Agenite est un framework d’agents IA centré sur Python, conçu pour simplifier la création, l’orchestration et la gestion d’agents autonomes. Il offre des composants modulaires tels que des magasins de mémoire, des planificateurs de tâches et des canaux de communication événementielle, permettant aux développeurs de construire des agents capables d’interactions avec état, de raisonnement multi-étapes et de flux de travail asynchrones. La plateforme fournit des adaptateurs pour la connexion à des API externes, bases de données et files d’attente de messages, tandis que son architecture modulaire prend en charge des modules personnalisés pour le traitement du langage naturel, la récupération de données et la prise de décision. Avec des backends de stockage intégrés pour Redis, SQL et caches en mémoire, Agenite assure un état persistant de l’agent et permet des déploiements évolutifs. Elle inclut également une interface de ligne de commande et un serveur JSON-RPC pour le contrôle à distance, facilitant l’intégration dans des pipelines CI/CD et des tableaux de bord de surveillance en temps réel.

HexaBot est conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents autonomes intelligents. Il offre des pipelines de flux de travail modulaires qui décomposent les tâches complexes en étapes gérables, ainsi que des magasins de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent connecter les agents à des APIs externes, bases de données et services tiers via un écosystème de plugins. La surveillance en temps réel et la journalisation garantissent la visibilité sur le comportement des agents, tandis que les SDKs pour Python et JavaScript permettent une intégration rapide dans des applications existantes. L'infrastructure évolutive de HexaBot gère une forte concurrence et supporte des déploiements versionnés pour une utilisation fiable en production.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.