Skeernir est un cadre open-source d'agents IA conçu pour accélérer le développement d'agents maître marionnette pour l'automatisation de jeux et l'orchestration de processus. Le projet comprend un modèle de base, des API principales et des modules d'exemple illustrant comment connecter la logique de l'agent aux environnements cibles, que ce soit pour simuler des parties ou contrôler des tâches du système d'exploitation. Son architecture extensible permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des stratégies de prise de décision personnalisées, d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique et de gérer le cycle de vie des agents sur Windows, Linux et macOS. Avec une journalisation intégrée et un support de configuration, Skeernir facilite les tests, le débogage et le déploiement d'agents IA autonomes.

Prometh.ai offre une plateforme complète pour créer des agents IA autonomes pouvant se connecter à divers systèmes d'entreprise tels que Salesforce, HubSpot, bases SQL, et Zendesk. Les utilisateurs utilisent une interface glisser-déposer pour définir des workflows multi-étapes, définir une logique conditionnelle et planifier des tâches. Les agents peuvent effectuer une large gamme d'activités, y compris la génération de leads, le tri des tickets support, la génération de rapports et la recherche de marché. Le noyau d'orchestration de la plateforme gère des processus concurrents et la gestion des erreurs, tandis que des tableaux de bord analytiques intégrés visualisent la performance des agents, permettant une optimisation continue.

La spécification des agents IA d'entreprise définit une spécification complète pour des agents IA de qualité entreprise, y compris des schémas de manifeste pour l'identité de l'agent, la description, les déclencheurs, la gestion de la mémoire et les outils pris en charge. Le cadre comprend des formats de définition d'outils basés sur JSON, des directives pour l'orchestration de pipelines et de workflows, ainsi que des normes de versioning pour assurer des déploiements cohérents. Il supporte l'extensibilité via l'enregistrement d'outils personnalisés, les meilleures pratiques en matière de sécurité et de gouvernance, et l'intégration avec diverses environnements d'exécution. En suivant sa norme ouverte, les équipes peuvent construire, partager et maintenir des agents IA dans plusieurs environnements, favorisant la collaboration, la scalabilité et un processus de développement uniforme au sein des grandes organisations.

GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.