NeuralGPT vise à simplifier le développement d'agents d'IA en offrant des composants modulaires et des pipelines standardisés. Au cœur, il propose des classes d'agents personnalisables, la génération augmentée par récupération (RAG) et des couches de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel. Les développeurs peuvent intégrer des bases de données vectorielles (par exemple, Chroma, Pinecone, Qdrant) pour la recherche sémantique et définir des agents outils pour exécuter des commandes externes ou des appels API. Le framework supporte plusieurs backends LLM tels que OpenAI, Hugging Face et Azure OpenAI. NeuralGPT inclut une CLI pour un prototypage rapide et un SDK Python pour le contrôle programmatique. Avec une journalisation intégrée, une gestion des erreurs et une architecture extensible de plugins, il accélère le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots et de workflows automatisés.

Rubra fournit un cadre unifié pour créer des agents alimentés par IA capables d'interagir avec des outils externes, des APIs ou des bases de connaissances. Les utilisateurs définissent le comportement des agents à l'aide d'une interface JSON simple ou SDK, puis intègrent des fonctions comme la recherche web, la récupération de documents, la manipulation de feuilles de calcul ou des APIs spécifiques au domaine. La plateforme supporte des pipelines de génération augmentée par récupération, permettant aux agents d'extraire des données pertinentes et de générer des réponses éclairées. Les développeurs peuvent tester et déboguer les agents dans une console interactive, surveiller les performances et scaler les déploiements selon les besoins. Avec une authentification sécurisée, un contrôle d'accès basé sur les rôles et des logs détaillés, Rubra simplifie la création d'agents de niveau entreprise. Que ce soit pour des bots de support client, des assistants de recherche automatisés ou des orchestrateurs de workflow, Rubra accélère le développement et le déploiement.

L'agent IA avec MCP est un cadre complet conçu pour rationaliser le développement d'agents IA avancés capables de maintenir un contexte à long terme, effectuer un raisonnement multi-étapes, et adapter leurs stratégies en fonction de la mémoire. Il utilise une conception modulaire composée d'un gestionnaire de mémoire, d'un planificateur conditionnel, et d'un gestionnaire d'invite, permettant des intégrations personnalisées et une extension avec divers LLMs. Le gestionnaire de mémoire stocke de façon persistante les interactions passées, garantissant la conservation du contexte. Le planificateur conditionnel évalue les conditions à chaque étape et sélectionne dynamiquement la prochaine action. Le gestionnaire d'invite formate les entrées et enchaîne les tâches de manière fluide. Écrit en Python, il s'intègre via API avec les modèles GPT d'OpenAI, supporte la génération augmentée par récupération, et facilite la création d'agents conversationnels, l'automatisation des tâches, ou des systèmes de support à la décision. Une documentation étendue et des exemples guident les utilisateurs dans l'installation et la personnalisation.