AI Agents Laravel offre un cadre complet pour définir, gérer et exécuter des agents pilotés par IA dans les applications Laravel. Il abstrait les interactions avec divers grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et propose un support intégré pour les intégrations d’outils, telles que les requêtes HTTP, les requêtes en base de données et la logique métier personnalisée. Les développeurs peuvent définir des agents avec des prompts personnalisés, des backends de mémoire (mémoires en mémoire, bases de données, Redis) et des règles de décision pour gérer des flux de conversation complexes ou des tâches automatisées. Le package inclut la journalisation des événements, la gestion des erreurs et des hooks de surveillance pour suivre la performance des agents. Il facilite la création rapide de prototypes et l’intégration transparente d’assistants intelligents, d’analyseurs de données et d’automatisations de flux de travail directement dans les environnements web.

Astro Agents offre une architecture modulaire pour créer des agents IA en JavaScript et TypeScript. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés pour la recherche de données, intégrer des magasins de mémoire pour préserver le contexte de la conversation et orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes. Il supporte plusieurs fournisseurs LLM tels qu'OpenAI et Hugging Face, et peut être déployé en tant que sites statiques ou fonctions sans serveur. Avec une observabilité intégrée et des plugins extensibles, les équipes peuvent prototyper, tester et faire évoluer des assistants pilotés par l'IA sans coûts d'infrastructure importants.

Bedrock Engineer fournit aux développeurs une méthode structurée et modulaire pour construire des agents IA exploitant des modèles de fondation AWS Bedrock tels que Amazon Titan et Anthropic Claude. La boîte à outils inclut des workflows d'exemple pour la récupération de données, l'analyse de documents, le raisonnement automatisé et la planification à plusieurs étapes. Il gère le contexte de session, s'intègre avec AWS IAM pour un accès sécurisé et prend en charge des modèles de prompts personnalisables. En abstraisant le code boilerplate, Bedrock Engineer accélère le développement de chatbots, d'outils de résumé et d'assistants intelligents, tout en offrant évolutivité et optimisation des coûts via une infrastructure gérée par AWS.

BeeAI Framework Py Starter est un projet Python en source ouverte conçu pour faciliter la création d'agents IA. Il inclut des modules principaux pour l'orchestration des agents, un système de plugins pour étendre la fonctionnalité et des adaptateurs pour se connecter aux API LLM populaires. Les développeurs peuvent définir des tâches, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes via des fichiers de configuration simples. Le framework met l'accent sur la modularité et la facilité d'utilisation, permettant un prototypage rapide de chatbots, d'assistants automatisés et d'agents de traitement de données sans code boilerplate.

Chat2Graph s'intègre à la base de données graphe TuGraph pour fournir une interface conversationnelle pour l'exploration des données. Via des connecteurs préfabriqués et une couche d'ingénierie de prompts, il traduit les intentions de l'utilisateur en requêtes graphiques valides, gère la découverte de schéma, suggère des optimisations et exécute les requêtes en temps réel. Les résultats peuvent être affichés sous forme de tableaux, JSON ou visualisations en réseau via une interface web. Les développeurs peuvent personnaliser les modèles de prompts, intégrer des plugins personnalisés ou intégrer Chat2Graph dans des applications Python. Idéal pour le prototypage rapide d'applications basées sur des graphes, il permet aux experts du domaine d'analyser les relations dans les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et les graphiques de connaissances sans écrire manuellement la syntaxe Cypher.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

LazyLLM propose des API externes ou des utilitaires personnalisés. Les agents exécutent des tâches définies via des flux de travail séquentiels ou à embranchements, prenant en charge une opération synchrone ou asynchrone. LazyLLM offre également des outils intégrés de journalisation, de test et des points d'extension pour personnaliser les prompts ou les stratégies de récupération. En gérant l'orchestration sous-jacente des appels LLM, la gestion de la mémoire et l'exécution des outils, LazyLLM permet une prototypification rapide et le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots, et de scripts d'automatisation avec peu de code standard.

SuperBot est un cadre complet d'agent AI permettant aux développeurs de déployer des assistants autonomes et sensibles au contexte via Python et la ligne de commande. Il intègre les modèles de chat d'OpenAI avec un système de mémoire, des fonctionnalités d'appel de fonctions et une architecture de plugins. Les agents peuvent exécuter des commandes shell, lancer du code, interagir avec des fichiers, effectuer des recherches sur le web et maintenir l'état de la conversation. SuperBot supporte l'orchestration multi-agent pour des workflows complexes, le tout configurable via des scripts Python simples et des commandes CLI. Son design extensible permet d'ajouter des outils personnalisés, d'automatiser des tâches et d'intégrer des API externes pour créer des applications robustes basées sur l'IA.

ThreeAgents est construit en Python, utilisant l'API de complétion de chat d'OpenAI pour instancier plusieurs agents IA avec des rôles distincts (système, assistant, utilisateur). Il offre des abstractions pour l'invite d'agents, la gestion des messages basés sur le rôle et la gestion de la mémoire contextuelle. Les développeurs peuvent définir des modèles de prompts personnalisés, configurer les personnalités des agents et chaîner les interactions pour simuler des dialogues réalistes ou des flux de travail orientés tâches. Le framework gère l'envoi des messages, la gestion des fenêtres contextuelles et la journalisation, permettant des expériences en prise de décision collaborative ou décomposition hiérarchique des tâches. Avec le support des variables d'environnement et des agents modulaires, ThreeAgents permet un échange fluide entre les backends LLM d'OpenAI et locaux, facilitant la prototypage rapide de systèmes IA multi-agents. Il inclut des scripts d'exemple et la prise en charge de Docker pour une configuration rapide.

VMAS est une boîte à outils complète pour construire et entraîner des systèmes multi-agents utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Il supporte la simulation parallèle sur GPU de centaines d'instances d'environnement, permettant une collecte de données à haut débit et un entraînement évolutif. VMAS inclut des implémentations des algorithmes MARL populaires tels que PPO, MADDPG, QMIX et COMA, avec des interfaces modulaires pour la politique et l'environnement pour une prototypage rapide. Le cadre facilite la formation centralisée avec exécution décentralisée (CTDE), propose une personnalisation du façonnage des récompenses, des espaces d'observation et des hooks de rappel pour la journalisation et la visualisation. Avec sa conception modulaire, VMAS s'intègre parfaitement avec les modèles PyTorch et les environnements externes, ce qui en fait un choix idéal pour la recherche dans les tâches coopératives, compétitives et à motivations mixtes en robotique, gestion du trafic, allocation des ressources et scénarios d'IA de jeux.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.

AgentRails permet aux développeurs Rails de construire des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage pour la compréhension et la génération de langage naturel. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés et des flux de travail, maintenir l'état de la conversation entre les requêtes et s'intégrer de manière transparente aux contrôleurs et vues Rails. Il abstrait les appels API vers des fournisseurs comme OpenAI et permet un prototypage rapide de fonctionnalités basées sur l'IA, des chatbots aux générateurs de contenu, tout en respectant les conventions Rails pour la configuration et le déploiement.

L'agent navigateur intègre les modèles linguistiques OpenAI avec Playwright pour effectuer des tâches de navigation automatisée guidées par des commandes en langage naturel. Il charge des pages web, navigue entre les liens, clique sur des boutons, remplit et soumet des formulaires, extrait des données structurées, capture des captures d'écran et évalue du JavaScript personnalisé. En interprétant la sortie GPT en actions du navigateur, les développeurs peuvent prototyper des workflows d'automatisation web avec peu de code. Il supporte les sessions multi-pages, la gestion des cookies et des sessions, ainsi que la gestion des erreurs. Les équipes peuvent écrire des scripts pour le scraping de données, les tests de bout en bout ou l'interaction avec du contenu dynamique, tout cela déclenché par des prompts conversationnels. Son architecture est modulaire, avec des hooks pour étendre ses capacités et l'intégrer dans des pipelines de traitement en aval.

Cerbrec Graphbook est un cadre graphique d'apprentissage profond puissant et convivial, conçu pour construire, analyser et personnaliser des modèles d'IA. Les utilisateurs peuvent créer de manière interactive des modèles d'IA sophistiqués à l'aide d'une interface de glisser-déposer, simplifiant le processus de développement et rendant l'IA avancée accessible à un plus large public.

CL4R1T4S permet aux développeurs de créer des agents d'IA en offrant des abstractions clés : Agent, Memory, Tools et Chain. Les agents peuvent utiliser des LLM pour traiter les entrées, appeler des fonctions externes et maintenir le contexte entre les sessions. Les modules de mémoire stockent l'historique des conversations ou la connaissance du domaine. Les outils enveloppent les appels API, permettant aux agents de récupérer des données ou d'effectuer des actions. Les chaînes définissent des étapes séquentielles pour des tâches complexes comme l'analyse de documents, l'extraction de données ou les requêtes itératives. Le cadre gère de manière transparente les modèles de prompts, les appels de fonctions et la gestion des erreurs. Avec CL4R1T4S, les équipes peuvent prototyper des chatbots, des automatisations et des systèmes de support décisionnel, en utilisant le paradigme fonctionnel et l'écosystème riche de Clojure.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) est un cadre Python flexible qui simplifie la construction d'agents autonomes en combinant modèles de langage, mémoire et outils externes. Il offre des modules principaux comprenant un planificateur d'objectifs, un exécuteur de modèles et un gestionnaire de mémoire pour conserver le contexte à travers les interactions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins pour intégrer des API, bases de données ou kits d'outils personnalisés. CUPCAKE AGI supporte les workflows synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et le déploiement d'agents en production dans diverses applications.

LAuRA simplifie la création d'agents IA intelligents en offrant un pipeline structuré de planification, récupération, exécution et gestion de la mémoire. Les utilisateurs définissent des tâches complexes que le Planificateur de LAuRA décompose en étapes actionnables, le Récupérateur extrait des informations de bases de données vectorielles ou d'API, et l'Exécuteur invoque des services ou outils externes. Un système de mémoire intégré maintient le contexte à travers les interactions, permettant des conversations cohérentes et basées sur l’état. Avec des connecteurs extensibles pour LLM populaires et des magasins de vecteurs, LAuRA supporte le prototypage rapide et la montée en charge d'agents personnalisés pour des cas d'utilisation comme l’analyse de documents, la génération automatique de rapports, les assistants personnalisés et l'automatisation des processus métier. Sa conception open-source favorise la contribution de la communauté et une intégration flexible.

LobeChat est une plateforme web qui héberge une collection diversifiée d'assistants IA optimisés pour des tâches spécifiques. De la génération de contenu et le débogage de code à la recherche de marché et la visualisation de données, chaque assistant est finement ajusté pour effectuer des fonctions ciblées. Les utilisateurs peuvent parcourir, filtrer, noter et lancer instantanément des assistants, sans configuration ni codage. Des options avancées permettent de cloner n'importe quel assistant dans un espace de travail personnel pour une personnalisation rapide ou une configuration plus profonde. L'intégration d'API accessible et les fonctionnalités de collaboration facilitent l'adoption et la montée en charge des flux de travail pilotés par IA à travers les départements, réduisant l'effort manuel et augmentant la productivité.

L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.

multiagent-env est une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création et l’évaluation d’environnements d’apprentissage par renforcement multi-agent. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios cooperatifs et adverses en spécifiant le nombre d’agents, les espaces d’action et d’observation, les fonctions de récompense et la dynamique de l’environnement. Elle supporte la visualisation en temps réel, un rendu configurable et une intégration facile avec des frameworks RL basés sur Python tels que Stable Baselines et RLlib. La conception modulaire permet de prototyper rapidement de nouveaux scénarios et de comparer aisément les algorithmes multi-agent.