Scint est une plateforme puissante d'agents IA sans code qui permet aux utilisateurs de composer, déployer et gérer des flux de travail autonomes multi-étapes. Avec l'interface glisser-déposer de Scint, les utilisateurs définissent le comportement des agents, connectent API et sources de données, et configurent des déclencheurs. La plateforme propose un débogage intégré, un contrôle de version et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Conçue pour les équipes techniques et non techniques, Scint accélère le développement d'automatisations, garantissant l'exécution fiable de tâches complexes allant du traitement des données à la gestion du support client.

Le système de recherche et de sauvetage basé sur plusieurs agents dans ROS est un cadre robotique qui utilise ROS pour déployer plusieurs agents autonomes afin d’effectuer des opérations coordonnées de recherche et de sauvetage. Chaque agent utilise des capteurs à bord et des sujets ROS pour la cartographie en temps réel, l’évitement des obstacles et la détection de cibles. Un coordinateur central assigne de manière dynamique les tâches en fonction du statut des agents et des retours du environnement. Le système peut fonctionner dans Gazebo ou sur des robots réels, permettant aux chercheurs et développeurs de tester et d’affiner la coopération multi-robots, les protocoles de communication et la planification adaptative des missions dans des conditions réalistes.

Operit est un cadre complet d'agent AI open source conçu pour simplifier la création d'agents autonomes pour diverses tâches. En intégrant des LLMs comme GPT d'OpenAI et des modèles locaux, il permet un raisonnement dynamique à travers des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des plugins personnalisés pour la récupération de données, le scraping web, les requêtes BDD ou l'exécution de code, tandis qu'Operit gère le contexte de session, la mémoire et l'invocation d'outils. Le framework offre une API claire pour construire, tester et déployer des agents avec un état persistant, des pipelines configurables et des mécanismes de gestion des erreurs. Que vous développiez des bots de support client, des assistants de recherche ou des agents d'automatisation d'entreprise, l'architecture extensible d'Operit et ses outils robustes garantissent une prototypage rapide et des déploiements évolutifs.

CopilotKit est un framework Python open source conçu pour permettre aux développeurs de construire des agents IA personnalisés. Il offre une architecture modulaire où vous pouvez enregistrer et configurer des outils — tels que l’accès au système de fichiers, la recherche web, un REPL Python, et des connecteurs SQL — que vous pouvez ensuite intégrer dans des agents utilisant n'importe quel LLM pris en charge. Des modules de mémoire intégrés permettent la persistance de l’état de la conversation, tandis que LangGraph vous permet de définir des flux de raisonnement structurés pour des tâches complexes. Les agents peuvent être déployés dans des scripts, des services web ou des applications CLI et peuvent évoluer sur plusieurs fournisseurs cloud. CopilotKit fonctionne parfaitement avec les modèles OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic, permettant des workflows automatisés, des chatbots et des bots d’analyse de données.

Nova fournit un ensemble d'outils complet pour créer des agents IA autonomes en Python. Il propose un planificateur qui décompose les objectifs en étapes actionnables, un système de plugins pour intégrer des outils ou API externes, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent configurer des comportements personnalisés, suivre les décisions de l'agent via des journaux et étendre la fonctionnalité avec peu de code. Nova simplifie tout le cycle de vie de l'agent, de la conception au déploiement.

Overeasy est un framework open-source basé sur Python pour orchestrer des agents IA alimentés par LLM dans diverses disciplines. Il fournit une architecture modulaire pour définir des agents, configurer des stockages de mémoire et intégrer des outils externes tels que APIs, bases de connaissances et bases de données. Les développeurs peuvent se connecter à OpenAI, Azure ou à des points de terminaison LLM auto-hébergés et concevoir des workflows dynamiques impliquant un ou plusieurs agents. Le moteur d'orchestration d'Overeasy gère la délégation des tâches, la prise de décisions et les stratégies de secours, permettant la création de travailleurs numériques robustes pour la recherche, le support client, l'analyse de données, la planification, etc. Une documentation complète et des projets d'exemple accélèrent le déploiement sur Linux, macOS et Windows.