With AI Agents est un framework axé sur le code en TypeScript qui vous aide à définir et orchestrer plusieurs agents IA, chacun avec des rôles distincts tels que planificateur, exécutant et mémoire. Il fournit une gestion de mémoire intégrée pour persister le contexte, un sous-système d'appel de fonctions pour intégrer des API externes, et une interface CLI pour des sessions interactives. En combinant les agents en pipelines ou hiérarchies, vous pouvez automatiser des tâches complexes — comme des pipelines d'analyse de données ou des flux de support client — tout en garantissant modularité, évolutivité et personnalisation facile.

AgentSimulation est une bibliothèque Python open-source construite sur Pygame pour simuler plusieurs agents autonomes dans un environnement 2D. Elle permet aux utilisateurs de configurer les propriétés des agents, les comportements de pilotage (chercher, fuir, errer), la détection de collision, la recherche de chemins et les règles interactives. Avec un rendu en temps réel et une conception modulaire, elle supporte la création rapide de prototypes, les simulations éducatives et la recherche à petite échelle en intelligence collective ou interactions multi-agents.

AgentSpeak est une implémentation open-source en Java du langage de programmation AgentSpeak(L), conçue pour faciliter la création et la gestion d'agents autonomes BDI (Croyance-Désir-Intention). Il possède un environnement d'exécution qui analyse le code AgentSpeak(L), maintient les bases de croyances des agents, déclenche des événements et sélectionne puis exécute des plans en fonction des croyances et objectifs actuels. L'interpréteur supporte l'exécution concurrente des agents, les mises à jour dynamiques de plans et des sémantiques personnalisables. Avec une architecture modulaire, les programmeurs peuvent étendre des composants centraux tels que la sélection de plans et la révision des croyances. AgentSpeak permet aux chercheurs et à l'industrie de prototyper, simuler et déployer des agents intelligents dans des simulations, des systèmes IoT et des scénarios multi-agents.

L'agent Base OnChain est un cadre open-source conçu pour déployer des agents IA autonomes sur des blockchains similaires à Ethereum. Il se connecte aux nœuds blockchain via Web3 et utilise les modèles GPT d'OpenAI pour interpréter des événements on-chain tels que des transferts de jetons ou des logs spécifiques au protocole. L'agent peut traiter des prompts en langage naturel ou des stratégies prédéfinies pour décider quand exécuter des transactions, appeler des fonctions de contrats intelligents ou répondre aux propositions de gouvernance. Les développeurs peuvent étendre des modules pour des écouteurs d'événements personnalisés, intégrer des flux de données off-chain et gérer les clés privées en toute sécurité. Cette solution permet des opérations DeFi automatisées telles que la fourniture de liquidités, le trading d'arbitrage et la rééquilibration de portefeuille avec une intervention manuelle minimale.

bedrock-agent est un cadre d'IA polyvalent qui s'intègre à la suite de grands modèles de langage d'AWS Bedrock pour orchestrer des flux de travail complexes et axés sur des tâches. Il propose une architecture de plugins pour enregistrer des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la persistance du contexte et un mécanisme de raisonnement en chaîne pour une réflexion améliorée. Grâce à une API Python simple et une interface en ligne de commande, il permet aux développeurs de définir des agents pouvant appeler des services externes, traiter des documents, générer du code ou interagir avec les utilisateurs via chat. Les agents peuvent être configurés pour sélectionner automatiquement les outils pertinents en fonction des prompts utilisateur et maintenir un état de conversation entre les sessions. Ce cadre est open-source, extensible et optimisé pour un prototypage rapide et le déploiement d'assistants IA sur des environnements locaux ou AWS cloud.

BeeAI Framework Py Starter est un projet Python en source ouverte conçu pour faciliter la création d'agents IA. Il inclut des modules principaux pour l'orchestration des agents, un système de plugins pour étendre la fonctionnalité et des adaptateurs pour se connecter aux API LLM populaires. Les développeurs peuvent définir des tâches, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes via des fichiers de configuration simples. Le framework met l'accent sur la modularité et la facilité d'utilisation, permettant un prototypage rapide de chatbots, d'assistants automatisés et d'agents de traitement de données sans code boilerplate.

ChatAgent permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des chatbots intelligents en offrant une architecture extensible avec des modules principaux pour la gestion de mémoire, la chaîne d'outils et l'orchestration de stratégies. Il s'intègre parfaitement à des fournisseurs LLM populaires, permettant de définir des outils personnalisés pour des appels API, des requêtes de base de données ou des opérations sur fichiers. Le framework supporte la planification multi-étapes, la prise de décision dynamique et la récupération de mémoire contextuelle, assurant des interactions cohérentes sur des conversations longues. Son système de plugins et ses pipelines pilotés par la configuration facilitent la personnalisation et l'expérimentation, tandis que des logs structurés et des métriques aident à surveiller la performance et à diagnostiquer en production.

ComfyUI LLM Party étend l’environnement basé sur des nœuds de ComfyUI en proposant une gamme de nœuds alimentés par LLM conçus pour orchestrer les interactions textuelles parallèlement aux flux de travail visuels de l’IA. Il offre des nœuds de chat pour dialoguer avec de grands modèles de langage, des nœuds de mémoire pour la rétention du contexte, et des nœuds de routage pour gérer les dialogues multi-agent. Les utilisateurs peuvent chaîner des opérations de génération de langage, de résumé et de prise de décision dans leurs pipelines, fusionnant l’IA textuelle et la génération d’images. L’extension supporte aussi des modèles de invites personnalisées, la gestion de variables, et le ramification conditionnelle, permettant aux créateurs d’automatiser la génération de récits, la légende d’images et la description dynamique des scènes. Sa conception modulaire permet une intégration transparente avec les nœuds existants, donnant aux artistes et développeurs la possibilité de créer des workflows de agents IA sophistiqués sans compétences en programmation.

Au cœur, DAGent représente les workflows d'agents comme un graphe acyclique dirigé de nœuds, où chaque nœud peut encapsuler un appel LLM, une fonction personnalisée ou un outil externe. Les développeurs définissent explicitement les dépendances des tâches, permettant l'exécution parallèle et la logique conditionnelle, tandis que le framework gère la planification, le passage des données et la récupération d'erreurs. DAGent fournit également des outils de visualisation intégrés pour inspecter la structure et le flux d'exécution du DAG, améliorant le débogage et la traçabilité. Avec des types de nœuds extensibles, le support de plugins, et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, DAGent permet aux équipes de créer des applications d'IA complexes et multi-étapes telles que pipelines de données, agents conversationnels, et assistants de recherche automatisés avec un minimum de code boilerplate. La focalisation sur la modularité et la transparence rend cet outil idéal pour l'orchestration évolutive des agents dans les environnements expérimentaux et de production.

DemoGPT est un projet Python open-source conçu pour démontrer les concepts fondamentaux des agents IA utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il implémente une interface conversationnelle avec mémoire persistante sauvegardée dans des fichiers JSON, permettant des interactions contextuelles entre sessions. Le framework supporte l'exécution dynamique d'outils, comme la recherche web, le calcul et des extensions personnalisées, via une architecture de style plugin. En configurant simplement votre clé API OpenAI et en installant les dépendances, les utilisateurs peuvent exécuter DemoGPT localement pour prototyper des chatbots, explorer des flux de dialogue multi-tours et tester des workflows pilotés par des agents. Cette démo complète offre une base pratique aux développeurs et chercheurs pour créer, personnaliser et expérimenter avec des agents alimentés par GPT dans des scénarios réels.

Dual Coding Agents offre une architecture modulaire pour construire des agents IA combinant de manière transparente compréhension visuelle et génération de langage. Le framework offre un support intégré pour les encodeurs d'images comme OpenAI CLIP, les modèles linguistiques basés sur transformer tels que GPT, et les orchestrent dans une pipeline en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent fournir des images et des modèles de prompts à l'agent, qui traite les caractéristiques visuelles, raisonne sur le contexte et produit des sorties textuelles détaillées. Les chercheurs et les développeurs peuvent échanger des modèles, configurer des prompts et étendre les agents avec des plugins. Cette boîte à outils simplifie les expériences en IA multimodale, permettant de rapidement prototyper des applications allant de la question-réponse visuelle à l'analyse de documents, en passant par les outils d'accessibilité et les plateformes éducatives.

Evolving Agents fournit un cadre basé sur la programmation génétique pour construire et faire évoluer des agents d'IA modulaires. Les utilisateurs assemblent des architectures d'agents à partir de composants interchangeables, configurent des simulations d'environnement et des métriques de fitness, puis exécutent des cycles évolutifs pour générer automatiquement des comportements d'agents améliorés. La bibliothèque inclut des outils pour la mutation, le croisement, la gestion de population et le suivi de l'évolution, permettant aux chercheurs et développeurs de prototyper, tester et affiner des agents autonomes dans divers environnements simulés.

Researcher AI Agent Front-End est une application React open-source fournissant une interface utilisateur pour un assistant de recherche alimenté par IA. Elle prend en charge les requêtes en langage naturel pour la recherche de littérature, se connecte via API à des bases de données académiques telles que Semantic Scholar ou arXiv, et récupère les métadonnées, résumés et contenu en texte intégral lorsque disponible. Le front-end affiche les résultats dans un tableau de bord organisé, permet de filtrer par année ou pertinence, et présente des résumés générés par IA mettant en évidence les principales découvertes. Les utilisateurs peuvent exporter les références dans des formats de bibliographie populaires comme APA, MLA et BibTeX. Avec des composants modulaires et un design réactif, la plateforme simplifie les tâches de revue de littérature et améliore la productivité de la recherche.

GoLC fournit aux développeurs une boîte à outils complète pour construire des chaînes de modèles linguistiques et des agents en Go. Elle comprend la gestion de chaînes, des modèles de requêtes personnalisables et une intégration transparente avec les principaux fournisseurs LLM. Grâce aux chargeurs de documents et aux magasins vectoriels, GoLC permet la récupération par embeddings, alimentant les flux de travaux RAG. Le cadre supporte des modules de mémoire à état pour le contexte conversationnel et une architecture légère d'agents pour orchestrer un raisonnement en plusieurs étapes et des invocations d'outils. Son design modulaire permet d'ajouter des outils, sources de données et gestionnaires de sortie personnalisés. Avec des performances natives Go et un minimum de dépendances, GoLC facilite le développement de pipelines IA, idéal pour créer des chatbots, assistants de connaissances, agents de raisonnement automatisé et services IA backend de classe production en Go.

Hyperbolic Time Chamber fournit un environnement flexible pour construire des agents IA en proposant des composants pour la gestion de la mémoire, l'orchestration de la fenêtre contextuelle, la chaînée de prompts, l'intégration d'outils et le contrôle d'exécution. Les développeurs définissent le comportement des agents via des blocs modulaires, configurent des mémoires personnalisées (courte et longue durée) et connectent des API externes ou des outils locaux. Le framework inclut le support asynchrone, la journalisation et des utilitaires de débogage, permettant une itération rapide et un déploiement d'agents conversationnels ou axés sur les tâches sophistiqués dans des projets Python.

Isek est une plateforme orientée développeur pour créer des agents IA avec une architecture modulaire. Elle propose un système de plugins pour les outils et sources de données, une mémoire intégrée pour la rétention du contexte et un moteur de planification pour coordonner les tâches en plusieurs étapes. Vous pouvez déployer des agents localement ou dans le cloud, intégrer n'importe quel backend LLM, et étendre la fonctionnalité via des modules communautaires ou personnalisés. Isek facilite la création de chatbots, d'assistants virtuels et de flux de travail automatisés grâce à des modèles, SDK et outils CLI pour un développement rapide.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.

Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

LinkAgent fournit un micronoyau léger pour construire des agents d'IA avec des composants plug-in. Les utilisateurs peuvent enregistrer des backends de modèles de langage, des modules de récupération et des API externes en tant qu'outils, puis les assembler en workflows utilisant des planificateurs et routeurs intégrés. LinkAgent supporte des gestionnaires de mémoire pour la persistance du contexte, l'invocation dynamique d'outils et une logique de décision configurable pour un raisonnement complexe à plusieurs étapes. Avec peu de code, les équipes peuvent automatiser des tâches telles que le QA, l'extraction de données, l'orchestration de processus et la génération de rapports.

L'Agent LLMLing est un cadre modulaire pour créer, configurer et déployer des agents d'IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent instancier plusieurs rôles d’agents, connecter des outils ou API externes, gérer la mémoire conversationnelle et orchestrer des flux de travail complexes. La plateforme inclut un terrain de jeu basé sur un navigateur qui visualise les interactions des agents, journalise l'historique des messages et permet des ajustements en temps réel. Avec un SDK Python, les développeurs peuvent écrire des comportements personnalisés, intégrer des bases de données vectorielles et étendre le système via des plugins. LLMLing Agent simplifie la création de chatbots, de bots d'analyse de données et d'assistants automatisés en fournissant des composants réutilisables et des abstractions claires pour la collaboration multi-agents.