LLM-Blender-Agent permet aux développeurs de construire des systèmes d'IA modulaires multi-agent en intégrant les LLM dans des agents collaboratifs. Chaque agent peut accéder à des outils tels que l'exécution Python, le scraping web, les bases de données SQL et les API externes. Le framework gère la mémoire des conversations, le raisonnement étape par étape et l'orchestration des outils, permettant des tâches telles que la génération de rapports, l'analyse de données, la recherche automatisée et l'automatisation des flux de travail. Basé sur LangChain, il est léger, extensible et compatible avec GPT-3.5, GPT-4 et d'autres LLMs.

Local-Super-Agents offre une plateforme basée sur Python pour créer des agents AI autonomes qui fonctionnent entièrement en local. Le framework propose des composants modulaires, y compris des magasins de mémoire, des kits d'outils pour l'intégration API, des adaptateurs LLM et une orchestration d'agents. Les utilisateurs peuvent définir des agents de tâches personnalisés, chaîner des actions et simuler la collaboration multi-agent dans un environnement sandbox. Il abstrait la configuration complexe en proposant des utilitaires CLI, des modèles préconfigurés et des modules extensibles. Sans dépendances cloud, les développeurs gardent la confidentialité des données et le contrôle des ressources. Son système de plugins supporte l'intégration de scrapeurs web, de connecteurs de bases de données et de fonctions Python personnalisées, permettant des workflows comme la recherche autonome, l'extraction de données et l'automatisation locale.

Swarms.ai offre une interface visuelle pour définir et connecter plusieurs agents IA en workflows intelligents. Chaque agent peut être configuré avec des rôles spécifiques, des sources de données et des intégrations API personnalisées. Les agents collaborent en partageant des messages, en déclenchant des actions et en partageant le contexte pour gérer des tâches complexes de bout en bout. La plateforme propose un contrôle d'accès basé sur les rôles, la gestion des versions et des analyses en temps réel pour monitorer la performance du swarm. Aucun codage n’est requis : les utilisateurs font glisser-déposer des composants, définissent des déclencheurs et relient des sorties pour concevoir des processus automatisés pour le support, les ventes, les opérations, etc.

OpenAI Agents offre un environnement modulaire pour définir, exécuter et gérer des agents IA autonomes basés sur les modèles de langage OpenAI. Les développeurs peuvent configurer des agents avec des magasins de mémoire, enregistrer des outils ou plugins personnalisés, orchestrer la collaboration multi-agent et surveiller l'exécution via une journalisation intégrée. Le cadre gère les appels API, la gestion du contexte et la planification asynchrone des tâches, permettant un prototypage rapide de workflows complexes pilotés par l'IA et d'applications telles que l'extraction de données, l'automatisation du support client, la génération de code et l'assistance à la recherche.

Autonomys Agents permet aux développeurs de créer des agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches complexes sans intervention manuelle. Basé sur Python, le framework fournit des outils pour définir le comportement des agents, intégrer des API externes et des fonctions personnalisées, et maintenir une mémoire conversationnelle tout au long des interactions. Les agents peuvent collaborer dans des configurations multi-agents, partager des connaissances et coordonner leurs actions. Les modules d’observabilité offrent des journaux en temps réel, le suivi de la performance et des insights pour le débogage. Avec son architecture modulaire, les équipes peuvent étendre les composants principaux, intégrer de nouveaux LLM et déployer des agents dans différents environnements. Que ce soit pour automatiser le support client, effectuer des analyses de données ou orchestrer des workflows de recherche, Autonomys Agents simplifie le développement et la gestion de systèmes intelligents autonomes de bout en bout.

Agent2Agent offre une interface web unifiée et une API pour définir, configurer et orchestrer des équipes d'agents IA. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles uniques tels que chercheur, analyste ou résumé, et communiquent via des canaux intégrés pour partager des données et déléguer des sous-tâches. La plateforme supporte les appels de fonctions, le stockage de mémoire et les intégrations webhook pour des services externes. Les administrateurs peuvent surveiller la progression du flux de travail, inspecter les journaux d'agents et ajuster dynamiquement les paramètres pour une exécution efficace, parallèle et une automatisation avancée des workflows.

AChat.dev est une plateforme centrée sur les développeurs qui permet aux utilisateurs de créer, tester et déployer des agents de chat IA avec des capacités avancées. Elle supporte la mémoire de conversation persistante pour que les agents se souviennent des interactions passées, des appels de fonctions dynamiques vers les API externes pour la récupération en temps réel, et la collaboration multi-agents basée sur les rôles. Basée sur les SDKs Python et Node.js, elle inclut des modèles pour une configuration rapide, une architecture de plugins pour l'extensibilité et des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance des agents. AChat.dev assure une gestion des données conforme au RGPD et peut évoluer sur des environnements cloud et sur site.

AgentDock fournit une interface de glisser-déposer pour créer et gérer des agents IA coordonnés. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécifiques — tels que recherche web, résumé, analyse de données ou création de contenu — et être relié par des déclencheurs et des actions. Avec des modèles préconçus, des intégrations API, la planification et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent automatiser des flux de travail de bout en bout, obtenir des insights à partir de données sélectionnées et faire évoluer leurs opérations sans besoin de développeurs.

Agent-Baba offre une boîte à outils complète pour créer et gérer des agents IA autonomes adaptés à des tâches spécifiques. Il propose une architecture de plugins pour étendre les capacités, un système de mémoire pour conserver le contexte conversationnel, et une automatisation de flux de travail pour l'exécution séquentielle des tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils comme des scrapeurs web, des bases de données et des API personnalisées dans les agents. Le framework simplifie la configuration via des schémas déclaratifs YAML ou JSON, supporte la collaboration multi-agents, et fournit des tableaux de bord de surveillance pour suivre la performance et les logs des agents, permettant une amélioration itérative et un déploiement transparent dans différents environnements.