AIPE centralise l'orchestration des agents IA avec des modules interchangeables pour la mémoire, la planification, l'utilisation d'outils et la collaboration multi-agents. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, incorporer du contexte via des magasins vectoriels, et intégrer des API ou bases de données externes. Le cadre offre un tableau de bord web intégré et une CLI pour tester les prompts, surveiller l’état des agents et enchaîner les tâches. AIPE supporte plusieurs backends de mémoire comme Redis, SQLite et en mémoire. Ses configurations multi-agents permettent d’attribuer des rôles spécialisés — extracteur de données, analyste, résumé — pour collaborer sur des requêtes complexes. En abstraisant l’ingénierie des prompts, les wrappers API et la gestion d’erreurs, AIPE accélère le déploiement d’assistants alimentés par l’IA pour la QA de documents, le support client et l’automatisation de workflows.

BasicPrompt est une plateforme conçue pour simplifier le processus de création, de versioning et de déploiement des invites. Elle garantit que les invites sont compatibles avec chaque modèle, vous permettant de les tester et de les affiner rapidement. La plateforme propose divers outils pour améliorer l'efficacité de l'ingénierie des invites, de l'idéation au déploiement. Avec BasicPrompt, les utilisateurs bénéficient d'un moyen plus rapide et fiable de travailler avec des modèles d'IA, garantissant des performances et des résultats optimaux.

BuildOwn.AI est un guide complet conçu pour aider les développeurs à construire des applications AI dans le monde réel en utilisant de grands modèles linguistiques. Il est idéal pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés, avec un accent sur les concepts AI essentiels et les applications pratiques. Le guide couvre des sujets comme l'exécution de modèles localement, l'ingénierie des invites, l'extraction de données, le réglage fin, et des techniques avancées comme la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et l'automatisation des outils. Que vous programmiez en Python, JavaScript ou un autre langage, BuildOwn.AI fournit des informations précieuses que vous pouvez adapter à votre plateforme préférée.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.

DelphiGemini fournit une enveloppe légère et facile à utiliser autour de l’API Google Gemini LLM pour les développeurs Delphi. Elle gère l’authentification, la mise en forme des requêtes et l’analyse des réponses, permettant d’envoyer des prompts et de recevoir des complétions de texte ou des réponses de chatbot. Avec la prise en charge de la sortie en streaming, vous pouvez afficher les tokens en temps réel. La bibliothèque propose également des méthodes synchrones et asynchrones, des délais d’attente configurables et des rapports d’erreurs détaillés. Utilisez-la pour créer des chatbots, générateurs de contenu, traducteurs, résumeurs ou toute autre fonctionnalité alimentée par l’IA directement dans vos applications Delphi.

DB-conv est une bibliothèque Python légère conçue pour permettre une IA conversationnelle sur des bases de données SQL. Après installation, les développeurs la configurent avec les détails de connexion à la base et les identifiants du fournisseur LLM. DB-conv gère l’inspection du schéma, construit des SQL optimisés à partir des prompts utilisateur, exécute les requêtes et renvoie les résultats sous forme de tableaux ou de graphiques. Elle supporte plusieurs moteurs de bases de données, le caching, la journalisation des requêtes et des modèles de prompts personnalisés. En abstraisant la conception de prompts et la génération de SQL, DB-conv simplifie la création de chatbots, d’assistants vocaux ou d’interfaces web pour l’exploration autonome des données.

EasyPrompt est un outil d'IA innovant qui améliore l'expérience utilisateur de ChatGPT en fournissant des invites choisies, un historique de chat consultable, et des capacités de prise de notes. Il propose un chatbot Telegram qui améliore considérablement les interactions avec l'IA, le rendant adapté à un usage personnel et professionnel. Cet outil vise à simplifier et optimiser l'ingénierie des invites, garantissant que les utilisateurs tirent le meilleur parti de leur contenu généré par l'IA sans nécessiter d'expertise technique.

Prompt Dress est une extension de navigateur innovante conçue pour organiser et sauvegarder sans effort vos prompts d'IA génératifs. Que vous soyez un utilisateur occasionnel de modèles IA ou un ingénieur de prompt avancé, cet outil simplifie la gestion et la récupération de divers prompts. Il prend en charge de nombreuses plateformes, garantissant que vous ayez toujours vos prompts d'IA essentiels à portée de main. Augmentez votre productivité et rationalisez vos processus de prompting avec Prompt Dress. Améliorez vos interactions avec l'IA, et ne perdez plus jamais la trace de vos prompts.

Unremarkable AI Experts est une plateforme évolutive hébergeant des dizaines d'agents IA spécialisés — appelés experts — qui gèrent des flux de travail courants sans ingénierie manuelle de prompts. Chaque expert est optimisé pour des tâches telles que la génération de résumés de réunions, le débogage de code, la rédaction d'emails, l'analyse de sentiment, la recherche de marché et les requêtes avancées de données. Les développeurs peuvent parcourir le répertoire d'experts, tester les agents dans une playground web, et les intégrer dans des applications via des points de terminaison REST ou SDK. Le comportement des experts peut être personnalisé via des paramètres ajustables, plusieurs experts peuvent être chaînés pour des pipelines complexes, des instances isolées peuvent être déployées pour la confidentialité des données, et des analyses d'utilisation peuvent être utilisées pour contrôler les coûts. Cela facilite la création d'assistants IA polyvalents dans différents secteurs et cas d'utilisation.

GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

Le Gemini Agent Cookbook est une boîte à outils open-source curatée proposant une variété d'exemples pratiques pour construire des agents intelligents alimentés par les modèles linguistiques Gemini de Google. Il inclut des codes d'exemple pour orchestrer des chaînes de raisonnement à plusieurs étapes, invoquer dynamiquement des API externes, intégrer des kits d'outils pour la récupération de données et gérer les flux de conversation. Le cookbook démontre les meilleures pratiques en matière de gestion des erreurs, de gestion du contexte et de conception de prompts, en supportant des cas d'utilisation tels que les chatbots autonomes, l'automatisation des tâches et les systèmes d'aide à la décision. Il guide les développeurs dans la construction d'agents personnalisés capables d'interpréter les demandes des utilisateurs, de récupérer des données en temps réel, d'effectuer des calculs et de générer des sorties formatées. En suivant ces recettes, les ingénieurs peuvent accélérer la création de prototypes d'agents et déployer des applications IA robustes dans divers domaines.

Ollama Workflows est une bibliothèque open-source de pipelines d'agents AI configurables construits sur le cadre Ollama LLM. Elle offre des dizaines de workflows prêts à l'emploi — comme la synthèse, la traduction, la revue de code, l'extraction de données, la rédaction d'e-mails, et plus encore — qui peuvent être chaînés dans des définitions YAML ou JSON. Les utilisateurs installent Ollama, clonant le dépôt, sélectionnant ou personnalisant un workflow, puis l'exécutent via CLI. Tout le traitement se fait localement sur votre machine, préservant la confidentialité des données tout en permettant une itération rapide et une sortie cohérente à travers les projets.

HandyPrompts est une extension Chrome innovante destinée à rendre l'intelligence artificielle plus accessible et utile grâce à des solutions d'ingénierie de prompt en un clic. Que vous soyez dans les ventes, le marketing, la création de contenu, le développement ou tout autre domaine, cet outil simplifie l'intégration et l'utilisation de l'IA. En fournissant des prompts sur mesure, HandyPrompts garantit que vous pouvez facilement exploiter la puissance de l'IA, rendant vos tâches plus efficaces et créatives.

Prompt Picker est un outil SaaS conçu pour optimiser les invites système pour les applications d'IA générative en tirant parti des interactions d’exemple des utilisateurs. Il permet aux utilisateurs de mener des expériences, d’évaluer les sorties générées et de déterminer les meilleures configurations. Ce processus aide à améliorer la performance des applications alimentées par LLM, ce qui aboutit à des opérations d'IA plus efficaces et efficientes.

Ce bootcamp couvre le cadre LangChain de bout en bout, vous permettant de créer des agents IA en Python. Vous explorerez les modèles de prompt, la composition de chaînes, l'outilage d'agents, la mémoire conversationnelle et la récupération de documents. Grâce à des notebooks interactifs et des exercices détaillés, vous implémenterez des chatbots, des workflows automatisés, des systèmes de questions-réponses et des chaînes d'agents personnalisés. À la fin du cours, vous saurez déployer et optimiser des agents basés sur LangChain pour diverses tâches.

Nestor propose une architecture modulaire pour assembler des agents d'IA qui maintiennent l'état de la conversation, invoquent des outils externes et personnalisent les pipelines de traitement. Les principales fonctionnalités incluent des magasins de mémoire basés sur la session, un registre pour les fonctions ou plugins d'outils, des modèles de prompts flexibles et des interfaces unifiées pour les clients LLM. Les agents peuvent exécuter des tâches séquentielles, effectuer des branchements décisionnels et s’intégrer aux API REST ou scripts locaux. Nestor est indépendant du framework, permettant aux utilisateurs de travailler avec OpenAI, Azure ou des fournisseurs LLM auto-hébergés.

LLM-Culture offre une approche structurée pour intégrer la culture organisationnelle dans les interactions avec de grands modèles linguistiques. Vous commencez par définir les valeurs et règles de style de votre marque dans un fichier de configuration simple. Le framework fournit ensuite une bibliothèque de modèles de prompts conçus pour appliquer ces directives. Après génération, la boîte à outils d’évaluation intégrée mesure l’alignement selon vos critères culturels et met en évidence toute incohérence. Enfin, vous déployez le framework avec votre pipeline LLM – via API ou sur site – afin que chaque réponse respecte constamment le ton, l’éthique et la personnalité de votre marque.

llmChef simplifie l'interaction avec l'IA en offrant une collection de plus de 100 recettes personnalisées conçues pour susciter les meilleures réponses de divers modèles de langage (LLMs). Les utilisateurs peuvent accéder à différents types de requêtes couvrant un large éventail de sujets, simplifiant ainsi le processus d'obtention de contenu généré par IA de haute qualité. Cet outil est parfait pour ceux qui cherchent à exploiter la technologie IA sans nécessiter de compétences techniques approfondies, le rendant accessible à un public plus large. Son design convivial garantit que la génération de réponses intelligentes et pertinentes de l'IA est désormais à la portée de tous.

LLMOps.Space sert de communauté dédiée pour les praticiens intéressés par les subtilités du déploiement et de la gestion des grands modèles de langage (LLMs) dans des environnements de production. La plateforme met l'accent sur le contenu standardisé, les discussions et les événements pour répondre aux défis uniques posés par les LLMs. En se concentrant sur des pratiques comme l'ajustement fin, la gestion des invites et la gouvernance du cycle de vie, LLMOps.Space vise à fournir à ses membres les connaissances et les outils nécessaires pour développer et optimiser les déploiements de LLM. Elle propose également des ressources éducatives, des actualités d'entreprise, des modules LLM open source, et bien plus encore.

Lore est une IDE native macOS adaptée à l'ingénierie des prompts dans les modèles GPT. Les fonctionnalités clés incluent le voyage dans le temps pour revisiter les versions précédentes, la gestion des versions pour mieux gérer le code et la recherche pleine texte pour localiser rapidement des détails importants sur les prompts. Lore vise à simplifier et améliorer votre flux de travail de développement en rendant les interactions avec les modèles GPT plus intuitives et efficaces.