AIBrokers fournit une interface unifiée pour gérer et exécuter des flux de travail impliquant plusieurs agents et modèles IA. Il permet aux développeurs de définir des courtiers qui supervisent la distribution des tâches, en sélectionnant le modèle le plus approprié—comme GPT-4 pour les tâches linguistiques ou un modèle de vision pour l’analyse d’images—en fonction de règles de routage personnalisables. Le ConversationManager supporte la conscience du contexte en stockant et récupérant les dialogues passés, tandis que le module MemoryStore offre une gestion persistante de l’état à travers les sessions. PluginManager facilite l’intégration transparente d’API externes ou de fonctions personnalisées, étendant les capacités du courtier. Avec une journalisation intégrée, des crochets de surveillance et une gestion des erreurs personnalisable, AIBrokers simplifie le développement et le déploiement d’applications complexes pilotées par IA en environnement de production.

Le SDK JavaScript Azure AI Agents est un cadre client et un référentiel de code d'exemples permettant aux développeurs de créer, personnaliser et orchestrer des agents IA à l'aide d'Azure OpenAI et d'autres services cognitifs. Il offre un support pour le chat multi-tours, la génération augmentée par récupération, l'appel de fonctions et l'intégration avec des outils et API externes. Les développeurs peuvent gérer les flux de travail des agents, gérer la mémoire et étendre les capacités via des plugins. Les modèles d'exemples incluent des bots de FAQ de base de connaissances, des exécuteurs de tâches autonomes et des assistants conversationnels, facilitant la prototypage et le déploiement de solutions intelligentes.

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.

LLM-Agent fournit une architecture structurée pour construire des agents intelligents utilisant des LLM. Il inclut une boîte à outils pour définir des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la préservation du contexte et des exécuteurs orchestrant des chaînes d'actions complexes. Les agents peuvent appeler des API, exécuter des processus locaux, interroger des bases de données et gérer l'état de la conversation. Les modèles de prompt et les hooks de plugin permettent d'affiner le comportement de l'agent. Conçu pour l'extensibilité, LLM-Agent supporte l'ajout de nouvelles interfaces d'outils, d'évaluateurs personnalisés et de routages dynamiques des tâches, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données, la génération de code, et plus encore.

RainbowGPT fournit un cadre complet pour concevoir, personnaliser et déployer des agents IA alimentés par des modèles OpenAI. Il comprend un backend FastAPI, une intégration avec LangChain pour la gestion des outils et de la mémoire, ainsi qu'une interface React pour la création et le test des agents. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents pour la récupération de connaissances basée sur des vecteurs, définir des prompts et comportements personnalisés, et connecter des API ou fonctions externes. La plateforme enregistre les interactions pour analyse et supporte des flux de travail multi-agents, permettant une automatisation complexe et des pipelines conversationnels.

Sys-Agent fournit un environnement sécurisé et auto-hébergé où les utilisateurs peuvent donner des instructions en langage naturel pour effectuer des tâches au niveau du système. Il se connecte à des backends d'IA comme OpenAI, des LLM locaux ou d'autres services de modèles, traduisant les requêtes en commandes shell, opérations sur fichiers et vérifications de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent personnaliser les invites, définir des modèles de tâche, évoluer via Docker ou Kubernetes et étendre la fonctionnalité via des plugins. Sys-Agent enregistre toutes les actions et offre des pistes d'audit pour garantir transparence et sécurité.

UniChat sert d'interface unifiée pour interagir avec divers modèles de langage IA et services de chat, permettant aux utilisateurs d'avoir des conversations avec plusieurs fournisseurs à partir d'une seule application de bureau. Il intègre des API en ligne—comme GPT-3, GPT-4 d'OpenAI, Claude d'Anthropic et Google PaLM—ainsi que des modèles locaux comme GPT4All ou LLaMA. Le client prend en charge le stockage de l'historique de conversation, l'exportation de logs de chat, des modèles d'invite personnalisables, le téléchargement de fichiers pour le contexte et des options de thèmes. Un système de plugins permet aux développeurs et à la communauté d'ajouter de nouvelles capacités, connecteurs ou améliorations UI. En gérant les clés API de manière centrale et en offrant un mode hors ligne pour les modèles locaux, UniChat offre aux utilisateurs un contrôle total sur leurs interactions IA, leur vie privée et leurs coûts.

AgentGateway fournit un environnement axé sur le développement pour la création d'applications IA multi-agents. Elle supporte l'orchestration distribuée d'agents, l'intégration de plugins et le contrôle d'accès sécurisé. Avec des connecteurs intégrés pour les bases de données vectorielles, les API REST/gRPC et des services courants comme Slack et Notion, les agents peuvent interroger des documents, exécuter une logique métier et générer des réponses de manière autonome. La plateforme inclut la surveillance, la journalisation et le contrôle d'accès basé sur les rôles, facilitant le déploiement de solutions IA évolutives et auditable dans les entreprises.

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.

Autogpt est un framework Rust axé sur le développement d'agents IA autonomes. Il offre des interfaces typées pour l'API OpenAI, une gestion intégrée de la mémoire, un chaînage de contexte et une prise en charge extensible des plugins. Les agents peuvent être configurés pour effectuer des prompts chaînés, maintenir l'état de la conversation et exécuter des tâches dynamiques de manière programmée. Adapté pour l'intégration dans des outils CLI, des services backend ou des prototypes de recherche, Autogpt simplifie l'orchestration de workflows IA complexes tout en exploitant les performances et garanties de sécurité de Rust.

Blue Agent sert d'outil complet pour la construction d'agents pilotés par IA dans Node.js. Il permet aux développeurs de mettre en œuvre des prompts de raisonnement en chaîne de pensées pour améliorer le raisonnement, d’intégrer des outils et API externes pour des fonctionnalités enrichies, et de maintenir une mémoire de conversation pour la conservation du contexte. Le framework comprend un moteur de planification qui séquence les tâches, un module d'exécution pour effectuer des actions, et une journalisation intégrée pour suivre les décisions de l'agent. Les développeurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes et exploiter l'appel de fonctions pour interagir avec des services. La architecture modulaire de Blue Agent permet une extension transparente avec des plugins et supporte des outils de débogage pour observer le comportement de l'agent, ce qui en fait une solution idéale pour la création de chatbots avancés, d’assistants autonomes et de pipelines automatisés.

CrewAI GUI Qt fournit un environnement visuel complet pour concevoir et exécuter des pipelines d'agents IA basés sur le cadre CrewAI. Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer des nœuds configurables représentant des sources de données, des modèles LLM, des étapes de traitement et des gestionnaires de sortie dans une toile, puis les lier pour définir des workflows séquentiels ou parallèles. Chaque nœud expose des paramètres personnalisables tels que la température, les limites de tokens et les points d'accès API, permettant un contrôle précis du comportement du modèle. Le moteur d'exécution en temps réel exécute le graphique, affiche les résultats intermédiaires dans des panneaux de console et met en évidence les erreurs pour le débogage. De plus, les projets peuvent être sauvegardés en JSON ou XML, importés pour la collaboration, et exportés en scripts autonomes. L'application supporte les extensions via plugins, la journalisation et la surveillance des performances, ce qui la rend idéale pour le prototypage, la recherche et le développement d'agents de niveau production.

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.

MCP-CLI-Agent est un agent AI open source et extensible pour la ligne de commande. Les utilisateurs écrivent des prompts en langage naturel, et l'outil génère et exécute les commandes shell correspondantes, gère la chaînisation de tâches à plusieurs étapes, et journalise les sorties. Basé sur les modèles GPT, il supporte des plugins personnalisés, des fichiers de configuration et une exécution sensible au contexte, ce qui le rend idéal pour automatiser les tâches DevOps, la génération de code, la configuration d'environnement et la récupération de données directement depuis le terminal.

Multi-Agent AI Researcher offre un cadre modulaire et extensible où les utilisateurs peuvent configurer et déployer plusieurs agents IA pour traiter conjointement des questions scientifiques complexes. Il inclut un agent de génération d'hypothèses proposant des orientations de recherche basées sur une analyse de littérature, un agent de simulation d'expériences modélisant et testant des hypothèses, un agent d'analyse de données traitant les résultats des simulations, et un agent de rédaction compilant les conclusions dans des documents de recherche structurés. Avec le support de plugins, les utilisateurs peuvent intégrer des modèles et des sources de données personnalisés. Le orchestrateur gère les interactions des agents, en consignant chaque étape pour la traçabilité. Idéal pour automatiser des tâches répétitives et accélérer les flux de travail R&D, il garantit la reproductibilité et la scalabilité dans divers domaines de recherche.

Swarms fonctionne comme un cadre axé sur Python et une interface web, permettant aux utilisateurs de configurer des agents individuels avec des rôles spécifiques, la gestion de la mémoire et des prompts personnalisés. Les utilisateurs définissent les interactions des agents via un éditeur de flux visuel ou une configuration YAML, orchestrant des arbres de décision complexes, des débats et des tâches collaboratives. La plateforme supporte l'intégration de plugins pour l'interrogation de données, l'accès à des bases de connaissances et des API tierces. Après déploiement, Swarms offre une surveillance en temps réel des activités des agents, des métriques de performance et des journaux. Elle se dimensionne horizontalement à l'aide d'outils d'orchestration de containers, permettant des simulations IA à grande échelle, des architectures de contrôle robotique ou des automatisations de workflows intelligents. L'architecture open-source garantit l'extensibilité, les améliorations communautaires et les options d'auto-hébergement pour un contrôle total des données.

TinyAgent fournit un framework léger pour orchestrer des tâches complexes avec des modèles GPT d'OpenAI. Les développeurs installent via pip, configurent une clé API, définissent des outils ou plugins, et utilisent un contexte en mémoire pour maintenir des conversations multi-étapes. TinyAgent supporte le chaînage de tâches, l'intégration d'API externes, et la persistance de mémoires utilisateur ou système. Son API simple en Python vous permet de prototyper des flux de travail d'analyse de données autonomes, des chatbots de service client, des assistants de génération de code, ou tout cas d'utilisation nécessitant un agent intelligent avec état. La bibliothèque reste entièrement open-source, extensible et multiplateforme.