BeeAI Framework Py Starter est un projet Python en source ouverte conçu pour faciliter la création d'agents IA. Il inclut des modules principaux pour l'orchestration des agents, un système de plugins pour étendre la fonctionnalité et des adaptateurs pour se connecter aux API LLM populaires. Les développeurs peuvent définir des tâches, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes via des fichiers de configuration simples. Le framework met l'accent sur la modularité et la facilité d'utilisation, permettant un prototypage rapide de chatbots, d'assistants automatisés et d'agents de traitement de données sans code boilerplate.

Java-Action-Datetime est un module complémentaire pour le framework du système multi-agent LightJason, conçu pour gérer toutes les opérations temporaires dans vos agents. Il fournit des actions pour récupérer le timestamp actuel, analyser des chaînes date/heure en objets temporels Java, appliquer des modèles de formatage personnalisés, effectuer des opérations arithmétiques telles que l'ajout ou la soustraction de durées, calculer des différences entre datetimes et convertir entre fuseaux horaires. Ces actions s'intègrent parfaitement dans le code de l'agent LightJason, réduisent le code redondant et permettent un raisonnement temporel fiable et cohérent dans des déploiements d'agents distribués.

Codebuddy est un assistant IA polyvalent conçu pour s'intégrer parfaitement dans les flux de travail existants des développeurs via une interface CLI simple. En se connectant à l'API d'OpenAI, il peut générer des extraits de code syntaxiquement corrects dans des langages tels que Python, JavaScript et Java à partir de demandes en langage naturel. Il analyse également le code existant pour proposer des refactorisations, identifier des bugs et optimiser les performances. Avec sa génération intégrée de tests unitaires, les développeurs peuvent créer rapidement des cas de test sans écrire manuellement de code boilerplate. Codebuddy peut rédiger des messages de commit, documenter des fonctions et expliquer des blocs de code complexes en anglais simple. Ses suggestions contextuelles garantissent que les recommandations correspondent au style et aux dépendances du projet, réduisant ainsi considérablement le temps de développement et améliorant la qualité du code.

Dev-Agent est un framework d'agents IA open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des agents autonomes. Il combine une architecture modulaire de plugins avec une invocation d'outils facile à configurer, y compris des points de terminaison HTTP, des requêtes de base de données et des scripts personnalisés. Les agents peuvent exploiter une couche de mémoire persistante pour référencer les interactions passées, et orchestrer des flux de raisonnement à plusieurs étapes pour des tâches complexes. Avec la prise en charge intégrée des modèles GPT d'OpenAI, les utilisateurs définissent le comportement des agents via des spécifications JSON ou YAML simples. L'outil CLI gère l'authentification, l'état de la session, et la journalisation. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de récupération de données ou des helpers CI/CD automatisés, Dev-Agent réduit la surcharge de développement et permet une extension transparente via des plugins communautaires, offrant flexibilité et évolutivité pour diverses applications basées sur l'IA.

LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.