L'agent navigateur intègre les modèles linguistiques OpenAI avec Playwright pour effectuer des tâches de navigation automatisée guidées par des commandes en langage naturel. Il charge des pages web, navigue entre les liens, clique sur des boutons, remplit et soumet des formulaires, extrait des données structurées, capture des captures d'écran et évalue du JavaScript personnalisé. En interprétant la sortie GPT en actions du navigateur, les développeurs peuvent prototyper des workflows d'automatisation web avec peu de code. Il supporte les sessions multi-pages, la gestion des cookies et des sessions, ainsi que la gestion des erreurs. Les équipes peuvent écrire des scripts pour le scraping de données, les tests de bout en bout ou l'interaction avec du contenu dynamique, tout cela déclenché par des prompts conversationnels. Son architecture est modulaire, avec des hooks pour étendre ses capacités et l'intégrer dans des pipelines de traitement en aval.

La bibliothèque de fulfillment Dialogflow Python est un cadre open-source qui gère les requêtes HTTP de Dialogflow, mappe les intentions aux fonctions gestionnaires Python, gère les sessions et les contextes de sortie, et construit des réponses structurées, y compris du texte, des cartes, des puces de suggestion et des charges utiles personnalisées. Elle abstrait la structure JSON de l’API webhook de Dialogflow en classes et méthodes Python pratiques, accélérant la création de backends conversationnels et réduisant le code répétitif lors de l’intégration avec des bases de données, des CRM ou des API externes.

ExampleAgent est une boîte à outils axée sur le développement pour accélérer la création d'assistants pilotés par l'IA. Il s'intègre directement aux modèles GPT d'OpenAI pour gérer la compréhension et la génération du langage naturel et propose un système plug-in pour ajouter des outils ou API personnalisés. Le framework gère le contexte de conversation, la mémoire et la gestion des erreurs, permettant aux agents d'effectuer la récupération d'informations, l'automatisation des tâches et des workflows de prise de décision. Avec des modèles de code clairs, une documentation et des exemples, les équipes peuvent rapidement créer des agents spécifiques au domaine pour les chatbots, l'extraction de données, la planification, etc.

AI Engineer DevTools est un ensemble d'outils complet pour les développeurs, simplifiant la construction et la maintenance des agents IA. Il propose une ligne de commande pour le scaffolding de la structure du projet, la génération de code pour les modèles standards d'agents, les scripts de configuration d'environnement, des frameworks de test intégrés, des exemples de pipelines CI/CD, l'automatisation du déploiement et la surveillance. En réduisant le code boilerplate et en appliquant les meilleures pratiques, il assure cohérence, fiabilité et itérations rapides dans les projets d'agents IA en phases de développement et de production.