AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.

AgentLLM est un cadre d'agent IA basé sur le web permettant aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter des agents autonomes via une interface graphique ou des définitions JSON. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes en raisonnant sur des tâches, invoquer du code via des outils Python ou des API externes, maintenir la conversation et la mémoire, et s'adapter en fonction des résultats. La plateforme supporte OpenAI, Azure ou des modèles auto-hébergés, offrant des intégrations outils intégrées pour la recherche web, la gestion de fichiers, le calcul mathématique et des plugins personnalisés. Conçue pour l'expérimentation et la prototypisation rapide, AgentLLM simplifie la construction d'agents intelligents capables d'automatiser des processus commerciaux complexes, l'analyse de données, le support client et des recommandations personnalisées.

L'agent IA avec MCP est un cadre complet conçu pour rationaliser le développement d'agents IA avancés capables de maintenir un contexte à long terme, effectuer un raisonnement multi-étapes, et adapter leurs stratégies en fonction de la mémoire. Il utilise une conception modulaire composée d'un gestionnaire de mémoire, d'un planificateur conditionnel, et d'un gestionnaire d'invite, permettant des intégrations personnalisées et une extension avec divers LLMs. Le gestionnaire de mémoire stocke de façon persistante les interactions passées, garantissant la conservation du contexte. Le planificateur conditionnel évalue les conditions à chaque étape et sélectionne dynamiquement la prochaine action. Le gestionnaire d'invite formate les entrées et enchaîne les tâches de manière fluide. Écrit en Python, il s'intègre via API avec les modèles GPT d'OpenAI, supporte la génération augmentée par récupération, et facilite la création d'agents conversationnels, l'automatisation des tâches, ou des systèmes de support à la décision. Une documentation étendue et des exemples guident les utilisateurs dans l'installation et la personnalisation.

L'atelier Agents IA est un dépôt complet offrant des exemples pratiques et des modèles pour développer des agents IA avec Python. L'atelier inclut des notebooks Jupyter démontrant des frameworks d'agents, des intégrations d'outils (ex. recherche web, opérations sur fichiers, requêtes de bases de données), des mécanismes de mémoire et du raisonnement multi-étapes. Les utilisateurs apprennent à configurer des planificateurs d'agents personnalisés, définir des schémas d'outils et implémenter des flux de travail conversationnels en boucle. Chaque module propose des exercices sur la gestion des erreurs, l'optimisation des prompts et l'évaluation des sorties des agents. Le code supporte le appel de fonctions d'OpenAI et les connecteurs LangChain, permettant une extension fluide pour des tâches spécifiques au domaine. Idéal pour les développeurs souhaitant prototyper des assistants autonomes, des bots d'automatisation des tâches ou des agents de question-réponse, il offre une progression pas à pas du simple agent aux workflows avancés.

AI Agents Tools est un cadre Python complet permettant aux développeurs de composer rapidement des agents IA en tirant parti de l'appel de fonction OpenAI. La bibliothèque encapsule une suite d'outils modulaires, notamment la recherche web, la navigation dans le navigateur, la récupération de Wikipedia, l'exécution de REPL Python et l'intégration de la mémoire vectorielle. En définissant des modèles d'agents—tels que des agents à outil unique, des agents à boîte à outils et des flux de travail gérés par rappel—les développeurs peuvent orchestrer des pipelines de raisonnement à plusieurs étapes. La boîte à outils abstrait la complexité de la sérialisation de fonction et de la gestion des réponses, offrant une intégration transparente avec les modèles de langage OpenAI. Elle supporte l'enregistrement dynamique d'outils et le suivi de l'état de mémoire, permettant aux agents de rappeler des interactions passées. Adaptée à la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes et d'agents d'automatisation des tâches, AI Agents Tools accélère l'expérimentation et le déploiement de flux de travail basés sur l'IA personnalisés.

L’Amazon Bedrock Custom LangChain Agent est une architecture de référence et un exemple de code montrant comment construire des agents IA en combinant des modèles de fondation AWS Bedrock avec LangChain. Vous définissez un ensemble d’outils (API, bases de données, récupérateurs RAG), configurez des politiques d’agent et de mémoire, et invoquez des flux de raisonnement en plusieurs étapes. Il supporte la sortie en streaming pour des expériences utilisateur à faible latence, intègre des gestionnaires de rappels pour la surveillance, et garantit la sécurité via des rôles IAM. Cette approche accélère le déploiement d’assistants intelligents pour le support client, l’analyse de données et l’automatisation des flux de travail, le tout sur le cloud AWS évolutif.

Autonomais est un cadre d'agents IA modulaires conçu pour une autonomie totale dans la planification et l'exécution des tâches. Il intègre de grands modèles de langage pour générer des plans, orchestre les actions via un pipeline personnalisable et stocke le contexte dans des modules de mémoire pour une réflexion cohérente sur plusieurs étapes. Les développeurs peuvent connecter des outils externes comme des scrapeurs Web, des bases de données et des API, définir des gestionnaires d'actions personnalisés et affiner le comportement des agents via des compétences configurables. Le framework prend en charge la journalisation, la gestion des erreurs et le débogage étape par étape, garantissant une automatisation fiable des tâches de recherche, de l'analyse de données et des interactions Web. Avec son architecture extensible basée sur des plugins, Autonomais permet un développement rapide d'agents spécialisés capables de prises de décision complexes et d'utilisation dynamique d'outils.

Minimalist Agent fournit un cadre minimaliste pour construire des agents AI en Python. Il exploite les classes d'agents de LangChain et l'API d'OpenAI pour effectuer un raisonnement à plusieurs étapes, sélectionner dynamiquement des outils et exécuter des fonctions. Vous pouvez cloner le dépôt, configurer votre clé API OpenAI, définir des outils ou points de terminaison personnalisés, et exécuter le script CLI pour interagir avec l'agent. La conception met l'accent sur la clarté et l'extensibilité, rendant facile l'étude, la modification et l'extension des comportements principaux de l'agent pour l'expérimentation ou l'enseignement.

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.

LangChain Google Gemini Agent est une bibliothèque Python conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes alimentés par les modèles de langage Gemini de Google. Elle combine l'approche modulaire de LangChain—qui permet des chaînes d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils—avec la compréhension avancée du langage naturel de Gemini. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés pour les appels API, les requêtes de bases de données, le web scraping et la synthèse de documents ; les orchestrer via un agent qui interprète les entrées utilisateur, sélectionne les actions d'outils appropriées et compose des réponses cohérentes. Le résultat est un agent flexible capable de raisonnement à plusieurs étapes, d'accès aux données en temps réel et de dialogues contextuels, idéal pour construire des chatbots, des assistants de recherche et des flux de travail automatisés. Il prend également en charge l'intégration avec des magasins de vecteurs populaires et des services cloud pour l’évolutivité.

LLM-Agent est un cadre léger et extensible pour créer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il fournit des abstractions pour la mémoire de conversation, des modèles d'invite dynamiques et une intégration transparente d'outils ou d'API personnalisés. Les développeurs peuvent orchestrer des processus de raisonnement multi-étapes, maintenir l'état à travers les interactions et automatiser des tâches complexes telles que la récupération de données, la génération de rapports et le support décisionnel. En combinant la gestion de la mémoire avec l'utilisation d'outils et la planification, LLM-Agent facilite le développement d'agents intelligents et orientés tâches en Python.

LLMWare sert d'outil complet pour la construction d'agents AI alimentés par de grands modèles de langage. Il permet de définir des chaînes réutilisables, d'intégrer des outils externes via des interfaces simples, de gérer les états de mémoire contextuelle et d'orchestrer un raisonnement multi-étapes entre modèles de langage et services en aval. Avec LLMWare, les développeurs peuvent brancher différents backends de modèles, configurer la logique de décision de l'agent et ajouter des kits d'outils personnalisés pour des tâches telles que la navigation web, les requêtes de base de données ou les appels API. Sa conception modulaire permet un prototypage rapide d'agents autonomes, de chatbots ou d'assistants de recherche, avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et des adaptateurs de déploiement pour les environnements de développement et de production.

ReasonChain fournit un pipeline modulaire pour construire des séquences d'opérations pilotées par LLM, permettant à chaque étape d'alimenter la suivante. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds de chaîne personnalisés pour la génération d'invites, les appels API à différents fournisseurs LLM, la logique conditionnelle pour diriger les flux de travail et des fonctions d'agrégation pour les résultats finaux. Le framework inclut un débogage et une journalisation intégrés pour suivre les états intermédiaires, une prise en charge des recherches dans les bases de données vectorielles et une extension facile via des modules définis par l'utilisateur. Qu'il s'agisse de résoudre des tâches de raisonnement en plusieurs étapes, d'orchestrer des transformations de données ou de construire des agents conversationnels avec mémoire, ReasonChain offre un environnement transparent, réutilisable et testable. Son design encourage l'expérimentation avec des stratégies de chaînes de pensée, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et des solutions d'IA prêtes pour la production.

WanderMind offre une architecture modulaire pour la construction d'agents IA auto-guidés. Il gère un stockage de mémoire persistante pour conserver le contexte entre les sessions, s'intègre avec des outils et APIs externes pour des fonctionnalités étendues, et orchestre le raisonnement à plusieurs étapes par le biais de planificateurs personnalisables. Les développeurs peuvent connecter différents fournisseurs LLM, définir des tâches asynchrones, et étendre le système avec de nouveaux adaptateurs d'outils. Ce cadre accélère l'expérimentation de flux de travail autonomes, permettant des applications allant de l'exploration d'idées à des assistants de recherche automatisés sans surcharge technique importante.

Goated Agents simplifie la création de systèmes autonomes sophistiqués pilotés par l'IA en Go. En intégrant le traitement en chaîne directement dans le runtime du langage, les développeurs peuvent mettre en œuvre un raisonnement multi-étapes avec des journaux intermédiaires transparents. La bibliothèque offre une API de définition d'outils, permettant aux agents d'appeler des services externes, des bases de données ou des modules de code personnalisés. La gestion de mémoire permet de maintenir un contexte persistant lors des interactions. L'architecture de plugins facilite l'extension des capacités principales telles que les wrappers d'outils, la journalisation et la surveillance. Goated Agents exploite la performance et la typage statique de Go pour fournir une exécution efficace et fiable des agents. Que ce soit pour créer des chatbots, des pipelines d'automatisation ou des prototypes de recherche, Goated Agents fournit les éléments de base pour orchestrer des flux de raisonnement complexes et intégrer intelligemment l'IA dans des applications Go.

GoLC fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour construire des chaînes de modèles linguistiques et des agents en Go. Elle comprend la gestion de chaînes, des modèles de requêtes personnalisables et une intégration transparente avec les principaux fournisseurs LLM. Grâce aux chargeurs de documents et aux magasins vectoriels, GoLC permet la récupération par embeddings, alimentant les flux de travaux RAG. Le cadre supporte des modules de mémoire à état pour le contexte conversationnel et une architecture légère d'agents pour orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes et des invocations d'outils. Son design modulaire permet d'ajouter des outils, sources de données et gestionnaires de sortie personnalisés. Avec des performances natives Go et un minimum de dépendances, GoLC facilite le développement de pipelines IA, idéal pour créer des chatbots, assistants de connaissances, agents de raisonnement automatisé et services IA backend de classe production en Go.

Syntropix AI permet aux équipes d'architecturer et d'exécuter des agents autonomes en combinant traitement du langage naturel, raisonnement multi-étapes et orchestration d'outils. Les développeurs définissent les flux de travail des agents via un éditeur visuel intuitif ou le SDK, connectent aux fonctions personnalisées, services tiers et bases de connaissances, et utilisent une mémoire persistante pour le contexte conversationnel. La plateforme gère l'hébergement, la mise à l'échelle, la surveillance et la journalisation des modèles. La gestion des versions intégrée, les permissions basées sur les rôles et les tableaux de bord analytiques assurent la gouvernance et la visibilité pour les déploiements en entreprise.