Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.

SwiftAgent offre une boîte à outils robuste pour construire des agents intelligents en intégrant directement les modèles d'OpenAI dans Swift. Les développeurs peuvent déclarer des actions personnalisées et des outils externes, que les agents invoquent en fonction des requêtes utilisateur. Le framework maintient la mémoire de conversation, permettant aux agents de se référer aux interactions passées. Il supporte la templating de prompts et l'injection de contexte dynamique, facilitant les dialogues multi-tours et la logique de décision. L'API asynchrone de SwiftAgent fonctionne parfaitement avec la concurrence Swift, la rendant idéale pour iOS, macOS ou des environnements côté serveur. En abstraisant les appels de modèles, le stockage de mémoire et l'orchestration de pipelines, SwiftAgent permet aux équipes de prototyper et déployer rapidement des assistants conversationnels, chatbots ou agents d'automatisation dans leurs projets Swift.

Visily est un outil de design basé sur l'IA qui simplifie le processus de création de wireframes et de prototypes de haute fidélité. Cet outil permet aux utilisateurs de transformer des captures d'écran, des modèles ou des invites textuelles en wireframes modifiables. Il est idéal pour les novices en design comme pour les équipes professionnelles, visant à accélérer le processus de développement de produits. Les principales caractéristiques incluent des suggestions de design basées sur l'IA, une interface conviviale et des capacités de collaboration, facilitant la création et l'ajustement de designs UI par tout le monde.

Wizard Proto est un outil de prototypage sophistiqué conçu pour simplifier la création de prototypes de pages web. En utilisant l'intelligence artificielle, il prend des descriptions textuelles et les transforme instantanément en code de page fonctionnel qui rend le design en temps réel. Cela permet aux équipes produit d'itérer rapidement des idées et facilite une communication plus fluide entre développeurs et designers. Cet outil est facile à utiliser, ce qui le rend adapté aux débutants ainsi qu'aux professionnels expérimentés souhaitant améliorer leur flux de travail et leur efficacité dans le processus de prototypage.

KickstartDS est un kit de démarrage open-source et un ensemble d'outils de développement UI de nouvelle génération, conçu pour la création de systèmes de design numériques. Il propose un framework low-code, une bibliothèque de composants complète et une bibliothèque de modèles, permettant aux équipes de développement web d'établir efficacement des front-ends web cohérents et conformes à la marque. Avec KickstartDS, les équipes peuvent rapidement démarrer leurs projets de systèmes de design, garantissant qu'elles respectent les meilleures pratiques en matière de design UI et UX.

negotiation_agent fournit une boîte à outils modulaire pour construire des bots de négociation autonomes alimentés par des modèles de type GPT. Les développeurs peuvent spécifier des scénarios de négociation en définissant des éléments, des préférences et des fonctions d’utilité pour modéliser les objectifs de l’agent. Le cadre inclut des modèles d’agent prédéfinis et permet l’intégration de stratégies personnalisées, comprenant la génération d’offres, l’évaluation des contre-offres, les décisions d’acceptation et la clôture des accords. Il gère les flux de dialogue en utilisant des protocoles standardisés, supporte des simulations en lot pour des expériences de style tournoi, et calcule des métriques de performance telles que le taux d’accord, les gains d’utilité et les scores d’équité. L’architecture ouverte facilite l’échange des backends LLM sous-jacents et l'extension de la logique des agents à travers des plugins. Avec negotiation_agent, les équipes peuvent rapidement prototyper et évaluer des solutions de négociation automatisée dans le commerce électronique, la recherche et l’éducation.

OSUniverse regroupe en une seule plateforme navigable des frameworks, bibliothèques et outils open-source d'agents d'IA. Les utilisateurs peuvent filtrer les projets par langage, licence, tags et catégories, voir des fiches détaillées avec descriptions et liens GitHub, et contribuer en proposant de nouvelles entrées via des pull requests. Le contenu est mis à jour régulièrement par la communauté, faisant de cette plateforme une ressource essentielle pour découvrir, évaluer et choisir les meilleures technologies d'agents IA pour la recherche, le prototypage et la production.

pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.

Le apprentissage automatique autodidacte simple offre aux développeurs une approche extrêmement simple pour créer et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement en Python. Le framework abstrait les composants clés du RL, tels que les wrappers d'environnement, les modules de politique et les buffers d'expérience, en interfaces concises. Les utilisateurs peuvent rapidement initialiser les environnements, définir des politiques personnalisées avec des backends familiers comme PyTorch ou TensorFlow, et exécuter des boucles d’entraînement avec journalisation et sauvegarde intégrées. La bibliothèque supporte les algorithmes on-policy et off-policy, permettant une expérimentation flexible avec Q-learning, les gradients de politique et les méthodes acteur-critique. En réduisant le code boilerplate, le apprentissage automatique autodidacte simple permet aux praticiens, éducateurs et chercheurs de prototype des algorithmes, tester des hypothèses et visualiser la performance de l'agent avec une configuration minimale. Sa conception modulaire facilite également l'intégration avec les stacks ML existants et les environnements personnalisés.

Agent-Go fournit un cadre modulaire pour construire des agents IA autonomes en Go. Il intègre des fournisseurs LLM (tels qu'OpenAI), des magasins de mémoire vectorielle pour la conservation du contexte à long terme, et un moteur de planification flexible qui décompose les demandes utilisateur en étapes exécutables. Les développeurs définissent et enregistrent des outils personnalisés (API, bases de données ou commandes shell) que les agents peuvent invoquer. Un gestionnaire de conversation suit l'historique du dialogue, tandis qu'un planificateur configurable orchestre les appels d'outils et les interactions LLM. Cela permet aux équipes de prototyper rapidement des assistants alimentés par l'IA, des flux de travail automatisés et des robots à visée task-oriented dans un environnement Go prêt pour la production.

Le modèle d'agent FastAPI LangGraph offre une base complète pour développer des agents pilotés par LLM au sein d'une application FastAPI. Il inclut des nœuds LangGraph prédéfinis pour des tâches courantes comme la complétion de texte, l'intégration et la recherche de similarité vectorielle tout en permettant aux développeurs de créer des nœuds et des pipelines personnalisés. Le modèle gère l'historique de conversation via des modules mémoire qui conservent le contexte entre les sessions et supporte la configuration basée sur l'environnement pour différentes phases de déploiement. Des fichiers Docker intégrés et une structure adaptée au CI/CD garantissent une conteneurisation et un déploiement sans heurts. La journalisation et la gestion des erreurs améliorent la visibilité, tandis que la base de code modulaire facilite l'extension des fonctionnalités. En combinant le cadre web haute performance FastAPI avec les capacités d'orchestration de LangGraph, ce modèle rationalise le cycle de vie du développement d'agents, du prototypage à la production.

CraftUI est une application web de pointe conçue pour la création d'UI sans faille. Elle permet aux utilisateurs de générer sans effort des interfaces utilisateur raffinées à partir d'images et de textes. Avec son interface conviviale, CraftUI intègre des fonctionnalités puissantes qui accélèrent les workflows de design, soutiennent la collaboration et améliorent la productivité. Idéale pour créer des prototypes, des applications web et des interfaces mobiles, elle aide à rationaliser le processus de design en offrant des composants préétablis et des modèles personnalisables, garantissant que la vitesse et la qualité soient prioritaires dans chaque projet.

Geers AI Lang Graph fournit une couche d'abstraction basée sur un graphe pour construire des agents IA qui coordonnent plusieurs appels LLM et gèrent des connaissances structurées. En définissant des nœuds et des arêtes représentant des prompts, des données et de la mémoire, les développeurs peuvent créer des flux de travail dynamiques, suivre le contexte à travers les interactions et visualiser les flux d'exécution. Le framework supporte des intégrations de plugins pour divers fournisseurs LLM, la templatisation de prompt personnalisée et des graphes exportables. Il simplifie la conception itérative d'agents, améliore la rétention du contexte et accélère le prototypage d'assistants conversationnels, bots d'aide à la décision et pipelines de recherche.

Indesignify tire parti d'une intelligence artificielle avancée pour optimiser le processus de design intérieur. Les utilisateurs peuvent facilement redéfinir des pièces, créer des prototypes instantanément et personnaliser divers éléments pour transformer leurs espaces en quelques secondes. La plateforme est conçue pour la commodité et l'efficacité, fournissant des outils puissants tant pour les propriétaires désireux de visualiser leur maison de rêve que pour les professionnels du secteur du design d'intérieur. Avec son interface conviviale et ses capacités IA puissantes, Indesignify révolutionne la manière dont les espaces sont redéfinis.