Le SDK Swarms simplifie la création, la configuration et l’exécution de systèmes multi-agents collaboratifs utilisant de grands modèles linguistiques. Les développeurs définissent des agents avec des rôles distincts—chercheur, synthétiseur, critique—et les regroupent en essaims qui échangent des messages via un bus partagé. Le SDK gère la planification, la persistance du contexte et le stockage de la mémoire, permettant un résolution itérative des problèmes. Avec un support native pour OpenAI, Anthropic et d’autres fournisseurs LLM, il offre des intégrations flexibles. Les utilitaires pour la journalisation, l’agrégation des résultats et l’évaluation des performances aident les équipes à prototyper et déployer des flux de travail IA pour le brainstorming, la génération de contenu, le résumé et le soutien à la décision.

Cyrano est un framework open-source et une CLI en Python pour créer des agents IA orchestrant de grands modèles linguistiques et des outils externes via des invites en langage naturel. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés (fonctions), configurer la mémoire et les limites de tokens, et gérer les callbacks. Cyrano gère l'analyse des réponses JSON des LLMs et exécute en séquence les outils spécifiés. Il met l'accent sur la simplicité, la modularité et zéro dépendance externe, permettant aux développeurs de prototyper rapidement des chatbots, de construire des workflows automatisés et d'intégrer rapidement des capacités IA dans des applications.

Local-Super-Agents offre une plateforme basée sur Python pour créer des agents AI autonomes qui fonctionnent entièrement en local. Le framework propose des composants modulaires, y compris des magasins de mémoire, des kits d'outils pour l'intégration API, des adaptateurs LLM et une orchestration d'agents. Les utilisateurs peuvent définir des agents de tâches personnalisés, chaîner des actions et simuler la collaboration multi-agent dans un environnement sandbox. Il abstrait la configuration complexe en proposant des utilitaires CLI, des modèles préconfigurés et des modules extensibles. Sans dépendances cloud, les développeurs gardent la confidentialité des données et le contrôle des ressources. Son système de plugins supporte l'intégration de scrapeurs web, de connecteurs de bases de données et de fonctions Python personnalisées, permettant des workflows comme la recherche autonome, l'extraction de données et l'automatisation locale.

MONAI, ou Réseau Ouvert Médical pour l'IA, est un cadre open-source conçu pour l'apprentissage profond en imagerie de santé. Il fournit des outils et des bibliothèques robustes pour les professionnels de la santé, leur permettant de développer, former et déployer rapidement et efficacement des solutions basées sur l'IA. Son architecture modulaire garantit que les utilisateurs peuvent personnaliser leurs flux de travail tout en s'appuyant sur des composants existants, ce qui entraîne des recherches et une collaboration clinique plus efficaces. Avec MONAI, les développeurs peuvent gérer divers ensembles de données médicales, facilitant les avancées dans les technologies d'imagerie médicale.

Sherpa de CartographAI est un cadre d'agent basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'assistants intelligents et de flux de travail automatisés. Il permet aux développeurs de définir des agents qui interprètent les entrées utilisateur, sélectionnent les points de terminaison LLM appropriés ou API externes, et orchestrent des tâches complexes telles que le résumé de documents, la récupération de données et les Q&R conversationnels. Grâce à son architecture plugin, Sherpa prend en charge une intégration facile d'outils personnalisés, de magasins de mémoire et de stratégies de routage pour optimiser la pertinence des réponses et les coûts. Les utilisateurs peuvent configurer des pipelines à plusieurs étapes où chaque module exécute une fonction distincte — comme la recherche sémantique, l'analyse de texte ou la génération de code — tandis que Sherpa gère la propagation du contexte et la logique de secours. Cette approche modulaire accélère le développement de prototypes, améliore la maintenabilité et permet aux équipes de construire des solutions évolutives pilotées par IA pour diverses applications.

Le SDK Goat est conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents IA en Go. Il fournit des intégrations LLM modulables (OpenAI, Anthropic, Azure, modèles locaux), un registre d'outils pour les actions personnalisées et des mémoires pour des conversations avec état. Les développeurs peuvent définir des chaînes, des stratégies de représentation et des éditeurs pour produire des interactions via CLI, WebSocket, points d'extrémité REST ou une interface Web intégrée. Goat supporte les réponses en streaming, la journalisation personnalisable et la gestion facile des erreurs. En combinant ces composants, vous pouvez développer des chatbots, des flux de travail d'automatisation et des systèmes de soutien à la décision en Go avec un minimal de boilerplate, tout en conservant la flexibilité de changer ou d'étendre les fournisseurs et outils selon les besoins.