Semi Agent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA capables de planifier, d’exécuter des actions et de se souvenir du contexte au fil du temps. Il s’intègre avec des modèles linguistiques populaires, supporte la définition d’outils pour des fonctionnalités personnalisées et maintient une mémoire conversationnelle ou orientée tâche. Les développeurs peuvent définir des plans étape par étape, relier des API externes ou scripts en tant qu’outils, et exploiter la journalisation intégrée pour déboguer et optimiser le comportement des agents. Son design open-source et sa base Python permettent une personnalisation, une extensibilité et une intégration simples dans des pipelines existants.

Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.

Agent Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.

JKStack Agents Server sert de couche d’orchestration centralisée pour le déploiement d’agents IA. Il propose des points de terminaison REST pour définir des espaces de noms, enregistrer de nouveaux agents et initier des exécutions d’agents avec des invites personnalisées, des paramètres de mémoire et des configurations d’outils. Pour des interactions en temps réel, le serveur prend en charge le streaming WebSocket, envoyant des sorties partielles au fur et à mesure de leur génération par les modèles linguistiques sous-jacents. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités principales via un gestionnaire de plugins pour intégrer des outils personnalisés, des fournisseurs LLM et des magasins de vecteurs. Le serveur suit aussi l’historique des exécutions, les statuts et les journaux, permettant l'observabilité et le débogage. Avec un support intégré pour le traitement asynchrone et la scalabilité horizontale, JKStack Agents Server facilite le déploiement de flux de travail robustes alimentés par l’IA en production.