HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

MCP Crew AI est un cadre axé sur les développeurs qui simplifie la création et la coordination d'agents IA basés sur GPT dans des équipes collaboratives. En définissant des rôles d'agents gestionnaire, travailleur et moniteur, il automatise la délégation, l'exécution et la supervision des tâches. Le package offre une prise en charge intégrée de l'API OpenAI, une architecture modulaire pour les plugins d'agents personnalisés et une CLI pour exécuter et surveiller votre équipe. MCP Crew AI accélère le développement de systèmes multi-agents, facilitant la création de flux de travail évolutifs, transparents et maintenables basés sur l'IA.

Multi-Agent ColComp est un cadre extensible et open-source pour orchestrer une équipe d’agents IA dans des tâches complexes. Les développeurs peuvent définir des rôles d’agents distincts, configurer des canaux de communication et partager des données contextuelles via un stockage mémoire unifié. La bibliothèque inclut des composants plug-and-play pour négociation, coordination et consensus. Des configurations d’exemples illustrent la génération de texte collaborative, la planification distribuée et la simulation multi-agent. Son architecture modulaire facilite les extensions, permettant aux équipes de prototyper et d’évaluer rapidement des stratégies multi-agent en environnement de recherche ou de production.

Nefi.ai est une plateforme cloud pour concevoir, former et orchestrer des agents alimentés par IA sans coder. Elle offre une toile visuelle pour assembler des blocs comme des modules LLM, des recherches dans une base de données vectorielle, des appels API externes, une logique conditionnelle et des systèmes de mémoire. Les agents peuvent être entraînés sur des documents personnalisés ou liés à des données d’entreprise. Une fois construits, ils sont déployés en tant que chatbots, assistants par e-mail ou tâches planifiées. Les fonctionnalités avancées incluent des tableaux de bord de surveillance, le contrôle de version, l’accès basé sur les rôles et des intégrations avec Slack, Teams et Zapier.

OpenAGI offre un environnement unifié pour créer des agents IA autonomes qui réalisent des tâches telles que l'extraction de données, le traitement de documents, l'automatisation du support client et l'assistance à la recherche. Les utilisateurs peuvent configurer le comportement des agents via des flux de travail visuels, intégrer toute interface LLM et déployer les agents en production avec une surveillance et une journalisation intégrées. La plateforme facilite les tests itératifs, la collaboration et la scalabilité, permettant un déploiement rapide de solutions d'automatisation intelligente.

Triagent offre une architecture à trois agents composée des modules Stratège, Chercheur et Exécuteur. Le Stratège décompose des objectifs de haut niveau en étapes actionnables, le Chercheur récupère et synthétise des données provenant de documents, APIs et sources web, et l'Exécuteur réalise des tâches telles que générer du texte, créer des fichiers ou invoquer des requêtes HTTP. Basé sur des modèles de langage OpenAI et extensible via un système de plugins, Triagent supporte la gestion de la mémoire, le traitement concurrent et les intégrations d'API externes. Les développeurs peuvent configurer des invites, définir des limites de ressources et visualiser la progression des tâches via CLI ou tableau de bord web, simplifiant ainsi les pipelines d'automatisation multi-étapes.

pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.