Octagon Agents est une plateforme d'entreprise permettant aux développeurs et aux organisations de créer, orchestrer et faire évoluer des agents IA autonomes. Elle dispose d'un éditeur de flux de travail visuel et de SDK pour Python et JavaScript, permettant aux utilisateurs de configurer le comportement des agents, d'intégrer des API externes et de gérer la mémoire avec état. Les agents peuvent être chaînés dans des pipelines complexes, facilitant la prise de décision pour plusieurs tâches telles que l'extraction de données, l'analyse et les réponses automatisées. Avec des tableaux de bord de surveillance en temps réel, la journalisation et des mécanismes de nouvelle tentative, Octagon Agents garantit fiabilité et traçabilité en environnement de production. De plus, l'authentification intégrée et le cryptage offrent une sécurité robuste, adapté aux applications commerciales sensibles. Les équipes peuvent déployer des agents sur le cloud ou sur une infrastructure locale, en assurant une haute disponibilité et performance.

Vanilla Agents est un cadre léger basé sur PyTorch qui fournit des implémentations modulaires et extensibles d'agents d'apprentissage par renforcement de base. Il supporte des algorithmes comme DQN, Double DQN, PPO et A2C, avec des wrappers d'environnement adaptables compatibles avec OpenAI Gym. Les utilisateurs peuvent configurer les hyperparamètres, enregistrer les métriques d'entraînement, sauvegarder les points de contrôle et visualiser les courbes d'apprentissage. La base de code est organisée pour la clarté, ce qui le rend idéal pour le prototypage de recherche, un usage éducatif et la mise en référence de nouvelles idées en RL.

Agentic Workflow est un cadre déclaratif permettant aux développeurs de définir des flux de travail d'IA complexes en chaînant plusieurs agents basés sur LLM, chacun avec des rôles, prompts et logique d'exécution personnalisables. Il offre un support intégré pour l'orchestration des tâches, la gestion de l'état, la gestion des erreurs et les intégrations de plugins, permettant une interaction fluide entre agents et outils externes. La bibliothèque utilise Python et des configurations basées sur YAML pour abstraire la définition des agents, supporte l'exécution asynchrone et offre une extensibilité via des connecteurs et plugins personnalisés. En tant que projet open-source, il inclut des exemples détaillés, des modèles et de la documentation pour aider les équipes à accélérer le développement et à maintenir des écosystèmes complexes d'agents IA.

AnyAgent est une plateforme flexible qui permet aux développeurs de construire des agents intelligents capables de raisonnement, de planification et d'exécution de tâches dans divers domaines. Elle propose un planificateur intégré pour enchaîner les actions, des magasins de mémoire configurables pour le contexte à long terme, et une intégration facile avec des outils et APIs externes. Grâce à un DSL déclaratif simple, vous pouvez définir des compétences personnalisées, intégrer la journalisation des événements, et changer sans effort entre différents backends LLM. Que ce soit pour des bots de support client, des assistants pour l’analyse de données ou des prototypes de recherche, AnyAgent accélère la création d'agents avec une architecture robuste, des composants modulaires et une extensibilité pour des scénarios d’automatisation réels.