Nexus Agents est un framework modulaire pour construire des systèmes multi-agents alimentés par l'IA avec de grands modèles de langage au cœur. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, intégrer des outils externes et orchestrer des flux de travail via des configurations déclaratives YAML ou Python. Il supporte le routage dynamique des tâches, la gestion de la mémoire et la communication inter-agents, assurant une automatisation évolutive et fiable. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et le support CLI, Nexus Agents simplifie la construction de pipelines complexes couvrant la récupération de données, l’analyse, la génération de contenu et les interactions client. Son architecture permet une extension facile avec des outils ou fournisseurs LLM personnalisés, permettant aux équipes d’automatiser des processus commerciaux, des tâches de recherche et des flux opérationnels de manière cohérente et maintenable.

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.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

Kin Kernel est un noyau léger open-source pour la construction de travailleurs numériques alimentés par IA. Il fournit un système unifié pour orchestrer de grands modèles de langage, gérer la mémoire contextuelle et intégrer des outils ou API personnalisés. Avec une architecture basée sur les événements, Kin Kernel supporte l'exécution asynchrone de tâches, le suivi des sessions et des plugins extensibles. Les développeurs définissent le comportement des agents, enregistrent des fonctions externes, et configurent le routage multi-LLM pour automatiser des workflows allant de l'extraction de données au support client. Le framework inclut aussi une journalisation intégrée et une gestion d'erreurs pour faciliter la surveillance et le débogage. Conçu pour la flexibilité, Kin Kernel peut être intégré dans des services web, microservices ou applications Python autonomes, permettant aux organisations de déployer des agents IA robustes à grande échelle.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.

Agent Adapters est conçu pour fournir aux développeurs une interface cohérente pour connecter des agents AI à des services et frameworks externes. Grâce à son architecture modulaire d'adaptateurs, il propose des adaptateurs préfabriqués pour les API HTTP, plateformes de messagerie comme Slack et Teams, et des points de terminaison d'outils personnalisés. Chaque adaptateur gère l'analyse des requêtes, la cartographie des réponses, la gestion des erreurs, ainsi que des hooks optionnels pour la journalisation ou la surveillance. Les développeurs peuvent également enregistrer leurs propres adaptateurs en implémentant une interface définie et en configurant les paramètres de l'adaptateur dans les réglages de leur agent. Cette approche rationalisée réduit le code boilerplate, garantit une exécution cohérente des workflows, et accélère le déploiement d'agents sur plusieurs environnements sans réécrire la logique d'intégration.

Agentic Solver fournit une boîte à outils complète pour développer des agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage (LLMs) pour résoudre des problèmes concrets. Il propose des composants pour la décomposition des tâches, la planification, l'exécution et l'évaluation des résultats, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en actions Séquencées. Les utilisateurs peuvent intégrer des API externes, des fonctions personnalisées et des magasins de mémoire pour étendre les capacités des agents, tandis que la journalisation intégrée et les mécanismes de nouvelle tentative garantissent la résilience. Écrit en Python, le cadre supporte des pipelines modulaires et des modèles de prompt flexibles, facilitant les expérimentations rapides. Que ce soit pour automatiser le support client, l’analyse de données ou la génération de contenu, Agentic Solver rationalise le cycle de vie complet, de la configuration initiale à la surveillance continue et à l'optimisation des performances.

AI Agents with LangGraph exploite une représentation graphique pour définir les relations et la communication entre agents IA autonomes. Chaque nœud représente un agent ou un outil, permettant la décomposition des tâches, la personnalisation des prompts et le routage dynamique des actions. Le framework s'intègre parfaitement avec des LLM populaires et prend en charge des fonctions d'outils personnalisés, des magasins de mémoire et la journalisation pour le débogage. Les développeurs peuvent prototyper des flux complexes, automatiser des processus multi-étapes et expérimenter des interactions collaboratives entre agents en quelques lignes de code Python.

Autogen Studio Research est un prototype de recherche hébergé sur GitHub pour construire, visualiser et faire évoluer des applications d'IA multi-agents. Il propose une interface web permettant de faire glisser et déposer des composants d'agents, définir des canaux de communication et configurer des pipelines d'exécution. En arrière-plan, il utilise un SDK Python pour se connecter à divers backends LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux) et offre un journal en temps réel, des métriques et des outils de débogage. La plateforme est conçue pour le prototypage rapide de systèmes d'agents collaboratifs, de flux de décisions et d'orchestration automatisée des tâches.

Le backend LangGraph-GUI est un service open-source FastAPI qui alimente l'interface graphique LangGraph. Il gère les opérations CRUD sur les nœuds et arêtes du graphe, orchestre l'exécution des workflows pour divers modèles linguistiques, et retourne des résultats d'inférence en temps réel. Le backend supporte l'authentification, la journalisation et l'extensibilité via des plugins personnalisés, permettant aux utilisateurs de prototyper, tester et déployer des workflows complexes de traitement du langage naturel en mode paradigme visuel tout en conservant un contrôle total sur les pipelines d'exécution.

LangGraph Learn combine une interface de programmation visuelle avec un SDK Python sous-jacent pour aider les utilisateurs à construire des flux de travail complexes d'agents IA sous forme de graphes dirigés. Chaque nœud représente une composante fonctionnelle comme des modèles d'invite, des appels de modèles, une logique conditionnelle ou un traitement de données. Les utilisateurs peuvent connecter des nœuds pour définir l'ordre d'exécution, configurer les propriétés des nœuds via l'interface graphique, et exécuter le pipeline étape par étape ou en entier. Des panneaux de journalisation et de débogage en temps réel affichent les sorties intermédiaires, tandis que des modèles intégrés accélèrent des schémas courants tels que la question-réponse, la synthèse, ou la récupération de connaissances. Les graphes peuvent être exportés en tant que scripts Python autonomes pour déploiement en production. LangGraph Learn est idéal pour l'éducation, le prototypage rapide et le développement collaboratif d'agents IA sans code avancé.