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.

Defang est un outil de déploiement cloud activé par l'IA qui permet aux développeurs de déployer facilement et en toute sécurité des applications sur le cloud de leur choix grâce à une seule commande. Il transforme tout projet compatible Docker Compose en un déploiement en direct instantanément, offre un débogage guidé par l'IA et prend en charge n'importe quel langage de programmation ou framework. Que vous utilisiez AWS, GCP ou DigitalOcean, Defang garantit que vos déploiements sont sécurisés, évolutifs et rentables. La plateforme prend en charge divers environnements tels que le développement, la mise en scène et la production, ce qui la rend idéale pour les projets de toute taille.

e2e-chainlit-chatbot est un projet d'exemple démontrant le cycle complet de développement d'un agent d'IA conversationnelle utilisant Chainlit. Le dépôt inclut du code de bout en bout pour lancer un serveur web local hébergeant une interface de chat interactive, intégrée à de grands modèles de langage pour les réponses, et gérant le contexte de la conversation à travers les messages. Il propose des modèles de prompt personnalisables, des workflows multi-agent, et la diffusion en direct des réponses. Les développeurs peuvent configurer des clés API, ajuster les paramètres du modèle, et étendre le système avec une logique ou des intégrations personnalisées. Avec des dépendances minimales et une documentation claire, ce projet accélère l'expérimentation avec des chatbots pilotés par l'IA et fournit une base solide pour des assistants conversationnels de qualité production. Il inclut également des exemples pour personnaliser les composants front-end, la journalisation et la gestion des erreurs. Conçu pour une intégration transparente avec les plateformes cloud, il supporte à la fois les cas d'utilisation de prototype et de production.

AgentSmithy est conçu pour rationaliser le cycle de développement des agents IA en proposant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches et l'orchestration de l'exécution. Le framework utilise Google Cloud Storage ou Firestore pour la mémoire persistante, Cloud Functions pour les déclencheurs basés sur des événements et Pub/Sub pour la messagerie évolutive. Les gestionnaires définissent le comportement de l'agent, tandis que les planificateurs gèrent l'exécution de tâches multi-étapes. Les modules d'observabilité suivent les métriques de performance et les journaux. Les développeurs peuvent intégrer des plugins sur mesure pour améliorer des capacités telles que des sources de données personnalisées, des LLMs spécialisés ou des outils spécifiques au domaine. L'architecture native cloud de AgentSmithy garantit une haute disponibilité et une élasticité, permettant un déploiement transparent dans les environnements de développement, de test et de production. Avec une sécurité intégrée et des contrôles d'accès basés sur les rôles, les équipes peuvent maintenir la gouvernance tout en itérant rapidement sur des solutions d'agents intelligents.