Embabel Agent offre une approche structurée pour construire des agents IA dans les environnements Node.js et navigateur. Les développeurs définissent des outils—comme des récupérateurs HTTP, connecteurs de bases de données ou fonctions personnalisées—et configurent le comportement de l'agent via des JSON ou des classes JavaScript simples. Le framework maintient l’historique des conversations, route les requêtes vers l’outil approprié, et supporte les extensions de plugins. Embabel Agent est idéal pour créer des chatbots aux capacités dynamiques, des assistants automatisés qui interagissent avec plusieurs API, et des prototypes de recherche nécessitant une orchestration en temps réel des appels IA.

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.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

L'agent IA basé sur ToolHouse et Groq LLM prend en charge des invites en langage naturel provenant des développeurs et orchestration une chaîne d'outils—tels que générateurs de code, linters, runners de tests et connecteurs CI/CD—pour produire, valider et affiner des extraits de code. Il supporte plusieurs langages de programmation, propose des itérations basées sur les retours, et peut intégrer des plugins personnalisés pour des tâches spécialisées. En automatisant les étapes d'exécution et de test, l'agent garantit que le code généré répond aux normes de qualité avant la livraison.