LLM-Agent fournit une architecture structurée pour construire des agents intelligents utilisant des LLM. Il inclut une boîte à outils pour définir des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la préservation du contexte et des exécuteurs orchestrant des chaînes d'actions complexes. Les agents peuvent appeler des API, exécuter des processus locaux, interroger des bases de données et gérer l'état de la conversation. Les modèles de prompt et les hooks de plugin permettent d'affiner le comportement de l'agent. Conçu pour l'extensibilité, LLM-Agent supporte l'ajout de nouvelles interfaces d'outils, d'évaluateurs personnalisés et de routages dynamiques des tâches, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données, la génération de code, et plus encore.

L’Agent MCP offre une base solide pour la création d’assistants intelligents pilotés par IA, en proposant des composants modulaires pour l’intégration de modèles linguistiques, d’outils personnalisés et de sources de données. Ses fonctionnalités principales incluent l’appel dynamique d’outils basé sur les intentions des utilisateurs, la gestion de mémoire contextuelle pour des conversations à long terme, et un système de plugins flexible facilitant l’extension des capacités. Les développeurs peuvent définir des pipelines pour traiter les entrées, déclencher des API externes, et gérer des workflows asynchrones, tout en maintenant des journaux et des métriques transparents. Avec la prise en charge des grands modèles de langage (LLMs), des modèles adaptables, et le contrôle d’accès basé sur les rôles, l’Agent MCP facilite le déploiement d’agents IA évolutifs et maintenables en production. Que ce soit pour des chatbots d’assistance client, des robots RPA ou des assistants de recherche, l’Agent MCP accélère les cycles de développement et assure une performance cohérente dans tous les cas d’utilisation.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

OpenAI Agents Chatbot permet aux développeurs d’intégrer et de gérer plusieurs agents IA spécialisés (par ex., outils, récupération de connaissances, modules de mémoire) dans une seule application conversationnelle. Il propose une orchestration étape par étape, une mémoire basée sur la session, des points de terminaison d'outils configurables et des interactions fluides avec l’API OpenAI. Les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement de chaque agent, déployer localement ou dans des environnements cloud, et étendre le cadre avec des modules additionnels. Cela accélère le développement de chatbots avancés, d’assistants virtuels, et de systèmes d’automatisation des tâches.

Rusty Agent est une bibliothèque légère mais puissante en Rust conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage. Elle introduit des abstractions principales telles que Agents, Outils, et modules de Mémoire, permettant aux développeurs de définir des intégrations d'outils personnalisés—par exemple, clients HTTP, bases de connaissances, calculatrices—et d'orchestrer des conversations multi-étapes de façon programmatique. Rusty Agent supporte la construction dynamique de prompts, les réponses en streaming, et la sauvegarde de mémoire contextuelle entre sessions. Elle s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI (GPT-3.5/4) et peut être étendue pour d'autres fournisseurs LLM. La forte typage et les avantages de performance de Rust garantissent une exécution sûre et concurrente des workflows des agents. Les cas d'usage incluent l'analyse automatisée de données, les chatbots interactifs, les pipelines d'automatisation de tâches, et plus encore—permettant aux développeurs Rust d'intégrer des agents intelligents basés sur le langage dans leurs applications.

Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

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.

SelfYAI offre une interface complète sans code pour concevoir, entraîner et déployer des agents IA adaptés à vos besoins commerciaux spécifiques. Les utilisateurs peuvent importer des données depuis des systèmes CRM, des feuilles de calcul et des bases de données, puis configurer des flux de travail et des conversations personnalisés avec des outils de glisser-déposer simples. Les agents maintiennent le contexte à l'aide de modules de mémoire et peuvent être déployés sur des sites web, Slack, Teams et des points de terminaison API. L'analytique intégrée suit le volume d'interactions, les taux de résolution et les retours utilisateur, soutenant les améliorations itératives. Avec des fonctionnalités de sécurité robustes et des contrôles d'accès basés sur les rôles, SelfYAI garantit la confidentialité des données et la conformité tout en automatisant efficacement à l'échelle.

Thufir est un framework open-source basé sur Python conçu pour faciliter la création d'agents IA autonomes capables de planification et d'exécution de tâches complexes. Au cœur de Thufir se trouve un moteur de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes réalisables, un module de mémoire pour stocker et rappeler des informations contextuelles au cours des sessions, et une interface d’outils plug-and-play permettant aux agents d’interagir avec des API externes, bases de données ou environnements d’exécution de code. Les développeurs peuvent exploiter les composants modulaires de Thufir pour personnaliser le comportement des agents, définir des outils personnalisés, gérer l’état de l’agent et orchestrer des workflows multi-agents. En abstraisant les préoccupations d’infrastructure de bas niveau, Thufir accélère le développement et le déploiement d’agents intelligents pour des cas d’usage tels que assistants virtuels, automatisation de flux de travail, recherche et travailleurs numériques.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

Agents-Deep-Research est conçu pour rationaliser le développement et le test d'agents IA autonomes en offrant une base de code modulaire et extensible. Il dispose d'un moteur de planification des tâches qui décompose les objectifs définis par l'utilisateur en sous-tâches, d'un module de mémoire à long terme qui stocke et récupère le contexte, et d'une couche d'intégration d'outils permettant aux agents d'interagir avec des API externes et des environnements simulés. Le cadre fournit également des scripts d'évaluation et des outils de benchmarking pour mesurer la performance des agents dans divers scénarios. Basé sur Python et adaptable à différents backend LLM, il permet aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement de nouvelles architectures d'agents, de réaliser des expériences reproductibles et de comparer différentes stratégies de planification dans des conditions contrôlées.

RedNote est un agent IA open-source construit avec Python et LangChain, permettant aux utilisateurs d'entrer du texte brut ou des fichiers de documents pour un traitement automatisé. Il exploite de grands modèles de langage pour générer des résumés concis, extraire des actions, identifier des insights clés, et catégoriser l'information. L'agent conserve le contexte sur plusieurs sessions à l'aide d'une mémoire intégrée, favorisant une construction cumulative de connaissances. Les utilisateurs peuvent poser des questions complémentaires pour affiner ou étendre les résumés, et le système peut exporter les résultats sous forme de fichiers markdown structurés. Son architecture modulaire et son système de plugins permettent l’intégration avec des services externes comme Notion ou Obsidian. Cette solution tout-en-un améliore la prise de notes, la synthèse de recherche et la gestion des connaissances pour particuliers et équipes.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

Autonomais est un cadre d'agents IA modulaires conçu pour une autonomie totale dans la planification et l'exécution des tâches. Il intègre de grands modèles de langage pour générer des plans, orchestre les actions via un pipeline personnalisable et stocke le contexte dans des modules de mémoire pour une réflexion cohérente sur plusieurs étapes. Les développeurs peuvent connecter des outils externes comme des scrapeurs Web, des bases de données et des API, définir des gestionnaires d'actions personnalisés et affiner le comportement des agents via des compétences configurables. Le framework prend en charge la journalisation, la gestion des erreurs et le débogage étape par étape, garantissant une automatisation fiable des tâches de recherche, de l'analyse de données et des interactions Web. Avec son architecture extensible basée sur des plugins, Autonomais permet un développement rapide d'agents spécialisés capables de prises de décision complexes et d'utilisation dynamique d'outils.

Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.

Egg AI permet aux organisations de créer des agents IA personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques, tels que support client, engagement commercial, et récupération de connaissances internes. Grâce à une interface glisser-déposer, les utilisateurs définissent la logique de conversation, incorporent des branches conditionnelles et intègrent des API RESTful, des bases de données et des services tiers comme Slack ou Zendesk. La plateforme supporte des modules mémoire pour la rétention du contexte utilisateur, permettant des dialogues personnalisés et cohérents. Les agents peuvent être déployés sur des sites web, des plateformes de messagerie ou intégrés dans des applications mobiles et desktop. Des outils de test robustes et une surveillance en temps réel facilitent des améliorations itératives, tandis que la sécurité et les contrôles d’accès d'entreprise garantissent la confidentialité des données et la conformité. Avec une mise à l’échelle automatique, les agents Egg AI gèrent sans problème des charges de travail variables, réduisant l’intervention manuelle et accélérant la mise sur le marché.

FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.

ggfai fournit une interface unifiée pour définir des objectifs, gérer le raisonnement à plusieurs étapes et maintenir le contexte de conversation avec des modules de mémoire. Il prend en charge des intégrations d'outils personnalisables pour appeler des services ou APIs externes, des flux d'exécution asynchrones et des abstractions sur les modèles GPT d'OpenAI. L'architecture de plugins du cadre vous permet d'échanger des backends de mémoire, des magasins de connaissances et des modèles d'action, simplifiant l'orchestration d'agents dans des tâches telles que le support client, la récupération de données ou les assistants personnels.