Thufir est un framework open-source basé sur Python conçu pour faciliter la création d'agents IA autonomes capables de planification et d'exécution de tâches complexes. Au cœur de Thufir se trouve un moteur de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes réalisables, un module de mémoire pour stocker et rappeler des informations contextuelles au cours des sessions, et une interface d’outils plug-and-play permettant aux agents d’interagir avec des API externes, bases de données ou environnements d’exécution de code. Les développeurs peuvent exploiter les composants modulaires de Thufir pour personnaliser le comportement des agents, définir des outils personnalisés, gérer l’état de l’agent et orchestrer des workflows multi-agents. En abstraisant les préoccupations d’infrastructure de bas niveau, Thufir accélère le développement et le déploiement d’agents intelligents pour des cas d’usage tels que assistants virtuels, automatisation de flux de travail, recherche et travailleurs numériques.

Toolhouse est une plateforme pour développeurs conçue pour créer et déployer des agents AI et des workflows sans les tracas du code standardisé. Elle est livrée avec des cadres agentiques préconstruits tels que RAG, evals, intégrations API, mémoire, cache, invites et outils, permettant aux développeurs de construire et d'expédier rapidement des produits AI fonctionnels. Avec un support robuste pour les intégrations d'applications tierces, Toolhouse offre une expérience de développement et de débogage fluide, accélérant significativement le cycle de vie de production.

Cloudflare Agents est conçu pour aider les développeurs à construire, déployer et gérer des agents IA autonomes à la périphérie du réseau à l'aide de Cloudflare Workers. En utilisant un SDK unifié, vous pouvez définir des comportements d'agents, des actions personnalisées et des flux de conversation en JavaScript ou TypeScript. Le cadre s'intègre parfaitement avec des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Anthropic, et propose un support intégré pour les requêtes HTTP, les variables d'environnement et les réponses en streaming. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés mondialement en quelques secondes, offrant une interaction à très faible latence aux utilisateurs finaux. Cloudflare Agents inclut également des outils pour le développement local, les tests et le débogage, garantissant une expérience de développement fluide.

Le SDK A2A est une boîte à outils pour les développeurs afin de construire, chaîner et gérer des agents IA en Python. Il fournit des API pour définir le comportement des agents via des invites ou du code, connecter les agents dans des pipelines ou workflows, et permettre la transmission de messages asynchrones. Les intégrations avec OpenAI, Llama, Redis et les services REST permettent aux agents de récupérer des données, d'appeler des fonctions et de stocker des états. Une interface utilisateur intégrée permet de surveiller l'activité des agents, tandis que la conception modulaire garantit la possibilité d'étendre ou de remplacer des composants pour répondre à des cas d'utilisation personnalisés.

Agents4Future est une plateforme conçue pour aider les entrepreneurs à développer et accélérer leurs idées commerciales. Elle utilise une suite d'agents IA spécialisés et de mentors numériques pour offrir un consulting personnalisé, des livrables techniques et une planification stratégique. En tirant parti de l'IA, les utilisateurs peuvent économiser du temps et de l'argent sur la formation, améliorer leur stratégie de mise sur le marché et développer efficacement leurs entreprises. La plateforme convient aux nouveaux entrepreneurs ainsi qu'aux propriétaires d'entreprises établies souhaitant optimiser et développer leurs projets.

ActionAgents sert de plateforme d'automatisation avancée qui tire parti de l'intelligence artificielle pour faciliter la gestion des tâches, l'optimisation des flux de travail et le processus de prise de décision. En s'intégrant parfaitement aux systèmes existants, ActionAgents offre aux utilisateurs des solutions personnalisables conçues pour répondre à des besoins opérationnels uniques. Cet agent IA est conçu pour les particuliers et les organisations cherchant à élever leur efficacité grâce à des outils d'automatisation intelligents.

Aeiva est une plateforme orientée développeur qui permet de créer, déployer et évaluer des agents AI autonomes dans des environnements de simulation flexibles. Elle dispose d'un moteur basé sur des plugins pour la définition de l'environnement, d'API intuitives pour personnaliser les boucles de décision des agents, et de la collecte de métriques intégrée pour l'analyse de performance. Le framework supporte l'intégration avec OpenAI Gym, PyTorch et TensorFlow, ainsi qu'une interface web en temps réel pour la surveillance des simulations en direct. Les outils de benchmarking d'Aeiva permettent d'organiser des tournois d'agents, d'enregistrer les résultats et de visualiser le comportement des agents pour affiner les stratégies et accélérer la recherche en IA multi-agents.

Agents from Scratch TS est un framework open-source en TypeScript qui démontre comment construire des agents AI à partir de zéro en utilisant LangChain. Il inclut des exemples de code pour définir et enregistrer des outils externes, gérer la mémoire conversationnelle, router les entrées utilisateur vers le bon agent et chaîner plusieurs appels LLM. Les développeurs peuvent l'utiliser pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement des agents et intégrer de nouvelles capacités telles que la recherche web, la récupération de données ou des plugins personnalisés pour automatiser des tâches ou créer des assistants interactifs.

Agno fournit un environnement unifié pour la conception et la gestion d’agents pilotés par IA qui automatisent des tâches, répondent à des questions et s’intègrent aux systèmes d’entreprise. Les utilisateurs peuvent construire des workflows via une interface de glisser-déposer, configurer des modules de compréhension du langage naturel et se connecter à des API telles que CRM, bases de données et services tiers. La plateforme supporte le contrôle de version, la gestion des accès basée sur les rôles et l’analyse des performances pour suivre l’efficacité des agents. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité avec des hooks de code personnalisés, tandis que les utilisateurs non techniques utilisent des modèles réutilisables. Les options de déploiement d’Agno incluent cloud, sur site ou hybride, garantissant conformité et évolutivité selon les besoins sectoriels.

Arsenal par CluSTR transforme la façon dont les équipes gèrent et interagissent avec leurs connaissances en utilisant des agents IA avancés. Il traite plusieurs types de fichiers (PDF, Word, texte, images) en vecteurs d'embeddings, construit des graphes de connaissances consultables et offre des interfaces de conversation en temps réel. Les utilisateurs peuvent créer des agents personnalisés pour des tâches telles que l'assistance à la recherche, la revue de code et la génération de rapports. Avec des intégrations transparentes (Google Drive, Slack, GitHub), un contrôle d'accès basé sur les rôles et des endpoints API, Arsenal rationalise les flux de travail et permet aux utilisateurs d'extraire des insights plus rapidement.

Autogpt est un framework Rust axé sur le développement d'agents IA autonomes. Il offre des interfaces typées pour l'API OpenAI, une gestion intégrée de la mémoire, un chaînage de contexte et une prise en charge extensible des plugins. Les agents peuvent être configurés pour effectuer des prompts chaînés, maintenir l'état de la conversation et exécuter des tâches dynamiques de manière programmée. Adapté pour l'intégration dans des outils CLI, des services backend ou des prototypes de recherche, Autogpt simplifie l'orchestration de workflows IA complexes tout en exploitant les performances et garanties de sécurité de Rust.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

Le projet Blockchain AI Agent offre une solution complète pour construire, déployer et gérer des agents AI autonomes sur des réseaux blockchain. Il propose une intégration native des contrats intelligents pour lire et écrire des données on-chain, un moteur de décision alimenté par des algorithmes d'apprentissage automatique et une couche d'exécution pour approuver les transactions. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies personnalisées telles que le yield farming, l'arbitrage NFT ou le vote de propositions DAO, et déployer leurs agents pour fonctionner 24/7. Avec des analyses intégrées, des journaux et un système d'alerte, le cadre garantit que les agents agissent de manière sécurisée, transparente et efficace dans des environnements décentralisés.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) est un cadre Python flexible qui simplifie la construction d'agents autonomes en combinant modèles de langage, mémoire et outils externes. Il offre des modules principaux comprenant un planificateur d'objectifs, un exécuteur de modèles et un gestionnaire de mémoire pour conserver le contexte à travers les interactions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins pour intégrer des API, bases de données ou kits d'outils personnalisés. CUPCAKE AGI supporte les workflows synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et le déploiement d'agents en production dans diverses applications.

Daytona permet aux organisations de créer, orchestrer et gérer rapidement des agents IA autonomes qui exécutent des workflows complexes de bout en bout. Avec son créateur de workflows par glisser-déposer et son catalogue de modèles pré-entraînés, les utilisateurs peuvent construire des agents pour le service client, le démarchage commercial, la génération de contenu et l'analyse de données. Les connecteurs API de Daytona s’intègrent aux CRM, bases de données et services web, tandis que son SDK et sa CLI permettent des extensions de fonctions personnalisées. Les agents peuvent être testés dans un environnement sandbox et déployés sur le cloud ou en auto-hébergement à grande échelle. Avec une sécurité intégrée, une journalisation et un tableau de bord en temps réel, les équipes disposent de visibilité et de contrôle sur la performance des agents.

LangGraph Learn combine une interface de programmation visuelle avec un SDK Python sous-jacent pour aider les utilisateurs à construire des flux de travail complexes d'agents IA sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud représente une composante fonctionnelle comme des modèles d'invite, des appels de modèles, une logique conditionnelle ou un traitement de données. Les utilisateurs peuvent connecter des nœuds pour définir l'ordre d'exécution, configurer les propriétés des nœuds via l'interface graphique, et exécuter le pipeline étape par étape ou en entier. Des panneaux de journalisation et de débogage en temps réel affichent les sorties intermédiaires, tandis que des modèles intégrés accélèrent des schémas courants tels que la question-réponse, la synthèse, ou la récupération de connaissances. Les graphes peuvent être exportés en tant que scripts Python autonomes pour déploiement en production. LangGraph Learn est idéal pour l'éducation, le prototypage rapide et le développement collaboratif d'agents IA sans code avancé.

Le système Legal MultiAgent est une plateforme open-source basée sur Python, qui orchestre plusieurs agents IA spécialisés pour les flux de travail juridiques. Chaque agent gère des tâches discrètes telles que l’analyse de documents, la rédaction de contrats, la récupération de citations, la vérification de conformité et les questions-réponses. Les agents communiquent via un orchestrateur central, permettant un traitement en parallèle et une analyse collaborative. En intégrant des API LLM populaires et en permettant le développement de modules personnalisés, il rationalise la recherche juridique, automatise les tâches répétitives et garantit une cohérence dans les résultats. Son architecture modulaire facilite l’extension, permettant aux organisations d’adapter les agents à des juridictions, domaines de pratique ou cadres réglementaires spécifiques pour une automatisation juridique évolutive et précise.

NVIDIA Isaac est une plateforme avancée de robotique développée par NVIDIA, conçue pour permettre aux développeurs de créer et de déployer des systèmes robotiques habilités à l'IA. Elle comprend des outils et des cadres puissants permettant une intégration transparente des algorithmes d'apprentissage automatique pour la perception, la navigation et le contrôle. La plateforme prend en charge la simulation, la formation et le déploiement d'agents d'IA en temps réel, la rendant adaptée à diverses applications, y compris l'automatisation des entrepôts, l'informatique en périphérie et la recherche sur les robots.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.

Playbooks AI est un framework pour développeurs permettant de construire des agents IA via un DSL déclaratif de playbooks. Il permet l'intégration avec divers LLM, outils personnalisés et magasins de mémoire. Avec une CLI et une interface web, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent, orchestrer des workflows multi-étapes et surveiller l'exécution. Les fonctionnalités incluent le routage d'outils, la mémoire à état, le contrôle de version, l'analytique et la collaboration multi-agent, rendant la création de prototypes et le déploiement d'assistants IA prêts pour la production plus faciles.