Le dépôt fournit un tutoriel étape par étape et une implémentation de référence pour créer un agent AI basé sur ReAct utilisant DeepSeek pour la récupération vectorielle en haute dimension. Il couvre la configuration de l'environnement, l'installation des dépendances, et la configuration des magasins de vecteurs pour des données personnalisées. L'agent utilise le motif ReAct pour combiner les traces de raisonnement avec des recherches de connaissances externes, résultant en des réponses transparentes et explicables. Les utilisateurs peuvent étendre le système en intégrant des chargeurs de documents supplémentaires, en ajustant les modèles de prompts, ou en échangeant les bases de données vectorielles. Ce cadre flexible permet aux développeurs et chercheurs de prototyper rapidement des agents conversationnels puissants, capables de raisonner, de récupérer et d'interagir sans effort avec diverses sources de connaissances en quelques lignes de code Python.

SimplerLLM fournit aux développeurs une API minimaliste pour composer des chaînes LLM, définir des actions d'agents et orchestrer des appels d'outils. Avec des abstractions intégrées pour la conservation de mémoire, des modèles de prompt et l'analyse de sortie, les utilisateurs peuvent rapidement assembler des agents conversationnels qui maintiennent le contexte entre les interactions. Le framework s'intègre parfaitement avec OpenAI, Azure et HuggingFace, et supporte des outils modulables pour les recherches, les calculatrices et les APIs personnalisées. Son cœur léger minimise les dépendances, permettant un développement agile et un déploiement facile sur le cloud ou en edge. Que ce soit pour construire des chatbots, des assistants QA ou des automateurs de tâches, SimplerLLM simplifie les pipelines d'agents LLM de bout en bout.

Twilio AI Assistants est une plateforme cloud qui permet aux entreprises de créer des agents conversationnels personnalisés alimentés par des modèles de langage avancés. Ces assistants IA peuvent gérer des dialogues multi-tours, s'intégrer avec des systèmes backend via des appels de fonctions et communiquer via SMS, WhatsApp, appels vocaux et chat web. Via une console visuelle ou des API, les développeurs peuvent définir des intentions, concevoir des modèles de messages riches et connecter des bases de données ou des CRM. Twilio assure une livraison fiable à l’échelle mondiale, la conformité et une sécurité de niveau entreprise. Des analyses intégrées suivent des métriques telles que l’engagement utilisateur, les taux de fallback et les chemins de conversation, permettant une amélioration continue. Twilio AI Assistants accélère le lancement d’ bots omnicanal sans gérer d’infrastructure.

La plateforme d'activation de l'IA Qredence est une solution basée sur le cloud conçue pour simplifier le développement et le déploiement de copilotes IA génératifs dans divers domaines d'activité. Les utilisateurs peuvent tirer parti du studio IA sans code intuitif pour concevoir des agents conversationnels sur mesure ou choisir parmi des modèles préconstruits pour l'analyse, la finance, la supply chain et les RH. La plateforme se connecte en toute sécurité à des sources de données internes—bases de données, CRM, ERP et outils BI—tout en maintenant une sécurité, conformité et gouvernance de niveau entreprise. La surveillance en temps réel permet aux administrateurs de suivre l'utilisation, la performance et les retours des utilisateurs, assurant une optimisation continue. Une architecture API-first permet l'intégration avec des applications web, mobiles ou tierces, permettant aux organisations d'incorporer de l'intelligence dans leurs flux de travail et d'automatiser des tâches, pour augmenter la productivité et la prise de décision éclairée.

Le générateur de code d'agents IA offre une interface de ligne de commande pour structurer des projets Python pour des agents IA. Les utilisateurs sélectionnent parmi plusieurs modèles basés sur LangChain, configurent leurs clés API OpenAI et spécifient des outils ou fonctions personnalisés. L'outil génère alors du code boilerplate, une structure de projet et des scripts d'exemple pour déployer des agents conversationnels, de récupération d'informations ou d'automatisation des tâches. Les développeurs peuvent étendre le code généré avec des plugins supplémentaires, modifier les invites et intégrer de nouvelles boîtes à outils pour un comportement spécialisé des agents, accélérant ainsi le développement de prototypes et la production.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.

Azeerc-AI est un framework axé sur les développeurs permettant une construction rapide d'agents intelligents en orchestrant des appels de grands modèles de langage (LLM), des intégrations d'outils et la gestion de la mémoire. Il offre une architecture plugin où vous pouvez enregistrer des outils personnalisés—comme la recherche web, des fetchers de données ou des API internes—puis programmer des workflows complexes à plusieurs étapes. La mémoire dynamique intégrée permet aux agents de se souvenir et de récupérer des interactions passées. Avec un minimum de code boilerplate, vous pouvez lancer des bots conversationnels ou des agents à tâche spécifique, personnaliser leur comportement et les déployer dans n'importe quel environnement Python. Son design extensible s'adapte à des cas d'utilisation allant des chatbots de support client aux assistants de recherche automatisés.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

Ce projet présente un agent IA de support client entièrement fonctionnel qui exploite le framework Autogen d'OpenAI et une interface frontale Streamlit. Il route les requêtes utilisateur via une pipeline d'agent personnalisable, maintient le contexte conversationnel et génère des réponses précises et contextualisées. Les développeurs peuvent facilement cloner le dépôt, configurer leur clé API OpenAI et lancer une interface web pour tester ou étendre les capacités du bot. La base de code comprend des points de configuration clairs pour la conception des prompts, la gestion des réponses et l'intégration avec des services externes, en faisant un point de départ polyvalent pour la création de chatbots support, d'automatismes helpdesk ou d'assistants interne Q&A.

Dial4JaCa est un plugin de bibliothèque Java pour la plateforme multi-agent JaCaMo qui intercepte les messages inter-agents, encode les intentions des agents et les routent via des backend LLM (OpenAI, modèles locaux). Il gère le contexte de dialogue, met à jour les bases de croyances et intègre la génération de réponse directement dans les cycles de raisonnement AgentSpeak(L). Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir des artefacts de dialogue et gérer des appels asynchrones, permettant aux agents d'interpréter les énoncés des utilisateurs, de coordonner des tâches et de récupérer des informations externes en langage naturel. Son design modulaire prend en charge la gestion des erreurs, la journalisation et la sélection de plusieurs LLM, idéal pour la recherche, l'éducation et le prototypage rapide de MAS conversationnels.

EmbedAI est un agent IA de pointe qui exploite le traitement du langage naturel pour créer des expériences de conversation personnalisées. Il peut être intégré dans diverses plateformes pour améliorer l'interaction des utilisateurs en comprenant les nuances de la conversation et du contexte. Cet agent est utile pour le support client, l'assistance virtuelle et les plateformes éducatives, offrant des réponses sur mesure et maintenant l'engagement à travers un dialogue intelligent.

Exo est un framework centré sur le développeur permettant la création d'agents pilotés par IA capables de communiquer avec les utilisateurs, d'invoquer des API externes et de préserver le contexte de conversation. Au cœur, Exo utilise des définitions TypeScript pour décrire des outils, des couches de mémoire et la gestion du dialogue. Les utilisateurs peuvent enregistrer des actions personnalisées pour des tâches telles que la récupération de données, la planification ou l'orchestration d'API. Le framework gère automatiquement des modèles de prompt, la gestion des messages et la gestion des erreurs. Le module de mémoire d'Exo peut stocker et rappeler des informations spécifiques à l'utilisateur à travers différentes sessions. Les développeurs déploient des agents dans des environnements Node.js ou sans serveur avec une configuration minimale. Exo prend aussi en charge des middlewares pour la journalisation, l'authentification et les métriques. Son architecture modulaire permet de réutiliser des composants dans plusieurs agents, accélérant le développement et réduisant la redondance.

FireAct Agent est un framework React open-source conçu pour créer des agents conversationnels alimentés par l'IA. Il offre une architecture modulaire qui permet de définir des outils personnalisés, de gérer la mémoire de session et de rendre des interfaces de chat avec des types de messages riches. Avec des typings TypeScript et la prise en charge du rendu côté serveur, FireAct Agent rationalise la connexion aux LLMs, l'appel d'API externes ou de fonctions, et le maintien du contexte conversationnel tout au long des interactions. Vous pouvez personnaliser le style, étendre les composants principaux et déployer sur n'importe quel environnement web.

Flock fournit un cadre modulaire convivial pour enchaîner plusieurs appels LLM, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes dans des agents autonomes. Avec le support de l'exécution asynchrone et des extensions de plugins, Flock permet un contrôle précis du comportement de l'agent, des déclencheurs et de la gestion du contexte. Il fonctionne parfaitement dans les environnements Node.js et navigateur, permettant aux équipes de prototyper rapidement des chatbots, des flux de traitement de données, des assistants virtuels et d'autres solutions d'automatisation basées sur l'IA.

Jaaz est un cadre d'agent IA extensible conçu pour créer des solutions de chatbot et d'assistant vocal hautement interactifs. Construit sur Node.js et JavaScript, il fournit des modules principaux pour la gestion des dialogues, la mémoire contextuelle à long terme et l'intégration d'API tierces, permettant l'utilisation dynamique d'outils lors des conversations. Les développeurs peuvent définir des compétences personnalisées, exploiter de grands modèles linguistiques pour la compréhension du langage naturel et intégrer des moteurs de parole-texte et texte-parole pour des expériences vocales. L'architecture modulaire de Jaaz simplifie le déploiement sur les infrastructures cloud et sur site, supportant la création rapide de prototypes et des workflows à niveau production.

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.

KnowBuddy est un chatbot innovant alimenté par IA, disponible sur WhatsApp. En utilisant des modèles d'IA puissants comme ChatGPT, KnowBuddy peut aider dans une variété de tâches telles que répondre aux questions, fournir des traductions, générer des images et plus encore. Son objectif est de révolutionner la vie quotidienne des utilisateurs en fournissant des informations rapides et précises et en exécutant des tâches efficacement.

Llama Deploy vous permet de transformer vos index de données LlamaIndex en agents IA prêts pour la production. En configurant des cibles de déploiement telles que AWS Lambda, Vercel Functions ou des conteneurs Docker, vous obtenez des API de chat sécurisées, avec mise à l'échelle automatique, qui servent des réponses depuis votre index personnalisé. Il gère la création des points de terminaison, le routage des requêtes, l'authentification par jeton et la surveillance des performances dès la sortie de la boîte. Llama Deploy simplifie tout le processus de déploiement de l'IA conversationnelle, du test local à la production, en assurant une faible latence et une haute disponibilité.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

Melany AI fournit des amis virtuels alimentés par l'IA qui sont disponibles pour discuter à tout moment. Conçus pour aider dans les besoins professionnels et personnels, les amis virtuels peuvent aider à rationaliser les processus de travail, fournir un soutien et offrir de la compagnie. La plateforme permet aux utilisateurs de créer des amis IA adaptés à leurs besoins et préférences individuels, utilisant des algorithmes IA avancés pour garantir des interactions engageantes et réactives.