Ernie Bot Agent est un cadre de développement conçu pour simplifier la création d'agents conversationnels basés sur l'IA utilisant Baidu ERNIE Bot. Il fournit des abstractions pour les appels API, les modèles d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Le SDK supporte les conversations multi-tours avec prise en compte du contexte, les workflows personnalisés pour l'exécution de tâches et un système de plugins pour des extensions spécifiques au domaine. Avec une journalisation intégrée, une gestion d'erreurs et des options de configuration, il réduit la quantité de code répétitif et permet de prototyper rapidement des chatbots, assistants virtuels et scripts d'automatisation.

Just Chat offre une interface de chat complète et auto-hébergée pour interagir avec de grands modèles de langage. En entrant des clés API pour des fournisseurs comme OpenAI, Anthropic ou Hugging Face, les utilisateurs peuvent démarrer des conversations multi-tours avec support mémoire. La plateforme permet des pièces jointes, permettant aux utilisateurs de télécharger des documents pour des questions-réponses contextuelles. L'intégration de plugins permet des appels d'outils externes tels que la recherche web, les calculs ou les requêtes de bases de données. Les développeurs peuvent concevoir des modèles d'invites personnalisés, contrôler les messages système et basculer entre les modèles de manière transparente. L'interface est construite avec React et Node.js, offrant une expérience web réactive sur desktop et mobile. Grâce à son système modulaire de plugins, les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer facilement des fonctionnalités, adaptant Just Chat aux bots de support client, assistants de recherche, générateurs de contenu ou tuteurs éducatifs.

OpenAI Autogen Dev Studio est une application web de bureau conçue pour rationaliser le développement de bout en bout des agents IA basés sur le cadre OpenAI Autogen. Elle offre une interface visuelle centrée sur la conversation où les développeurs peuvent définir les invites système, configurer les stratégies de mémoire, intégrer des outils externes et ajuster les paramètres du modèle. Les utilisateurs peuvent simuler des dialogues à plusieurs tours en temps réel, inspecter les réponses générées, tracer les chemins d'exécution et déboguer la logique de l'agent dans une console interactive. La plateforme inclut également des fonctionnalités de scaffolding de code pour exporter des modules d'agents entièrement fonctionnels, permettant une intégration fluide dans les environnements de production. En centralisant l'automatisation des flux de travail, le débogage et la génération de code, elle accélère le prototypage et réduit la complexité du développement pour les projets d'IA conversationnelle.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

NPI.ai offre une plateforme complète où les utilisateurs peuvent concevoir graphiquement des agents IA par glisser-déposer de modules. Chaque agent comprend des composants tels que des invites de modèle linguistique, des appels de fonctions, une logique de décision et des vecteurs de mémoire. La plateforme supporte l’intégration avec des API, des bases de données et des services tiers. Les agents peuvent maintenir le contexte via des couches de mémoire intégrées, leur permettant d’engager des conversations multi-tours, de récupérer des interactions passées et de faire un raisonnement dynamique. NPI.ai inclut la gestion de versions, des environnements de test et des pipelines de déploiement, facilitant la itération et le lancement d’agents en production. Avec la journalisation et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent obtenir des insights sur la performance des agents et les interactions utilisateur, facilitant l’amélioration continue et garantissant la fiabilité à grande échelle.

ragChatbot est un framework orienté développeur visant à simplifier la création de chatbots RAG. Il intègre des pipelines LangChain avec OpenAI ou d'autres API LLM pour traiter les requêtes sur des corpus documentaires personnalisés. Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers de différents formats (PDF, DOCX, TXT), extraire automatiquement le texte et générer des embeddings via des modèles populaires. Le framework supporte plusieurs bases vectorielles comme FAISS, Chroma et Pinecone pour une recherche par similarité efficace. Il dispose d'une couche de mémoire conversationnelle pour les interactions multi-tours et d'une architecture modulaire permettant de personnaliser les modèles de prompt et les stratégies de récupération. Avec une CLI simple ou une interface web, vous pouvez ingérer des données, configurer les paramètres de recherche et lancer un serveur de chat pour répondre aux questions avec pertinence et précision.

SwiftAgent offre une boîte à outils robuste pour construire des agents intelligents en intégrant directement les modèles d'OpenAI dans Swift. Les développeurs peuvent déclarer des actions personnalisées et des outils externes, que les agents invoquent en fonction des requêtes utilisateur. Le framework maintient la mémoire de conversation, permettant aux agents de se référer aux interactions passées. Il supporte la templating de prompts et l'injection de contexte dynamique, facilitant les dialogues multi-tours et la logique de décision. L'API asynchrone de SwiftAgent fonctionne parfaitement avec la concurrence Swift, la rendant idéale pour iOS, macOS ou des environnements côté serveur. En abstraisant les appels de modèles, le stockage de mémoire et l'orchestration de pipelines, SwiftAgent permet aux équipes de prototyper et déployer rapidement des assistants conversationnels, chatbots ou agents d'automatisation dans leurs projets Swift.

Le SDK JavaScript Azure AI Agents est un cadre client et un référentiel de code d'exemples permettant aux développeurs de créer, personnaliser et orchestrer des agents IA à l'aide d'Azure OpenAI et d'autres services cognitifs. Il offre un support pour le chat multi-tours, la génération augmentée par récupération, l'appel de fonctions et l'intégration avec des outils et API externes. Les développeurs peuvent gérer les flux de travail des agents, gérer la mémoire et étendre les capacités via des plugins. Les modèles d'exemples incluent des bots de FAQ de base de connaissances, des exécuteurs de tâches autonomes et des assistants conversationnels, facilitant la prototypage et le déploiement de solutions intelligentes.

ChaiBot sert de base pour créer des agents conversationnels intelligents en utilisant les API de GPT-3.5 et GPT-4 d'OpenAI. Il maintient le contexte de la conversation pour fournir un dialogue cohérent sur plusieurs tours et supporte des profils de persona dynamiques, permettant à l'agent d'adopter différentes tonalités et personnages à la demande. ChaiBot inclut une mémoire intégrée pour rappeler les interactions passées, des modèles de prompt personnalisables et des hooks pour plugins afin d'intégrer des sources de données externes ou une logique métier. Les développeurs peuvent déployer ChaiBot en tant que service web ou dans une interface CLI, ajuster les limites de tokens, gérer les clés API et configurer le comportement de secours. En abstrayant les flux complexes d'ingénierie de prompts, ChaiBot accélère le développement de bots de support client, d'assistants virtuels ou d'agents conversationnels pour des applications de divertissement et éducatives.

DemoGPT est un projet Python open-source conçu pour démontrer les concepts fondamentaux des agents IA utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il implémente une interface conversationnelle avec mémoire persistante sauvegardée dans des fichiers JSON, permettant des interactions contextuelles entre sessions. Le framework supporte l'exécution dynamique d'outils, comme la recherche web, le calcul et des extensions personnalisées, via une architecture de style plugin. En configurant simplement votre clé API OpenAI et en installant les dépendances, les utilisateurs peuvent exécuter DemoGPT localement pour prototyper des chatbots, explorer des flux de dialogue multi-tours et tester des workflows pilotés par des agents. Cette démo complète offre une base pratique aux développeurs et chercheurs pour créer, personnaliser et expérimenter avec des agents alimentés par GPT dans des scénarios réels.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.

ProficientAI Agent Framework est une solution complète pour concevoir et déployer des agents IA avancés. Elle permet aux utilisateurs de définir un comportement personnalisé de l’agent via des définitions modulaires d’outils et des spécifications de fonctions, garantissant une intégration sans faille avec des API et services externes. Le sous-système de gestion de mémoire fournit un stockage de contexte à court et long terme, permettant des conversations cohérentes sur plusieurs tours. Les développeurs peuvent facilement basculer entre différents modèles de langage ou les combiner pour des tâches spécialisées. Des outils intégrés de surveillance et de journalisation offrent des aperçus sur la performance et les métriques d’utilisation de l’agent. Que vous construisiez des bots support client, des assistants de recherche de connaissances ou des workflows d’automatisation, ProficientAI simplifie l’ensemble du processus — du prototype à la production — en assurant échelle et fiabilité.

Agent Starter Pack est une boîte à outils pour développeurs qui construit des agents intelligents et interactifs sur Google Cloud. Il offre des modèles en Node.js et Python pour gérer les flux de conversation, maintenir la mémoire à long terme et effectuer des appels d'outils et d'API. Basé sur Vertex AI et Cloud Functions ou Cloud Run, il supporte la planification multi-étapes, le routage dynamique, l'observabilité et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs aux services personnalisés, créer des assistants spécifiques au domaine et déployer des agents évolutifs en quelques minutes.

Agent Teams est un framework convivial pour les développeurs qui apporte conversations alimentées par IA, automatisation des tâches et gestion des connaissances à Microsoft Teams. Basé sur Microsoft Bot Framework, les modèles GPT d’OpenAI et LangChain, il supporte les dialogues multi-turnes, la génération augmentée par récupération et les workflows personnalisables. Les équipes peuvent connecter des sources de données externes, définir des déclencheurs et déployer des bots dans leurs canaux. Son architecture open-source permet une extensibilité via plugins et configurations, ce qui le rend idéal pour créer des assistants intelligents pour le support client, les demandes RH, les bases de connaissances internes, et plus — le tout dans l’interface familière de Teams.

AgentX offre une architecture extensible pour construire des agents pilotés par IA qui exploitent de grands modèles de langage, des intégrations d'outils et d'API, et des modules de mémoire pour effectuer des tâches complexes de manière autonome. Il dispose d'un système de plugins pour des outils personnalisés, du support pour la récupération basée sur des vecteurs, le raisonnement en chaîne de pensée et des journaux d'exécution détaillés. Les utilisateurs définissent des agents via des fichiers de configuration flexibles ou du code, en spécifiant des outils, des backends de mémoire comme Chroma DB et des pipelines de raisonnement. AgentX gère le contexte sur plusieurs sessions, permet la génération augmentée par récupération et facilite les conversations à plusieurs tours. Ses composants modulaires permettent aux développeurs d'orchestrer des flux de travail, de personnaliser les comportements des agents et d'intégrer des services externes pour l'automatisation, l'assistance à la recherche, le support client et l'analyse de données.

AiChat offre une boîte à outils polyvalente pour créer des agents de chat intelligents en fournissant une gestion des prompts basée sur le rôle, la gestion de la mémoire et des capacités de réponse en streaming. Les utilisateurs peuvent définir plusieurs rôles conversationnels, tels que système, assistant et utilisateur, pour façonner le contexte du dialogue et le comportement. Le cadre supporte l'intégration de plugins pour des API externes, la récupération de données ou la logique personnalisée, permettant une extension fluide des fonctionnalités. La conception modulaire d'AiChat permet de changer facilement les modèles linguistiques et de configurer des boucles de rétroaction pour affiner les réponses. Les fonctionnalités de mémoire intégrée assurent la persistance du contexte entre les sessions, tandis que le support API en streaming offre une faible latence dans les interactions. Les développeurs bénéficient d'une documentation claire et de projets d'exemples pour accélérer le déploiement de chatbots sur des environnements web, desktop ou serveur.