Astro Agents offre une architecture modulaire pour créer des agents IA en JavaScript et TypeScript. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés pour la recherche de données, intégrer des magasins de mémoire pour préserver le contexte de la conversation et orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes. Il supporte plusieurs fournisseurs LLM tels qu'OpenAI et Hugging Face, et peut être déployé en tant que sites statiques ou fonctions sans serveur. Avec une observabilité intégrée et des plugins extensibles, les équipes peuvent prototyper, tester et faire évoluer des assistants pilotés par l'IA sans coûts d'infrastructure importants.

Au cœur, DAGent représente les workflows d'agents comme un graphe acyclique dirigé de nœuds, où chaque nœud peut encapsuler un appel LLM, une fonction personnalisée ou un outil externe. Les développeurs définissent explicitement les dépendances des tâches, permettant l'exécution parallèle et la logique conditionnelle, tandis que le framework gère la planification, le passage des données et la récupération d'erreurs. DAGent fournit également des outils de visualisation intégrés pour inspecter la structure et le flux d'exécution du DAG, améliorant le débogage et la traçabilité. Avec des types de nœuds extensibles, le support de plugins, et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, DAGent permet aux équipes de créer des applications d'IA complexes et multi-étapes telles que pipelines de données, agents conversationnels, et assistants de recherche automatisés avec un minimum de code boilerplate. La focalisation sur la modularité et la transparence rend cet outil idéal pour l'orchestration évolutive des agents dans les environnements expérimentaux et de production.

uMel est une plateforme avancée de développement et de déploiement d'IA conçue pour rationaliser la création et la gestion d'applications alimentées par l'IA. En fournissant des outils et des intégrations faciles à utiliser, uMel permet aux développeurs et organisations de construire des solutions IA robustes qui peuvent transformer les processus métiers et améliorer les capacités de prise de décision. De la gestion des données au déploiement des modèles, uMel couvre tous les aspects du cycle de vie de l'IA, garantissant évolutivité et optimisation des performances.

Agentic Kernel offre une architecture découplée pour construire des agents d'IA en composant des composants réutilisables. Les développeurs peuvent définir des pipelines de planification pour décomposer des objectifs, configurer des mémoires à court et long terme à l'aide d'intégrations d'embeddings ou de backends basés sur des fichiers, et enregistrer des outils ou API externes pour l'exécution d'actions. Le framework supporte la sélection dynamique d'outils, les cycles de réflexion des agents et une planification intégrée pour gérer les flux de travail. Son design modulaire est compatible avec n'importe quel fournisseur de LLM et composants personnalisés, permettant des cas d'utilisation tels que assistants conversationnels, agents de recherche automatisés et bots de traitement de données. Avec une journalisation transparente, une gestion d'état, et une intégration facile, Agentic Kernel accélère le développement tout en assurant la maintenabilité et la scalabilité dans les applications basées sur l'IA.

Azure AI Foundry offre une plateforme robuste pour développer des solutions d'IA, permettant aux utilisateurs de créer des modèles d'IA personnalisés via une interface conviviale. Avec des fonctionnalités telles que la connexion de données, l'apprentissage automatique automatisé et le déploiement de modèles, il simplifie l'intégralité du flux de développement de l'IA. Les utilisateurs peuvent tirer parti de la puissance des services cloud d'Azure pour évoluer des applications et gérer efficacement le cycle de vie de l'IA.

Defang est un outil de déploiement cloud activé par l'IA qui permet aux développeurs de déployer facilement et en toute sécurité des applications sur le cloud de leur choix grâce à une seule commande. Il transforme tout projet compatible Docker Compose en un déploiement en direct instantanément, offre un débogage guidé par l'IA et prend en charge n'importe quel langage de programmation ou framework. Que vous utilisiez AWS, GCP ou DigitalOcean, Defang garantit que vos déploiements sont sécurisés, évolutifs et rentables. La plateforme prend en charge divers environnements tels que le développement, la mise en scène et la production, ce qui la rend idéale pour les projets de toute taille.

RagFormation offre une solution de bout en bout pour implémenter des workflows de génération augmentée par récupération. La plateforme ingère diverses sources de données, notamment des documents, pages web et bases de données, et extrait des embeddings via des modèles LLM populaires. Elle se connecte de manière transparente à des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour stocker et récupérer des informations contextuellement pertinentes. Les utilisateurs peuvent définir des prompts personnalisés, configurer des flux de conversation et déployer des interfaces de chat interactives ou des API REST pour des réponses en temps réel. Avec une surveillance intégrée, des contrôles d'accès, et la prise en charge de plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permet aux équipes de créer rapidement, d'itérer et de déployer des applications d'IA à grande échelle, tout en minimisant le développement. Son SDK low-code et sa documentation complète accélèrent l'intégration dans des systèmes existants, assurant une collaboration transparente entre les départements et réduisant le délai de mise sur le marché.

LLMStack permet aux développeurs et aux équipes de transformer des projets de modèles linguistiques en applications de niveau production en quelques minutes. Il offre des workflows modulables pour enchaîner des prompts, des intégrations de magasins vectoriels pour la recherche sémantique et des connecteurs vers des APIs externes pour l'enrichissement des données. La planification des tâches, la journalisation en temps réel, les tableaux de bord de métriques et l'escalade automatisée garantissent fiabilité et observabilité. Les utilisateurs peuvent déployer des applications IA via une interface en un clic ou une API, tout en appliquant des contrôles d'accès, en surveillant la performance et en gérant les versions — le tout sans gérer de serveurs ou de DevOps.