TinyAgent fournit un framework léger pour orchestrer des tâches complexes avec des modèles GPT d'OpenAI. Les développeurs installent via pip, configurent une clé API, définissent des outils ou plugins, et utilisent un contexte en mémoire pour maintenir des conversations multi-étapes. TinyAgent supporte le chaînage de tâches, l'intégration d'API externes, et la persistance de mémoires utilisateur ou système. Son API simple en Python vous permet de prototyper des flux de travail d'analyse de données autonomes, des chatbots de service client, des assistants de génération de code, ou tout cas d'utilisation nécessitant un agent intelligent avec état. La bibliothèque reste entièrement open-source, extensible et multiplateforme.

TinyAgent est un constructeur d'agents IA à code faible qui permet à tous de concevoir, tester et déployer des agents intelligents. Définissez des invites personnalisées, intégrez des API externes ou des sources de données, et configurez la mémoire de l'agent pour conserver le contexte. Une fois configurés, les agents peuvent être utilisés via une interface de chat Web, une extension Chrome ou un code d'intégration. Avec des analyses et des journaux, vous pouvez surveiller les performances et itérer rapidement. TinyAgent rationalise les tâches répétitives telles que la génération de rapports, le tri des e-mails et la qualification de prospects, réduisant le travail manuel et augmentant la productivité de l'équipe.

AgentsForce est une solution avancée d'agent IA qui automatise diverses tâches et processus commerciaux à l'aide d'agents intelligents. Ces agents peuvent gérer les interactions avec les clients, l'analyse de données, la gestion des flux de travail, etc., améliorant ainsi la productivité et réduisant l'intervention manuelle. Avec un accent sur l'adaptabilité et l'intégration, AgentsForce permet aux organisations d'optimiser leurs opérations de manière transparente sur plusieurs plateformes.

AgentSpeak est une implémentation open-source en Java du langage de programmation AgentSpeak(L), conçue pour faciliter la création et la gestion d'agents autonomes BDI (Croyance-Désir-Intention). Il possède un environnement d'exécution qui analyse le code AgentSpeak(L), maintient les bases de croyances des agents, déclenche des événements et sélectionne puis exécute des plans en fonction des croyances et objectifs actuels. L'interpréteur supporte l'exécution concurrente des agents, les mises à jour dynamiques de plans et des sémantiques personnalisables. Avec une architecture modulaire, les programmeurs peuvent étendre des composants centraux tels que la sélection de plans et la révision des croyances. AgentSpeak permet aux chercheurs et à l'industrie de prototyper, simuler et déployer des agents intelligents dans des simulations, des systèmes IoT et des scénarios multi-agents.

AIUS est une plateforme de développement d'agents IA full-stack conçue pour simplifier la création d'assistants virtuels intelligents et de chatbots. Elle propose une interface visuelle pour définir les flux de conversation, une mémoire intégrée pour un contexte persistant entre les interactions, et un système de plugins pour connecter des API et bases de données externes. Les agents peuvent être déployés sur des sites web, des applications mobiles et des plates-formes de messagerie populaires telles que Slack et WhatsApp. La plateforme inclut des tableaux de bord de surveillance, des métriques de performance, et des outils de tests A/B, permettant aux développeurs d'itérer rapidement et d'optimiser le comportement des agents. Avec le support de plusieurs langages de programmation (JavaScript, Python) et des modèles pré-construits pour des cas d'utilisation courants, AIUS accélère le lancement sur le marché pour le support client basé sur l'IA, l'assistance à la vente et l'automatisation des processus.

Baidu AI App Builder offre un environnement complet pour développer des agents et applications basés sur l'IA via une approche low-code visuelle. Les utilisateurs peuvent exploiter les services Baidu AI intégrés tels que le NLP, la récupération de graphe de connaissances, la conversion de speech-to-text, le text-to-speech pour construire des chatbots intelligents supportant des conversations multi-étapes et traitant des intentions utilisateur. La plateforme fournit des modules glisser-déposer pour concevoir des flux de dialogue, connecter des API externes et automatiser des tâches backend via un générateur de flux de travail. Elle prend aussi en charge la gestion de bases de connaissances en important des FAQs et documents personnalisés, améliorant la précision de l'agent. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sur le web, WeChat, Baidu Smart Mini Program, et autres channels. Un tableau de bord analytique intégré suit les interactions utilisateur, la performance de l'agent et aide à affiner les réponses.

Le framework BeeAI offre une architecture entièrement modulaire pour construire des agents intelligents capables d'effectuer des tâches, de gérer des états et d'interagir avec des outils externes. Il comprend un gestionnaire de mémoire pour la conservation à long terme du contexte, un système de plugins pour l'intégration de compétences personnalisées, ainsi qu'un support intégré pour le chaînage d'API et la coordination multi-agents. Le framework propose des SDKs Python et JavaScript, une interface en ligne de commande pour la création de projets et des scripts de déploiement pour le cloud, Docker ou les dispositifs Edge. Des tableaux de bord de surveillance et des outils de journalisation aident à suivre la performance des agents et à diagnostiquer les problèmes en temps réel.

GenFuse AI propose une plateforme sans code où les utilisateurs peuvent créer des agents IA personnalisés pour automatiser diverses tâches. Avec un créateur de workflow visuel, vous pouvez connecter des agents IA et des outils pour concevoir des automatisations multi-agents. La plateforme comprend des pipelines d'exécution automatique, des agents auto-apprenants et des modèles pré-construits pour vous permettre de commencer rapidement. GenFuse AI est agnostique au modèle, vous permettant de choisir le meilleur modèle pour chaque agent et il peut s'intégrer avec vos applications et vos outils personnalisés.

Jsonify utilise des agents AI avancés pour explorer et comprendre automatiquement les sites Web. Ils travaillent selon vos objectifs spécifiés, trouvant, filtrant et extrayant des données structurées à grande échelle. En utilisant la vision par ordinateur et l'IA générative, les agents de Jsonify peuvent percevoir et interpréter le contenu Web comme un humain. Cela élimine le besoin de scraping de données manuel traditionnel et long, offrant une solution plus rapide et plus efficace pour l'extraction de données.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

llm-ReAct implémente l'architecture ReAct (Reasoning and Acting) pour les grands modèles de langage, permettant une intégration transparente du raisonnement par chaînes de pensées avec l'exécution d'outils externes et le stockage mémoire. Les développeurs peuvent configurer une boîte à outils d'outils personnalisés — tels que la recherche web, les requêtes en base de données, les opérations sur fichiers et les calculatrices — et instruire l'agent à planifier des tâches multi-étapes en invoquant les outils selon le besoin pour récupérer ou traiter des informations. Le module mémoire intégré conserve l'état de la conversation et les actions passées, favorisant un comportement d'agent plus sensible au contexte. Avec un code Python modulaire et une prise en charge des API OpenAI, llm-ReAct simplifie l'expérimentation et le déploiement d'agents intelligents capables de résoudre adaptativement des problèmes, d'automatiser des flux de travail et de fournir des réponses riches en contexte.

Magma Deploy est une plateforme de déploiement d'agents IA qui simplifie le processus complet de création, mise à l'échelle et surveillance d'assistants intelligents. Les utilisateurs définissent visuellement des flux de travail augmentés par recherche, se connectent à n'importe quelle base de données vectorielle, choisissent parmi les modèles d'OpenAI ou open source, et configurent des règles de routage dynamiques. La plateforme gère la génération d'incorporations, la gestion du contexte, la montée en charge automatique et l'analyse d'utilisation, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique des agents et l'expérience utilisateur plutôt que sur l'infrastructure backend.

Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.

Les agents IA de SingularityCrew se spécialisent dans l'automatisation des tâches répétitives, la gestion de projets et l'amélioration des flux de travail internes. Ces agents utilisent des algorithmes avancés pour interagir intelligemment avec les utilisateurs, gérer les données et s'adapter à des tâches organisationnelles spécifiques, ce qui entraîne des économies de temps significatives et une efficacité accrue pour les entreprises de toutes tailles.

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.

AgentsAI est une plateforme innovante axée sur l'amélioration du service client grâce à des agents virtuels pilotés par l'IA. Ces agents peuvent interagir avec les utilisateurs en temps réel, fournissant des réponses instantanées, des recommandations personnalisées et résolvant efficacement les demandes des clients. En utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et des techniques d'apprentissage automatique, AgentsAI permet aux entreprises de réduire les temps de réponse et d'améliorer la satisfaction des clients en automatisant les tâches routinières. Cela libère les agents humains pour qu'ils se concentrent sur des problèmes plus complexes tout en maintenant des expériences utilisateur de haute qualité.

AgentDock fournit une interface de glisser-déposer pour créer et gérer des agents IA coordonnés. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécifiques — tels que recherche web, résumé, analyse de données ou création de contenu — et être relié par des déclencheurs et des actions. Avec des modèles préconçus, des intégrations API, la planification et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent automatiser des flux de travail de bout en bout, obtenir des insights à partir de données sélectionnées et faire évoluer leurs opérations sans besoin de développeurs.

Agent-Baba offre une boîte à outils complète pour créer et gérer des agents IA autonomes adaptés à des tâches spécifiques. Il propose une architecture de plugins pour étendre les capacités, un système de mémoire pour conserver le contexte conversationnel, et une automatisation de flux de travail pour l'exécution séquentielle des tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils comme des scrapeurs web, des bases de données et des API personnalisées dans les agents. Le framework simplifie la configuration via des schémas déclaratifs YAML ou JSON, supporte la collaboration multi-agents, et fournit des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance et les logs des agents, permettant une amélioration itérative et un déploiement transparent dans différents environnements.

Agentforce est un puissant agent IA conçu pour améliorer les interactions avec les clients en automatisant les réponses et les demandes. Intégré dans Salesforce, il fournit un support en temps réel, rationalisant les communications et garantissant que les clients reçoivent des réponses rapides. Ses algorithmes intelligents analysent les requêtes des utilisateurs, apprenant au fil du temps à offrir des réponses plus précises et contextuelles, améliorant ainsi la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle. Agentforce agit comme un assistant fiable pour les équipes de support, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes.

Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.