Whisprlist offre une approche unique de la gestion des tâches en utilisant des commandes vocales pour créer et organiser les tâches. Fini le temps où il fallait taper et entrer manuellement; il suffit de parler et l'IA s'occupe du reste. Elle envoie également un e-mail avec l'agenda quotidien pour mettre en évidence vos domaines d'attention et les tâches à venir. Cette assistance personnalisée vous aide à rester productif et organisé. Avec un plan gratuit et un plan premium abordable, Whisprlist rend la gestion des tâches simple et efficace.

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.

Agentic Solver fournit une boîte à outils complète pour développer des agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage (LLMs) pour résoudre des problèmes concrets. Il propose des composants pour la décomposition des tâches, la planification, l'exécution et l'évaluation des résultats, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en actions Séquencées. Les utilisateurs peuvent intégrer des API externes, des fonctions personnalisées et des magasins de mémoire pour étendre les capacités des agents, tandis que la journalisation intégrée et les mécanismes de nouvelle tentative garantissent la résilience. Écrit en Python, le cadre supporte des pipelines modulaires et des modèles de prompt flexibles, facilitant les expérimentations rapides. Que ce soit pour automatiser le support client, l’analyse de données ou la génération de contenu, Agentic Solver rationalise le cycle de vie complet, de la configuration initiale à la surveillance continue et à l'optimisation des performances.

AgentPilot propose une solution monorepo complète pour construire, gérer et déployer des agents IA autonomes. Au cœur, il dispose d'un système de plugins extensible pour intégrer des outils personnalisés et des LLM, d'une couche de gestion de mémoire pour préserver le contexte entre les interactions, et d'un module de planification qui séquence les tâches des agents. Les utilisateurs peuvent interagir via une interface en ligne de commande ou un tableau de bord web pour configurer les agents, surveiller l'exécution et examiner les journaux. En abstraisant la complexité de l'orchestration des agents, de la gestion de mémoire et des intégrations API, AgentPilot permet un prototypage rapide et un déploiement prêt pour la production de workflows multi-agents dans des domaines tels que l'automatisation du support client, la génération de contenu, le traitement de données, et plus encore.

Agents-Deep-Research est conçu pour rationaliser le développement et le test d'agents IA autonomes en offrant une base de code modulaire et extensible. Il dispose d'un moteur de planification des tâches qui décompose les objectifs définis par l'utilisateur en sous-tâches, d'un module de mémoire à long terme qui stocke et récupère le contexte, et d'une couche d'intégration d'outils permettant aux agents d'interagir avec des API externes et des environnements simulés. Le cadre fournit également des scripts d'évaluation et des outils de benchmarking pour mesurer la performance des agents dans divers scénarios. Basé sur Python et adaptable à différents backend LLM, il permet aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement de nouvelles architectures d'agents, de réaliser des expériences reproductibles et de comparer différentes stratégies de planification dans des conditions contrôlées.

CamelAGI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une architecture de plugins pour des outils personnalisés, d'une intégration de mémoire à long terme pour la persistance du contexte, et du support pour plusieurs grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Llama 2. Grâce à des modules de planification et d'exécution explicites, les agents peuvent décomposer des tâches, appeler des API externes et s'adapter au fil du temps. La extensibilité et l'approche communautaire rendent CamelAGI adapté pour des prototypes de recherche, des systèmes de production et des projets éducatifs.

Layra est conçue pour simplifier le développement d'agents alimentés par LLM en fournissant une architecture modulaire qui s'intègre avec divers outils et stockages de mémoire. Elle comprend un planificateur qui divise les tâches en sous-objectifs, un module de mémoire pour stocker la conversation et le contexte, et un système de plugins pour connecter des APIs externes ou des fonctions personnalisées. Layra supporte aussi l'orchestration de plusieurs instances d'agents pour collaborer sur des workflows complexes, en permettant une exécution en parallèle et la délégation de tâches. Avec des abstractions claires pour les outils, la mémoire et la définition de politiques, les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour le support client, l'analyse de données, RAG, et plus encore. Elle est indépendante du backend de modélisation, supportant OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux.

Micro-agent est une bibliothèque JavaScript légère et sans opinion, conçue pour simplifier la création d'agents IA sophistiqués utilisant de grands modèles de langage. Elle expose des abstractions de base telles que agents, outils, planificateurs et magasins de mémoire, permettant aux développeurs de assembler des flux conversationnels personnalisés. Les agents peuvent invoquer des API externes ou des utilitaires internes en tant qu'outils, permettant une récupération dynamique de données et l'exécution d'actions. La bibliothèque supporte à la fois la mémoire conversationnelle à court terme et la mémoire persistante à long terme pour maintenir le contexte à travers les sessions. Les planificateurs orchestrent les processus de chaîne de pensée, décomposant des tâches complexes en appels d'outils ou requêtes de modèle linguistique. Avec des modèles de prompts configurables et des stratégies d'exécution, micro-agent s'adapte parfaitement aux applications web frontend, aux services Node.js et aux environnements en périphérie, fournissant une base flexible pour les chatbots, assistants virtuels ou systèmes de décision autonomes.

MiniAgent est un cadre minimaliste open source construit en Python pour la création d'agents IA autonomes capables de planifier et d'exécuter des workflows complexes. Au cœur, MiniAgent comprend un module de planification de tâches qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes ordonnées, un contrôleur d'exécution qui exécute chaque étape séquentiellement, et des adaptateurs intégrés pour l'intégration d'outils et d'API externes, y compris les services web, bases de données et scripts personnalisés. Il dispose également d'un système léger de gestion de mémoire pour conserver les contextes conversationnels ou de tâches. Les développeurs peuvent facilement enregistrer des plugins d'action personnalisés, définir des règles de politique pour la prise de décision, et étendre la fonctionnalité des outils. Avec la prise en charge des modèles OpenAI et des LLM locaux, MiniAgent permet un prototypage rapide de chatbots, de travailleurs numériques et de pipelines automatisés, le tout sous licence MIT.

Nagato AI est un cadre d'agent IA extensible qui orchestre des flux de travail autonomes en combinant la planification des tâches, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Les utilisateurs peuvent définir des outils et APIs personnalisés, permettant à l'agent de récupérer des informations, d'effectuer des actions et de maintenir le contexte de la conversation sur de longues sessions. Avec son architecture plugin et son interface utilisateur conversationnelle, Nagato AI s'adapte à divers scénarios — de l'assistance à la recherche et l'analyse de données à la productivité personnelle et l'automatisation du support client — tout en restant entièrement open-source et convivial pour développeurs.

SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.

Symbol-LLM offre une architecture modulaire pour construire des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques renforcés par des magasins de mémoire symbolique. Il comprend un module de planification pour décomposer des tâches complexes, un exécuteur pour invoquer des outils et un système de mémoire pour maintenir le contexte à travers les interactions. Avec des boîtes à outils intégrées telles que la recherche web, la calculatrice et le moteur de code, plus des API simples pour l'intégration d'outils personnalisés, Symbol-LLM permet aux développeurs et aux chercheurs de prototyper et déployer rapidement des assistants sophistiqués basés sur LLM pour divers domaines comme la recherche, le support client et l'automatisation des flux de travail.

ElizaOS fournit une suite d'outils robuste pour concevoir, tester et déployer des agents IA autonomes dans des projets TypeScript. Les développeurs définissent les personnalités des agents, leurs objectifs et leurs hiérarchies de mémoire, puis utilisent le système de planification d'ElizaOS pour définir les flux de travail des tâches. Son architecture modulaire de connecteurs facilite l’intégration avec des plateformes de communication—Discord, Telegram, Slack, X—et des réseaux blockchain via des adaptateurs Web3. ElizaOS supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permettant une transition transparente entre les modèles. La prise en charge des plugins étend la fonctionnalité avec des compétences personnalisées, des fonctions de journalisation et d’observabilité. À travers son CLI et SDK, les équipes peuvent itérer sur les configurations d'agents, surveiller la performance en direct, et faire évoluer les déploiements dans des environnements cloud ou sur site. ElizaOS permet aux entreprises d'automatiser les interactions client, l’engagement sur les réseaux sociaux et les processus métier avec des travailleurs numériques autonomes.

IoA fournit une architecture flexible pour définir, coordonner et exécuter plusieurs agents IA dans un workflow unifié. Les composants clés incluent un planificateur qui décompose les objectifs de haut niveau, un exécuteur qui délègue les tâches à des agents spécialisés, et des modules de mémoire pour la gestion du contexte. Il supporte l'intégration avec des API externes et des ensembles d'outils, la surveillance en temps réel, et des plugins de compétences personnalisables. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des assistants autonomes, des bots de support client, et des pipelines de traitement de données en combinant des modules prêts à l'emploi ou en les étendant avec une logique personnalisée.

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.

Pillar est un framework d'agents IA complet conçu pour simplifier le développement et le déploiement de workflows intelligents à plusieurs étapes. Il dispose d'une architecture modulaire avec des planificateurs pour la décomposition des tâches, des stockages de mémoire pour la rétention de contexte et des exécutants qui réalisent des actions via des API externes ou du code personnalisé. Les développeurs peuvent définir des pipelines d'agents en YAML ou JSON, intégrer n'importe quel fournisseur LLM et étendre la fonctionnalité via des plugins personnalisés. Pillar gère l'exécution asynchrone et la gestion du contexte en standard, réduisant le code boilerplate et accélérant la mise sur le marché d'applications basées sur l'IA telles que les chatbots, les assistants d'analyse de données et l'automatisation des processus métier.