Huly Labs est une plateforme cloud-native d'agents IA qui permet aux développeurs et aux équipes produit de concevoir, déployer et surveiller des assistants intelligents. Les agents peuvent conserver leur contexte via une mémoire persistante, appeler des API ou bases de données externes, et exécuter des flux de travail multi-étapes grâce à un constructeur visuel. La plateforme comprend des contrôles d'accès basés sur les rôles, un SDK Node.js et une CLI pour le développement local, des composants UI personnalisables pour le chat et la voix, ainsi que des analyses en temps réel pour la performance et l'utilisation. Huly Labs gère le dimensionnement, la sécurité et la journalisation par défaut, permettant une itération rapide et des déploiements à l'échelle de l'entreprise.

AgentChat est une plateforme open-source de gestion d'agents IA qui exploite les modèles GPT d'OpenAI pour exécuter des agents conversationnels polyvalents. Elle fournit une interface React pour des sessions de chat interactives, un backend Node.js pour le routage API et un système de plugins pour étendre les capacités des agents. Les agents peuvent être configurés avec des prompts basés sur des rôles, une mémoire persistante et des workflows prédéfinis pour automatiser des tâches telles que la synthèse, la planification, l'extraction de données et les notifications. Les utilisateurs peuvent créer plusieurs instances d'agents, leur attribuer des noms personnalisés et basculer entre eux en temps réel. Le système supporte une gestion sécurisée des clés API, et les développeurs peuvent créer ou intégrer de nouveaux connecteurs de données, bases de connaissances et services tiers pour enrichir les interactions des agents.

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.

CrewAI est un framework Python modulaire conçu pour construire des agents IA entièrement autonomes. Il fournit des composants clés tels qu'un orchestrateur d'agents pour la planification et la prise de décision, une couche d'intégration d'outils pour connecter des API externes ou des actions personnalisées, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte entre les interactions. Les développeurs définissent des tâches, enregistrent des outils, configurent des backend de mémoire, puis lancent des agents capables de planifier des flux de travail multi-étapes, d'exécuter des actions et de s'adapter en fonction des résultats. CrewAI est idéal pour créer des assistants intelligents, des flux de travail automatisés et des prototypes de recherche.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) est un outil CLI basé sur Python conçu pour simplifier les interactions avec le modèle Claude Code d’Anthropic. Il offre un historique de conversation persistant, des modèles de prompts réutilisables, et des utilitaires pour générer, revoir et refactoriser du code. Les développeurs peuvent invoquer des commandes pour la génération de code, les modifications automatisées, la comparaison de diffs et les explications en ligne, tout en étendant la fonctionnalité via un système de plugins. MCP facilite l’intégration de Claude Code dans les pipelines de développement pour une assistance plus cohérente et contextuelle.

Ce cadre permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et déployer plusieurs agents IA qui communiquent via des messages JSON à travers un orchestrateur central. Chaque agent peut avoir des rôles, des invites et des modules de mémoire distincts, et il est possible d'intégrer n'importe quel fournisseur LLM en implémentant une interface de fournisseur. Le système supporte l'historique de conversation persistant, le routage dynamique et les extensions modulaires. Idéal pour simuler des débats, automatiser des flux de support client ou coordonner la génération de documents en plusieurs étapes. Il fonctionne sous Python avec un support Docker pour les déploiements conteneurisés.