OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.

AgentServe fournit une interface unifiée pour créer et déployer des agents d'IA. Les utilisateurs définissent le comportement des agents dans des fichiers de configuration ou du code, intègrent des outils ou sources de connaissances externes, et exposent les agents via des points de terminaison REST. Le cadre gère le routage des modèles, les requêtes parallèles, le contrôle de la santé, la journalisation et les métriques. La conception modulaire d'AgentServe permet d'ajouter de nouveaux modèles, outils ou politiques de planification, idéal pour créer des chatbots, workflows automatisés et systèmes multi-agent à grande échelle.

Agentic Kernel offre une architecture découplée pour construire des agents d'IA en composant des composants réutilisables. Les développeurs peuvent définir des pipelines de planification pour décomposer des objectifs, configurer des mémoires à court et long terme à l'aide d'intégrations d'embeddings ou de backends basés sur des fichiers, et enregistrer des outils ou API externes pour l'exécution d'actions. Le framework supporte la sélection dynamique d'outils, les cycles de réflexion des agents et une planification intégrée pour gérer les flux de travail. Son design modulaire est compatible avec n'importe quel fournisseur de LLM et composants personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que assistants conversationnels, agents de recherche automatisés et bots de traitement de données. Avec une journalisation transparente, une gestion d'état, et une intégration facile, Agentic Kernel accélère le développement tout en assurant la maintenabilité et la scalabilité dans les applications basées sur l'IA.