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.

BAML Agents est conçu pour les développeurs et praticiens de l'IA cherchant une plateforme modulaire et extensible pour construire des agents autonomes. Il propose une architecture basée sur des plugins pour une intégration transparente des outils personnalisés, un sous-système de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel et une prise en charge intégrée des workflows de raisonnement multi-étapes. Avec BAML Agents, les utilisateurs peuvent rapidement configurer le comportement de l'agent, se connecter à des API externes et orchestrer des tâches complexes sans réinventer les modèles d'agent courants. Son design léger et ses abstractions claires en font un outil idéal pour le prototypage, la recherche et les déploiements en production dans divers scénarios d'automatisation.

SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.