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.

AiChat offre une boîte à outils polyvalente pour créer des agents de chat intelligents en fournissant une gestion des prompts basée sur le rôle, la gestion de la mémoire et des capacités de réponse en streaming. Les utilisateurs peuvent définir plusieurs rôles conversationnels, tels que système, assistant et utilisateur, pour façonner le contexte du dialogue et le comportement. Le cadre supporte l'intégration de plugins pour des API externes, la récupération de données ou la logique personnalisée, permettant une extension fluide des fonctionnalités. La conception modulaire d'AiChat permet de changer facilement les modèles linguistiques et de configurer des boucles de rétroaction pour affiner les réponses. Les fonctionnalités de mémoire intégrée assurent la persistance du contexte entre les sessions, tandis que le support API en streaming offre une faible latence dans les interactions. Les développeurs bénéficient d'une documentation claire et de projets d'exemples pour accélérer le déploiement de chatbots sur des environnements web, desktop ou serveur.

AIKitchen fournit un toolkit Python convivial pour permettre la composition d'agents IA sous forme de blocs modulaires. Au cœur, il propose des définitions de pipelines avec des étapes pour la prétraitement, l'appel LLM, l'exécution d'outils et la récupération de mémoire. Les intégrations avec des fournisseurs LLM populaires offrent de la flexibilité, tandis que les magasins de mémoire intégrés suivent le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent intégrer des tâches personnalisées, exploiter la génération augmentée par récupération pour l'accès aux connaissances, et recueillir des métriques standardisées pour surveiller la performance. Le cadre comprend également des capacités d'orchestration de flux de travail, supportant des flux séquentiels et conditionnels entre plusieurs agents. Grâce à son architecture plugin, AIKitchen rationalise le développement de bout en bout d'agents – du prototypage à la mise en production de travailleurs numériques évolutifs.

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.

Aladin propose une architecture modulaire permettant aux développeurs de définir des agents autonomes propulsés par de grands modèles de langage (LLMs). Chaque agent peut charger des backends mémoire (ex. SQLite, en mémoire), utiliser des modèles de prompts dynamiques et intégrer des plugins personnalisés pour des appels API externes ou l'exécution de commandes locales. Il possède un planificateur de tâches qui décompose des objectifs de haut niveau en actions séquencées, les exécutant dans l'ordre et les réitérant basés sur le feedback de l'LLM. La configuration est gérée via des fichiers YAML et des variables d'environnement, l'adaptant à divers cas d'usage. Les utilisateurs peuvent déployer Aladin via Docker Compose ou pip. Les interfaces CLI et HTTP basées sur FastAPI permettent de lancer des agents, surveiller leur exécution et inspecter l'état de la mémoire, facilitant l'intégration avec des pipelines CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personnalisés.

AtomicAgent fournit un cadre structuré pour définir, composer et exécuter des tâches d’agents IA. Les modules principaux incluent un registre d’outils pour enregistrer et invoquer des services externes, un gestionnaire de mémoire pour persister le contexte conversationnel ou de tâche, et un moteur d’orchestration qui guide les interactions LLM étape par étape. Les développeurs peuvent définir des outils réutilisables, configurer la logique de décision et exploiter l’exécution asynchrone pour les tâches longues. La conception modulaire d’AtomicAgent favorise la maintenabilité, la testabilité et des itérations rapides de flux de travail complexes alimentés par IA, des chatbots aux pipelines de traitement des données.

Autogpt est un framework Rust axé sur le développement d'agents IA autonomes. Il offre des interfaces typées pour l'API OpenAI, une gestion intégrée de la mémoire, un chaînage de contexte et une prise en charge extensible des plugins. Les agents peuvent être configurés pour effectuer des prompts chaînés, maintenir l'état de la conversation et exécuter des tâches dynamiques de manière programmée. Adapté pour l'intégration dans des outils CLI, des services backend ou des prototypes de recherche, Autogpt simplifie l'orchestration de workflows IA complexes tout en exploitant les performances et garanties de sécurité de Rust.

AutoGPT Node fournit une implémentation en JavaScript d'agents GPT autonomes, apportant les fonctionnalités d'Auto-GPT à l'écosystème Node.js. Avec ce framework, vous définissez des objectifs ou des buts, et l'agent planifie de manière autonome une séquence de tâches, exécute des commandes, interagit avec le système de fichiers, et utilise des plugins ou des API selon les besoins. Les principales capacités incluent le stockage de mémoire pour la conservation du contexte, l'invocation dynamique d'outils, l'auto-évaluation itérative, la gestion des erreurs et la journalisation configurable. Vous pouvez exécuter plusieurs agents, configurer des commandes personnalisées, gérer l'état de l'agent, et intégrer des outils tiers pour automatiser la génération de contenu, l'analyse de données, l'écriture de code, les scripts DevOps, et plus encore via une interface JavaScript simple.

Aurora fournit une architecture modulaire pour construire des agents IA génératifs capables de traiter de manière autonome des tâches complexes via une planification et une exécution itératives. Elle se compose d'un composant Planificateur qui décompose des objectifs élevés en étapes exploitables, d'un Exécuteur qui invoque ces étapes avec de grands modèles linguistiques, et d'une couche d'intégration d'outils pour connecter des API, des bases de données ou des fonctions personnalisées. Aurora inclut également une gestion de la mémoire pour la rétention du contexte et des capacités de re-planification dynamique pour s'adapter aux nouvelles informations. Avec des invites personnalisables et des modules plug-and-play, les développeurs peuvent rapidement prototyper des agents IA pour des tâches telles que la génération de contenu, la recherche, le support client ou l'automatisation des processus, tout en conservant un contrôle total sur les flux de travail et la logique de décision.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

Les Agents Autonomes sont une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création d'agents d'IA autonomes alimentés par de grands modèles de langage. En abstraisant des composants clés tels que la perception, le raisonnement et l'action, ils permettent aux développeurs de définir des outils, des mémoires et des stratégies personnalisés. Les agents peuvent planifier de manière autonome des tâches multi-étapes, interroger des API externes, traiter des résultats via des parseurs personnalisés et maintenir un contexte conversationnel. Le cadre prend en charge la sélection dynamique d'outils, l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, ainsi que la persistance de la mémoire, permettant une automatisation robuste allant de l'analyse de données et la recherche à la synthèse de courriels et le web scraping. Son design extensible facilite l'intégration avec différents fournisseurs de LLM et modules personnalisés.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Azeerc-AI est un framework axé sur les développeurs permettant une construction rapide d'agents intelligents en orchestrant des appels de grands modèles de langage (LLM), des intégrations d'outils et la gestion de la mémoire. Il offre une architecture plugin où vous pouvez enregistrer des outils personnalisés—comme la recherche web, des fetchers de données ou des API internes—puis programmer des workflows complexes à plusieurs étapes. La mémoire dynamique intégrée permet aux agents de se souvenir et de récupérer des interactions passées. Avec un minimum de code boilerplate, vous pouvez lancer des bots conversationnels ou des agents à tâche spécifique, personnaliser leur comportement et les déployer dans n'importe quel environnement Python. Son design extensible s'adapte à des cas d'utilisation allant des chatbots de support client aux assistants de recherche automatisés.

Axar est une plateforme complète permettant aux entreprises et développeurs de créer, déployer et superviser des agents IA autonomes via des workflows glisser-déposer. Les utilisateurs peuvent connecter des API tierces, configurer des contextes de mémoire pour un apprentissage continu et déployer des agents sur plusieurs canaux. Des outils d'analyse et d'alerte en temps réel aident les équipes à optimiser la performance des agents, à faire évoluer les automatisations, réduire la charge manuelle et accélérer la création de valeur.

BambooAI combine un ensemble de bibliothèques Python modulaires, utilitaires et modèles conçus pour simplifier la création et le déploiement d'agents IA autonomes. Au cœur, BambooAI fournit des architectures de mémoire flexibles—bases de données vectorielles, caches éphémères—et des mécanismes de récupération configurables pour les flux RAG. Les développeurs peuvent facilement intégrer des outils tels que la recherche web, les recherches Wikipedia, les opérations sur fichiers, les requêtes de bases de données et l'exécution de code Python. Le framework supporte les principales API LLM (OpenAI, Anthropic) ainsi que l'hébergement de modèles locaux. Les agents peuvent être orchestrés via une CLI simple, un service RESTful ou intégrés dans des applications. Les fonctionnalités de journalisation, de surveillance et de récupération d'erreurs garantissent la fiabilité en production. Les extensions communautaires et systèmes de plugins rendent BambooAI extensible pour des domaines et flux de travail personnalisés.

BAML Agents est conçu pour les développeurs et praticiens de l'IA cherchant une plateforme modulaire et extensible pour construire des agents autonomes. Il propose une architecture basée sur des plugins pour une intégration transparente des outils personnalisés, un sous-système de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel et une prise en charge intégrée des workflows de raisonnement multi-étapes. Avec BAML Agents, les utilisateurs peuvent rapidement configurer le comportement de l'agent, se connecter à des API externes et orchestrer des tâches complexes sans réinventer les modèles d'agent courants. Son design léger et ses abstractions claires en font un outil idéal pour le prototypage, la recherche et les déploiements en production dans divers scénarios d'automatisation.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

BetterFriendAI est un assistant IA avancé spécifiquement conçu pour simplifier et améliorer vos expériences de réseautage. Il transcrit vos notes vocales, distille les points essentiels et se souvient des interactions, rendant les suivis sans effort et efficaces. Cet outil puissant de l'IA est conçu pour vous faire gagner du temps et élever votre productivité, particulièrement utile pour les entrepreneurs, les professionnels de la vente et toute personne désireuse d'une gestion efficace de la mémoire dans un emploi du temps chargé.

Blue Agent sert d'outil complet pour la construction d'agents pilotés par IA dans Node.js. Il permet aux développeurs de mettre en œuvre des prompts de raisonnement en chaîne de pensées pour améliorer le raisonnement, d’intégrer des outils et API externes pour des fonctionnalités enrichies, et de maintenir une mémoire de conversation pour la conservation du contexte. Le framework comprend un moteur de planification qui séquence les tâches, un module d'exécution pour effectuer des actions, et une journalisation intégrée pour suivre les décisions de l'agent. Les développeurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes et exploiter l'appel de fonctions pour interagir avec des services. La architecture modulaire de Blue Agent permet une extension transparente avec des plugins et supporte des outils de débogage pour observer le comportement de l'agent, ce qui en fait une solution idéale pour la création de chatbots avancés, d’assistants autonomes et de pipelines automatisés.