MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

Agentless est un cadre léger et sans agent conçu pour rationaliser les flux de travail d'automatisation du code pilotés par l'IA. En s'intégrant directement aux grands modèles de langage via des appels API, il génère, exécute et valide du code en temps réel dans divers environnements. Les développeurs définissent des tâches dans des flux de travail YAML ou JSON et étendent la fonctionnalité via une architecture de plugins prenant en charge plusieurs langages de programmation. Agentless élimine la surcharge des processus liés aux agents dédiés, simplifiant le déploiement et la surveillance. Il propose des connecteurs intégrés pour GitHub Actions, Jenkins et autres systèmes CI/CD, ainsi que des modules de test automatisés pour la revue de code, la génération de tests unitaires et l'analyse statique pour garantir une sortie de haute qualité.

Build with ADK facilite la création d'agents IA en fournissant un outil de scaffolding CLI, des définitions de flux de travail, des modules d'intégration LLM, des utilitaires de test, de journalisation et de support déploiement. Les développeurs peuvent initialiser des projets d'agents, choisir des modèles IA, configurer des invites, connecter des outils ou APIs externes, tester localement et déployer leurs agents en production ou sur des plateformes de conteneurs — le tout avec des commandes simples. L'architecture modulaire permet une extension facile avec des plugins et supporte plusieurs langages de programmation pour une flexibilité maximale.