Crewai fournit une bibliothèque Python pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents IA. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, configurer des canaux de communication pour la messagerie inter-agent et implémenter des planificateurs dynamiques pour attribuer des tâches en fonction du contexte en temps réel. Son architecture modulaire permet d’intégrer différents LLM ou modèles personnalisés pour chaque agent. Des outils intégrés de journalisation et de surveillance suivent les conversations et les décisions, permettant un débogage transparent et un affinement itératif des comportements des agents.

MultiMind est une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de construire des flux de travail multi-agents en définissant des agents spécialisés pour des tâches telles que l'analyse de données, les chatbots de support et la génération de contenu. Elle fournit un constructeur de flux de travail visuel ainsi que des SDK en Python et JavaScript, automatise la communication entre agents et maintient une mémoire persistante. Vous pouvez intégrer des API externes et déployer des projets sur le cloud MultiMind ou votre propre infrastructure, garantissant des applications d'IA modulaires et évolutives sans code boilerplate important.

ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) est un cadre complet d'autonomie développé par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA pour la robotique spatiale. Il présente un planificateur IA modulaire, un ordonnanceur sensible aux contraintes, et des simulateurs intégrés qui produisent des séquences de commandes validées pour les opérations de rover. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs de mission, des contraintes de ressources, et des règles de sécurité; ROSA générera des plans d'exécution optimaux, détectera les conflits, et soutiendra une replanification rapide en réponse à des événements inattendus. Son architecture en plugins permet l'intégration avec des capteurs, actionneurs, et outils d'analyse de télémetrie personnalisés, facilitant l'autonomie de mission de bout en bout pour l'exploration planétaire.

Bedrock Engineer fournit aux développeurs une méthode structurée et modulaire pour construire des agents IA exploitant des modèles de fondation AWS Bedrock tels que Amazon Titan et Anthropic Claude. La boîte à outils inclut des workflows d'exemple pour la récupération de données, l'analyse de documents, le raisonnement automatisé et la planification à plusieurs étapes. Il gère le contexte de session, s'intègre avec AWS IAM pour un accès sécurisé et prend en charge des modèles de prompts personnalisables. En abstraisant le code boilerplate, Bedrock Engineer accélère le développement de chatbots, d'outils de résumé et d'assistants intelligents, tout en offrant évolutivité et optimisation des coûts via une infrastructure gérée par AWS.

Chatbot-Grok fournit un cadre d'agent IA modulaire écrit en Python, destiné à simplifier le développement de bots conversationnels. Il supporte la gestion de dialogues multi-tours, conserve la mémoire de chat entre les sessions et permet aux utilisateurs de définir des modèles d'invite personnalisés. L'architecture est extensible, permettant aux développeurs d'intégrer divers LLMs, y compris Grok, et de se connecter à des plateformes telles que Telegram ou Slack. Avec une organisation claire du code et une structure conviviale pour les plugins, Chatbot-Grok accélère le prototypage et le déploiement de assistants de chat prêts pour la production.

AI-Agents offre une architecture modulaire pour définir et exécuter des agents IA basés sur Python. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents, intégrer des API ou outils externes, et gérer la mémoire des agents sur plusieurs sessions. Il exploite des LLMs populaires, supporte la collaboration multi-agents, et permet des extensions via plugins pour des workflows complexes comme l'analyse de données, le support automatisé et les assistants personnalisés.

GEN_AI fournit une architecture flexible pour assembler des agents d'IA générative en définissant des pipelines de traitement, en intégrant de grands modèles linguistiques et en supportant des plugins personnalisés. Les développeurs peuvent configurer des workflows de génération de texte, d'image ou de données, gérer la gestion des entrées/sorties et étendre la fonctionnalité via des plugins communautaires ou personnalisés. Le framework simplifie l'orchestration des appels à plusieurs services d'IA, fournit des outils de journalisation et de gestion des erreurs, et permet une prototypage rapide. Grâce à des composants modulaires et des fichiers de configuration, les équipes peuvent déployer rapidement, surveiller et faire évoluer des applications pilotées par l'IA dans la recherche, le service client, la création de contenu, et plus encore.