CogAgent est une bibliothèque Python open-source axée sur la recherche, conçue pour rationaliser le développement d'agents IA. Elle fournit des modules principaux pour la gestion de la mémoire, la planification et le raisonnement, l'intégration d'outils et d'API, ainsi que l'exécution en chaîne de pensée. Grâce à son architecture hautement modulaire, les utilisateurs peuvent définir des outils, des mémoires et des politiques d'agents personnalisés pour créer des chatbots conversationnels, des planificateurs de tâches autonomes et des scripts d'automatisation de workflow. CogAgent supporte l'intégration avec des modèles de langage populaires tels qu'OpenAI GPT et Meta LLaMA, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter, d'étendre et de faire évoluer leurs agents intelligents pour diverses applications réelles.

Le Framework Stella permet aux développeurs de construire des agents IA robustes capables de maintenir le contexte, d'effectuer des actions assistées par des outils et de fournir des expériences conversationnelles dynamiques. En abstraisant la complexité des intégrations LLM, Stella offre des adaptateurs indépendants du fournisseur pour OpenAI, Hugging Face et des modèles auto-hébergés. Les agents peuvent utiliser des magasins de mémoire personnalisables pour rappeler les données de l'utilisateur et l'historique des conversations, et les plugins facilitent les interactions avec des API externes, des bases de données ou des services. Le moteur d'orchestration intégré gère les cycles de décision, tandis qu'une DSL concise permet de définir des actions, des appels d'outils et la gestion des réponses. Que ce soit pour créer des bots de support client, des assistants de recherche ou des automatisateurs de flux de travail, Stella fournit une base évolutive pour déployer des agents IA de qualité production.

AI Agents offre un kit d'outils structuré pour que les développeurs construisent des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage. Il comprend des modules pour l'intégration d'API externes, la gestion de la mémoire conversationnelle ou à long terme, l'orchestration de workflows multi-étapes, et la chaîne d'appels LLM. Le framework propose des modèles pour les types d'agents courants—récupération de données, questions-réponses et automatisation des tâches—tout en permettant la personnalisation des invites, des définitions d'outils et des stratégies de mémoire. Avec support asynchrone, architecture plugin et conception modulaire, AI Agents permet des applications évolutives, maintenables et extensibles.

AgentKit est une plateforme puissante pour créer des agents IA sur mesure adaptés à des besoins commerciaux spécifiques. Elle permet aux utilisateurs de concevoir facilement des workflows et d'automatiser des tâches répétitives sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation. Avec son interface intuitive, les utilisateurs peuvent intégrer diverses API, rationaliser les processus et améliorer la productivité en construisant des agents qui agissent au nom des utilisateurs. Cet outil innovant permet aux entreprises de tirer parti de la technologie IA pour des opérations plus fluides et de meilleures performances.

Agent of Code est un cadre d'agent IA polyvalent qui permet aux développeurs de déléguer les tâches de codage routinières à des agents intelligents. Il exploite de grands modèles linguistiques pour transformer des invites en langage naturel en code pleinement fonctionnel, effectuer des revues de code automatisées, déboguer le code existant et refactoriser des bases de code legacy. Les utilisateurs définissent les objectifs et paramètres de l'agent via des configurations YAML ou JSON, sélectionnent des plugins pour des tâches comme les tests ou l'intégration continue, et exécutent des agents via CLI. Le framework orchestre les appels API, gère les fenêtres de contexte, et assemble des réponses modulaires en scripts de code cohérents. Grâce à une architecture extensible, les développeurs peuvent ajouter des modules personnalisés, intégrer des systèmes de contrôle de version, et adapter le pipeline de l'agent aux flux de travail du projet.

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.

La démo d'agent IA offre un modèle polyvalent pour construire des agents IA capables d'interagir avec les utilisateurs et des sources de données externes. Elle utilise LangChain pour orchestrer des chaînes, des outils et des modules de mémoire, permettant à l'agent d'effectuer des recherches web via SerpAPI, de résumer le contenu web, de maintenir un historique de conversation avec une mémoire basée sur des vecteurs, et d'exécuter des extraits de code via un environnement Python sécurisé. L'agent expose des commandes CLI et des points de terminaison HTTP via FastAPI, supportant l'entrée texte et vocale. Les développeurs peuvent personnaliser la définition des outils et la logique des chaînes pour adapter les agents à l'assistance client, la récupération de données ou des flux de travail automatisés. L'architecture modulaire facilite l'intégration de nouvelles capacités comme des requêtes à la base de données ou d'autres API tierces.

GenAI Agents SDK est une bibliothèque Python open-source conçue pour aider les développeurs à créer des agents d'IA auto-dirigés utilisant de grands modèles de langage. Elle offre un modèle de base pour l'agent avec des modules plug-in pour le stockage de mémoire, les interfaces d'outils, les stratégies de planification et les boucles d'exécution. Vous pouvez configurer les agents pour appeler des API externes, lire/écrire des fichiers, effectuer des recherches ou interagir avec des bases de données. Sa conception modulaire garantit une personnalisation facile, une prototypage rapide et une intégration transparente de nouvelles capacités, permettant la création d'applications d'IA dynamiques et autonomes capables de raisonner, planifier et agir dans des scénarios réels.

js-agent fournit aux développeurs une boîte à outils minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes en JavaScript. Il offre des abstractions pour la mémoire de conversation, des outils d'appel de fonctions, des stratégies de planification personnalisables et la gestion des erreurs. Avec js-agent, vous pouvez rapidement connecter des invites, gérer l'état, invoquer des API externes et orchestrer des comportements complexes d'agents via une API simple et modulaire. Conçu pour fonctionner dans des environnements Node.js, il s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI pour alimenter des agents intelligents et contextualisés.

LaVague est un framework open-source conçu pour créer et déployer rapidement et efficacement des agents web. Les utilisateurs peuvent créer divers agents qui automatisent des tâches dans des applications web, allant de la saisie de données à la récupération d'informations complètes. Le framework prend en charge l'intégration avec des modèles locaux, tels que Llama 3 8b, ce qui en fait un choix polyvalent pour les entreprises cherchant à améliorer leurs opérations avec une automatisation pilotée par l'IA. Avec LaVague, les développeurs peuvent adapter les agents pour s'adapter à des flux de travail spécifiques, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité.

Micro-agent est une bibliothèque JavaScript légère et sans opinion, conçue pour simplifier la création d'agents IA sophistiqués utilisant de grands modèles de langage. Elle expose des abstractions de base telles que agents, outils, planificateurs et magasins de mémoire, permettant aux développeurs de assembler des flux conversationnels personnalisés. Les agents peuvent invoquer des API externes ou des utilitaires internes en tant qu'outils, permettant une récupération dynamique de données et l'exécution d'actions. La bibliothèque supporte à la fois la mémoire conversationnelle à court terme et la mémoire persistante à long terme pour maintenir le contexte à travers les sessions. Les planificateurs orchestrent les processus de chaîne de pensée, décomposant des tâches complexes en appels d'outils ou requêtes de modèle linguistique. Avec des modèles de prompts configurables et des stratégies d'exécution, micro-agent s'adapte parfaitement aux applications web frontend, aux services Node.js et aux environnements en périphérie, fournissant une base flexible pour les chatbots, assistants virtuels ou systèmes de décision autonomes.

Neocortex est une plateforme IA basée sur le Web qui agit comme un hub de connaissance personnel et un gestionnaire de tâches. Elle stocke et récupère des informations en utilisant la mémoire à long terme, crée des agents intelligents pour gérer la recherche, la synthèse et la planification, et s’intègre avec des documents, des calendriers et des API. Les utilisateurs peuvent interagir via chat pour interroger des insights passés, générer des rapports et déléguer des flux de travail à des agents personnalisés. Neocortex affine continuellement le contexte, propose des rappels proactifs et soutient la collaboration en équipe.

SCOUT-2 offre une architecture modulaire pour construire des agents autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Il inclut la décomposition des objectifs, la planification des tâches, un moteur d'exécution et un module de réflexion basé sur les retours. Les développeurs définissent un objectif de haut niveau, et SCOUT-2 génère automatiquement un arbre de tâches, délègue l'exécution à des agents, surveille l'avancement et affine les tâches en fonction des résultats. Il s'intègre aux API d'OpenAI et peut être étendu avec des invites personnalisées et des modèles pour supporter un large éventail de flux de travail.

Le Swarm Simulator offre un environnement personnalisable pour des expériences multi-agents en temps réel. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres clés – alignement, cohésion, séparation – et observer la dynamique émergente sur un canvas visuel. Il prend en charge des curseurs d'interface utilisateur interactifs, la modification dynamique du nombre d'agents, et l'exportation des données pour analyse. Idéal pour des démonstrations éducatives, des prototypes de recherche ou des explorations amateurs des principes de l'intelligence collective.

Tiny-OAI-MCP-Agent fournit une architecture d'agent extensible et compacte basée sur l'API OpenAI. Il implémente une boucle de processus multi-cognitif (MCP) pour le raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Vous définissez des outils (API, opérations sur fichiers, exécution de code), et l'agent planifie les tâches, rappelle le contexte, invoque les outils, et itère sur les résultats. Cette base de code minimaliste permet aux développeurs d'expérimenter avec des workflows autonomes, des heuristiques personnalisées et des modèles de prompt avancés tout en gérant automatiquement les appels API, la gestion d'état et la récupération d'erreurs.