AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint offre un cadre modulaire pour implémenter une architecture multi-agent sur AWS Bedrock. Il inclut un exemple de code pour définir les rôles d'agents — planificateur, chercheur, exécuteur et évaluateur — qui collaborent via des files d'attente de messages partagées. Chaque agent peut invoquer différents modèles Bedrock avec des invites personnalisées et transmettre des sorties intermédiaires aux agents suivants. La journalisation intégrée avec CloudWatch, les modèles de gestion des erreurs et la prise en charge de l'exécution synchrone ou asynchrone illustrent comment gérer la sélection de modèles, les tâches par lots et l'orchestration de bout en bout. Les développeurs clonant le dépôt, configurent les rôles IAM AWS et les points de terminaison Bedrock, puis déploient via CloudFormation ou CDK. Le design open source encourage l'extension des rôles, la mise à l'échelle des agents par tâche, et l'intégration avec S3, Lambda et Step Functions.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.

GenAI Job Agents est un cadre open-source basé sur Python qui facilite la création et la gestion d'agents de travail alimentés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des types de tâches personnalisés et des comportements d'agents à l'aide de fichiers de configuration simples ou de classes Python. Le système s'intègre parfaitement avec OpenAI pour le raisonnement basé sur LLM et avec LangChain pour la chaînage d'appels. Les tâches peuvent être mises en file d'attente, exécutées en parallèle et surveillées via des mécanismes de journalisation et de gestion des erreurs intégrés. Les agents peuvent gérer des entrées dynamiques, réessayer automatiquement en cas d'échec et produire des résultats structurés pour le traitement en aval. Avec une architecture modulaire, des plugins extensibles et des API claires, GenAI Job Agents permet aux équipes d'automatiser des tâches répétitives, d'orchestrer des flux de travail complexes et de faire évoluer les opérations pilotées par l'IA en environnement de production.

TinyAuton offre une architecture minimaliste et extensible pour construire des agents autonomes qui planifient, exécutent et affinent des tâches en utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il propose des modules intégrés pour définir des objectifs, gérer le contexte de conversation, invoquer des outils personnalisés et consigner les décisions de l'agent. Grâce à des boucles de réflexion autonome itératives, l'agent peut analyser les résultats, ajuster les plans et réessayer les étapes échouées. Les développeurs peuvent intégrer des API externes ou des scripts locaux en tant qu'outils, configurer la mémoire ou l'état, et personnaliser la pipeline de raisonnement de l'agent. TinyAuton est optimisé pour un prototypage rapide de flux de travail pilotés par l'IA, de l'extraction de données à la génération de code, tout cela en quelques lignes de Python.