Real-Agents est conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents alimentés par l'IA capables d'accomplir des tâches complexes de manière autonome. Basé sur Python et compatible avec les principaux grands modèles linguistiques, le framework possède une architecture modulaire comprenant des composants clés pour la compréhension du langage, le raisonnement, le stockage de mémoire et l'exécution d'outils. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des services externes tels que des API web, des bases de données et des fonctions personnalisées pour étendre les capacités de l'agent. Real-Agents supporte des mécanismes de mémoire pour conserver le contexte lors des interactions, permettant des conversations multi-tours et des workflows longue durée. La plateforme inclut aussi des utilitaires pour la journalisation, le débogage et la mise à l'échelle des agents en environnement de production. En abstraisant les détails de bas niveau, Real-Agents simplifie le cycle de développement, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique spécifique à la tâche et de fournir de puissantes solutions automatisées.

Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

Solace AI est un cadre modulaire pour agents IA vous permettant de déployer votre propre assistant conversationnel sur votre infrastructure. Il propose une gestion de la mémoire contextuelle, la prise en charge des bases de données vectorielles pour la récupération de documents, des hooks de plugins pour intégrations externes et une interface de chat basée sur le web. Avec des invites système personnalisables et un contrôle précis des sources de connaissance, vous pouvez créer des agents pour le support, le tutorat, la productivité personnelle ou l'automatisation interne, sans dépendre de serveurs tiers.

CoreLink-Persona-Engine est un cadre modulaire qui permet aux développeurs de créer des agents IA avec des personas uniques en définissant des traits de personnalité, des comportements de mémoire et des flux de conversation. Il fournit une architecture de plugin flexible pour intégrer des bases de connaissances, une logique personnalisée et des API externes. Le moteur gère à la fois la mémoire à court terme et à long terme, permettant la continuité contextuelle entre les sessions. Les développeurs peuvent configurer des profils de persona avec JSON ou YAML, se connecter à des fournisseurs de LLM comme OpenAI ou des modèles locaux, et déployer des agents sur différentes plateformes. Avec une journalisation et une analyse intégrées, CoreLink facilite la surveillance des performances des agents et l’affinement du comportement, le rendant adapté pour des chatbots de support client, des assistants virtuels, des applications de jeu de rôle et des prototypes de recherche.

enhance_llm fournit un cadre modulaire pour orchestrer les appels de grands modèles de langage dans des séquences définies, permettant aux développeurs de chaîner les prompts, d'intégrer des outils ou des API externes, de gérer le contexte de conversation et d'implémenter une logique conditionnelle. Il prend en charge plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompt personnalisés, l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la gestion de la mémoire. En abstraisant la configuration de l'interaction avec LLM, enhance_llm simplifie le développement d'applications de type agent — telles que des assistants automatisés, des bots de traitement de données et des systèmes de raisonnement multi-étapes —, rendant plus facile la création, le débogage et l'extension de flux de travail sophistiqués.