SQLGPT tire parti d'une IA avancée pour convertir les requêtes en langage naturel en instructions SQL, facilitant ainsi aux utilisateurs l'écriture de SQL sans expertise technique approfondie. Les utilisateurs peuvent simplement saisir leurs questions en anglais simple, et SQLGPT générera les commandes SQL correspondantes pour récupérer les données pertinentes des bases de données. Cet outil est inestimable pour les personnes qui doivent interagir avec des bases de données mais qui ne connaissent peut-être pas la syntaxe SQL.

WinMind combine reconnaissance vocale, compréhension du langage naturel et synthèse vocale pour créer un assistant IA interactif pour bureau. Les utilisateurs installent l’outil basé sur Python, configurent leur clé API OpenAI, puis parlent ou tapent des commandes comme « ouvrir mon dossier documents », « planifier une réunion demain » ou « rechercher les dernières actualités ». WinMind exécute des opérations système, organise les fichiers, configure des rappels et récupère des informations en ligne. Une architecture plugin permet aux développeurs d’étendre ses fonctionnalités pour des workflows spécialisés ou des intégrations tierces.

ADK-Golang est un kit de développement d'agents open-source pour l'écosystème Go. Il fournit un cadre modulaire pour enregistrer et gérer des outils (API, bases de données, services externes), créer des modèles d'invite dynamiques et maintenir la mémoire de conversation pour des interactions multisessions. Avec des modèles d'orchestration intégrés et un support de journalisation, les développeurs peuvent facilement configurer, tester et déployer des agents IA qui effectuent des tâches telles que la récupération de données, les flux de travail automatisés et la conversation contextuelle. ADK-Golang abstrait les appels d'API de bas niveau et simplifie le cycle de vie complet de l'agent — de l'initialisation et de la planification à l'exécution et à la gestion des réponses — entièrement en Go.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

La démo d'agent IA offre un modèle polyvalent pour construire des agents IA capables d'interagir avec les utilisateurs et des sources de données externes. Elle utilise LangChain pour orchestrer des chaînes, des outils et des modules de mémoire, permettant à l'agent d'effectuer des recherches web via SerpAPI, de résumer le contenu web, de maintenir un historique de conversation avec une mémoire basée sur des vecteurs, et d'exécuter des extraits de code via un environnement Python sécurisé. L'agent expose des commandes CLI et des points de terminaison HTTP via FastAPI, supportant l'entrée texte et vocale. Les développeurs peuvent personnaliser la définition des outils et la logique des chaînes pour adapter les agents à l'assistance client, la récupération de données ou des flux de travail automatisés. L'architecture modulaire facilite l'intégration de nouvelles capacités comme des requêtes à la base de données ou d'autres API tierces.

Serena est conçu pour automatiser des workflows complexes via une planification et une exécution autonomes. Il interagit avec des moteurs de recherche web, des bases de données et des API pour recueillir des informations, résumer les résultats et exécuter des tâches selon des objectifs définis par l’utilisateur. En tant que bibliothèque Python, Serena conserve la mémoire entre les sessions, charge dynamiquement des plugins pour des capacités étendues et utilise de grands modèles de langage pour générer des plans structurés. Les développeurs peuvent personnaliser l’intégration d’outils pour l’exécution de code, la gestion de fichiers et l’analyse, faisant de Serena un cadre polyvalent pour la recherche, le traitement de données, la génération de contenu et plus encore.