de données vectorielles locales, les agents ingèrent et interprètent les entrées utilisateur, récupèrent des connaissances contextuelles et génèrent des plans. Le framework supporte la mémoire à long terme via des backends de stockage modulaires, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées. Des composants de surveillance et de journalisation intégrés permettent un suivi en temps réel des performances de l'agent, tandis qu'une CLI et un SDK facilitent le développement et le déploiement rapides. Convient pour automatiser le support client, les pipelines d'analyse de données et les opérations métier routinières, Devon accélère la création de travailleurs numériques évolutifs.

Superpowered AI propose une API complète pour la génération augmentée par la récupération (RAG), permettant aux développeurs de créer des applications capables d'interroger et de discuter efficacement avec d'immenses bases de connaissances. En téléchargeant des fichiers et en interrogeant des bases de connaissances, les utilisateurs peuvent améliorer leurs applications LLM avec des connaissances externes et une mémoire à long terme. La plateforme prend en charge la création de bases de connaissances, l'intégration avec divers outils et propose à la fois un SDK Python et une API REST pour plus de facilité d'utilisation. Elle est conçue pour la récupération dynamique d'informations, ce qui facilite la génération de conversations et de résumés percutants.

Tanka.ai est le premier messager alimenté par IA au monde avec une mémoire à long terme, spécialement construit pour améliorer la collaboration d'équipe. Il intègre divers outils de communication et fournit des réponses intelligentes, des applications connectées et un assistant IA. La plateforme est conçue pour répondre à tous les types d'équipes, offrant une expérience de communication fluide et efficace. Que vous ayez besoin de garder une trace des conversations importantes, de générer des réponses rapides ou de vous intégrer à d'autres outils, les capacités IA de Tanka garantissent que votre équipe reste connectée et productive.

Agent Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.