AI-Creator fournit une architecture flexible pour créer des agents IA capables d'exécuter des tâches, d'interagir via le langage naturel et de tirer parti d'outils externes. Il comprend des modules pour la gestion des invites, le raisonnement en chaîne, la mémoire de session et des pipelines personnalisables. Les développeurs peuvent définir le comportement des agents à l'aide de JSON simples ou de configurations de code, intégrer des APIs et des bases de données en tant qu'outils, et déployer des agents en tant que services web ou applications CLI. Le cadre supporte l'extensibilité et la modularité, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, assistants virtuels et travailleurs numériques spécialisés.

Nestor propose une architecture modulaire pour assembler des agents d'IA qui maintiennent l'état de la conversation, invoquent des outils externes et personnalisent les pipelines de traitement. Les principales fonctionnalités incluent des magasins de mémoire basés sur la session, un registre pour les fonctions ou plugins d'outils, des modèles de prompts flexibles et des interfaces unifiées pour les clients LLM. Les agents peuvent exécuter des tâches séquentielles, effectuer des branchements décisionnels et s’intégrer aux API REST ou scripts locaux. Nestor est indépendant du framework, permettant aux utilisateurs de travailler avec OpenAI, Azure ou des fournisseurs LLM auto-hébergés.

Melissa offre une architecture légère et extensible pour construire des agents pilotés par l’IA sans nécessiter beaucoup de code boilerplate. Au cœur, le framework exploite un système basé sur des plugins où les développeurs peuvent enregistrer des actions personnalisées, des connecteurs de données et des modules de mémoire. Le sous-système de mémoire permet la préservation du contexte à travers les interactions, améliorant la continuité conversationnelle. Des adaptateurs d’intégration permettent aux agents de récupérer et traiter des informations via APIs, bases de données ou fichiers locaux. En combinant une API simple, des outils CLI et des interfaces standardisées, Melissa facilite des tâches telles que l’automatisation des demandes clients, la génération de rapports dynamiques ou l’orchestration de flux de travail multi-étapes. Le cadre est indépendant du langage, adapté aux projets centrés sur Python et peut être déployé sur Linux, macOS ou dans des environnements Docker.