Research Navigator est un outil piloté par l'IA qui automatise les tâches de revue de littérature pour les chercheurs, étudiants et professionnels. En utilisant des technologies NLP avancées et des graphes de connaissances, il récupère et filtre des articles scientifiques pertinents en fonction des requêtes définies par l'utilisateur. Il extrait les points saillants, méthodologies et résultats pour générer des résumés concis, mettre en évidence les différences entre études et fournir des comparaisons côte à côte. La plateforme supporte l'export de citations dans plusieurs formats et s'intègre aux flux de travail existants via API ou CLI. Avec des paramètres de recherche personnalisables, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des domaines spécifiques, années de publication ou mots-clés. L'agent maintient aussi une mémoire basée sur la session, permettant des requêtes de suivi et un affinage progressif des sujets de recherche.

StableAgents fournit une boîte à outils complète pour créer des agents IA autonomes capables de planifier, exécuter et adapter des workflows complexes en utilisant de grands modèles de langage. Il supporte des composants modulaires tels que planificateurs, magasins de mémoire, outils et évaluateurs. Les agents peuvent accéder à des API externes, réaliser des tâches augmentées par récupération et stocker le contexte des conversations ou interactions. Le framework comprend une CLI et un SDK Python, permettant le développement local ou le déploiement dans le cloud. Grâce à son architecture plugin, StableAgents s'intègre avec des fournisseurs de LLM populaires et des bases de données vectorielles, et inclut des tableaux de bord de surveillance et des logs pour le suivi des performances.

AgenticAppBuilder accélère le développement d'agents IA en fournissant une interface CLI à une commande pour créer des applications prêtes pour la production. Il configure les paramètres des modèles de langage, les backends mémoire, les intégrations d'outils et une interface utilisateur, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique personnalisée de l'agent. L'architecture modulaire supporte des chaînes d'outils extensibles, une gestion transparente des clés API et des scripts de déploiement pour des environnements locaux ou cloud, réduisant le code boilerplate et accélérant la création de prototypes.

MCP Crew AI est un cadre axé sur les développeurs qui simplifie la création et la coordination d'agents IA basés sur GPT dans des équipes collaboratives. En définissant des rôles d'agents gestionnaire, travailleur et moniteur, il automatise la délégation, l'exécution et la supervision des tâches. Le package offre une prise en charge intégrée de l'API OpenAI, une architecture modulaire pour les plugins d'agents personnalisés et une CLI pour exécuter et surveiller votre équipe. MCP Crew AI accélère le développement de systèmes multi-agents, facilitant la création de flux de travail évolutifs, transparents et maintenables basés sur l'IA.

echoOLlama exploite l'écosystème Ollama pour fournir un cadre d'agent minimal : il lit l'entrée utilisateur du terminal, l'envoie à un LLM local configuré, et diffuse les réponses en temps réel. Les utilisateurs peuvent script des séquences d'interactions, enchaîner des prompts, et expérimenter l'ingénierie des prompts sans modifier le code modèle sous-jacent. Cela rend echoOLlama idéal pour tester des schémas de conversation, construire des outils simples en ligne de commande, et gérer des tâches itératives tout en préservant la confidentialité des données.