GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

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.

LangChain sert d'outil complet pour créer des applications avancées alimentées par LLM, en abstrahant les interactions API de bas niveau et en fournissant des modules réutilisables. Avec son système de modèles de prompts, les développeurs peuvent définir des prompts dynamiques et les chaîner pour exécuter des flux de raisonnement multi-étapes. Le framework d'agents intégré combine les sorties LLM avec des appels d'outils externes, permettant une prise de décision autonome et l'exécution de tâches telles que recherches web ou requêtes en base de données. Les modules de mémoire conservent le contexte conversationnel, permettant des dialogues étendus sur plusieurs tours. L'intégration avec des bases de données vectorielles facilite la génération augmentée par récupération, enrichissant les réponses avec des connaissances pertinentes. Les hooks de rappel extensibles permettent la journalisation et la surveillance personnalisées. L'architecture modulaire de LangChain favorise le prototypage rapide et la scalabilité, supportant le déploiement en local comme dans le cloud.

L'outil d'amélioration des prompts vise à combler le fossé entre l'entrée de l'utilisateur et les réponses de l'IA. Grâce à une technologie IA de pointe, il offre une plateforme interactive où les utilisateurs peuvent affiner leurs demandes. Que vous élaboriez des questions, cherchiez des retours ou évaluiez des réponses, cet outil fournit un processus simplifié pour améliorer vos interactions avec les services IA. Idéal pour les utilisateurs occasionnels comme pour les professionnels, il simplifie le processus d'ingénierie des prompts, garantissant des résultats plus précis, détaillés et pertinents.

PromptPoint est une plateforme sans code permettant aux utilisateurs de concevoir, tester et déployer des configurations de prompts. Elle permet aux équipes de se connecter en douceur avec de nombreux grands modèles linguistiques (LLM), offrant ainsi flexibilité dans un écosystème LLM diversifié. La plateforme vise à simplifier l'ingénierie et le test des prompts, rendant ces derniers accessibles aux utilisateurs sans compétences en programmation. Avec des fonctionnalités de test automatisé des prompts, les utilisateurs peuvent développer et déployer efficacement des prompts, améliorant ainsi la productivité et la collaboration au sein des équipes.

TypedAI fournit une bibliothèque centrée sur le développeur qui encapsule de grands modèles linguistiques dans des abstractions TypeScript fortement typées. Vous définissez des schémas d'entrée et de sortie pour valider les données à la compilation, créez des templates de prompts réutilisables, et gérez le streaming ou les réponses par lot. Elle supporte les patterns d'appel de fonction pour relier les sorties AI à la logique backend, et s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires comme OpenAI, Anthropic et Azure. Avec une gestion d'erreurs intégrée et la journalisation, TypedAI vous aide à déployer des fonctionnalités IA robustes—interfaces de chat, synthèses de documents, génération de code, et agents personnalisés—sans sacrifier la sécurité de type ni la productivité du développeur.

Chat2Graph s'intègre à la base de données graphe TuGraph pour fournir une interface conversationnelle pour l'exploration des données. Via des connecteurs préfabriqués et une couche d'ingénierie de prompts, il traduit les intentions de l'utilisateur en requêtes graphiques valides, gère la découverte de schéma, suggère des optimisations et exécute les requêtes en temps réel. Les résultats peuvent être affichés sous forme de tableaux, JSON ou visualisations en réseau via une interface web. Les développeurs peuvent personnaliser les modèles de prompts, intégrer des plugins personnalisés ou intégrer Chat2Graph dans des applications Python. Idéal pour le prototypage rapide d'applications basées sur des graphes, il permet aux experts du domaine d'analyser les relations dans les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et les graphiques de connaissances sans écrire manuellement la syntaxe Cypher.

Sharp-GPT permet aux développeurs .NET de créer des agents d'IA robustes en utilisant des attributs personnalisés sur les interfaces pour définir des modèles d'invite, configurer des modèles et gérer la mémoire conversationnelle. Il offre une sortie en streaming pour une interaction en temps réel, une désérialisation JSON automatique pour des réponses structurées, et un support intégré pour les stratégies de repli et la journalisation. Avec des clients HTTP modulaires et une abstraction du fournisseur, vous pouvez passer facilement entre OpenAI, Azure ou d'autres services LLM. Idéal pour les chatbots, la génération de contenu, la synthèse, la classification, et plus encore, Sharp-GPT réduit le code de boilerplate et accélère le développement d'agents d'IA sous Windows, Linux ou macOS.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

Wizard Language est un langage spécifique au domaine déclaratif basé sur TypeScript pour rédiger des assistants IA en tant que magiciens. Les développeurs définissent des étapes pilotées par l'intention, des invites, des invocations d'outils, des magasins de mémoire et la logique de branchement dans un DSL concis. En coulisse, Wizard Language compile ces définitions en appels orchestrés à LLM, gérant le contexte, les flux asynchrones et la gestion des erreurs. Il accélère la création de prototypes de chatbots, assistants de récupération de données et flux de travail automatisés en abstrait la conception des prompts et la gestion d'état en composants réutilisables.

Le cours Hugging Face Agents est un parcours d'apprentissage complet qui guide les utilisateurs dans la conception, la mise en œuvre et le déploiement d'agents IA autonomes. Il comprend des exemples de code pour chaîner des modèles linguistiques, intégrer des API externes, créer des prompts personnalisés et évaluer les décisions des agents. Les participants construisent des agents pour des tâches telles que la question-réponse, l'analyse de données et l'automatisation de flux de travail, acquérant une expérience pratique avec Hugging Face Transformers, l'API Agent et les notebooks Jupyter pour accélérer le développement IA en situation réelle.