Substrate est une plateforme polyvalente conçue pour développer des flux de travail IA en connectant divers composants modulaires ou nœuds. Il offre un kit de développement logiciel (SDK) intuitif qui englobe les fonctionnalités essentielles de l'IA, notamment les modèles de langage, la génération d'images et le stockage vectoriel intégré. Cette plateforme s'adresse à divers secteurs, permettant aux utilisateurs de construire facilement et efficacement des systèmes IA complexes. En simplifiant le processus de développement, Substrate permet aux individus et aux organisations de se concentrer sur l'innovation et la personnalisation, transformant des idées en solutions efficaces.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

AI Agent est un framework Python open-source conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents. Il supporte l'orchestration multi-agent, une intégration transparente avec des outils et API externes, ainsi qu'une gestion mémoire intégrée pour des conversations persistantes. Les développeurs peuvent définir des invites, des actions et des workflows personnalisés, et étendre la fonctionnalité via un système de plugins. AI Agent accélère la création de chatbots, d'assistants virtuels et de workflows automatisés en fournissant des composants réutilisables et des interfaces standardisées.

NPI.ai offre une plateforme complète où les utilisateurs peuvent concevoir graphiquement des agents IA par glisser-déposer de modules. Chaque agent comprend des composants tels que des invites de modèle linguistique, des appels de fonctions, une logique de décision et des vecteurs de mémoire. La plateforme supporte l’intégration avec des API, des bases de données et des services tiers. Les agents peuvent maintenir le contexte via des couches de mémoire intégrées, leur permettant d’engager des conversations multi-tours, de récupérer des interactions passées et de faire un raisonnement dynamique. NPI.ai inclut la gestion de versions, des environnements de test et des pipelines de déploiement, facilitant la itération et le lancement d’agents en production. Avec la journalisation et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent obtenir des insights sur la performance des agents et les interactions utilisateur, facilitant l’amélioration continue et garantissant la fiabilité à grande échelle.

MADDPG évolutif est un cadre orienté recherche pour l'apprentissage par renforcement multi-agent, offrant une implémentation évolutive de l'algorithme MADDPG. Il comprend des critiques centralisés lors de l'entraînement et des acteurs indépendants à l'exécution pour la stabilité et l'efficacité. La bibliothèque comprend des scripts Python pour définir des environnements personnalisés, configurer des architectures réseau et ajuster des hyperparamètres. Les utilisateurs peuvent entraîner plusieurs agents en parallèle, surveiller les métriques et visualiser les courbes d'apprentissage. Il s'intègre à des environnements similaires à OpenAI Gym et supporte l'accélération GPU via TensorFlow. Grâce à ses composants modulaires, MADDPG évolutif permet une expérimentation flexible sur des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la prototypage rapide et le benchmarking.