Self-Determining AI Agents est un framework basé sur Python conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une boucle de planification personnalisable où les agents génèrent des tâches, planifient des stratégies et exécutent des actions à l'aide d'outils intégrés. Le framework inclut des modules de mémoire persistants pour la conservation du contexte, un système de planification flexible et des hooks pour l'intégration d'outils personnalisés tels que API web ou requêtes de base de données. Les développeurs définissent des objectifs d'agents via des fichiers de configuration ou du code, et la bibliothèque gère le processus décisionnel itératif. Il supporte la journalisation, la surveillance des performances et peut être étendu avec de nouveaux algorithmes de planification. Idéal pour la recherche, l'automatisation des workflows et la prototypage rapide de systèmes multi-agents intelligents.

Team Coordination est une bibliothèque Python légère conçue pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA travaillant ensemble sur des tâches complexes. En définissant des rôles d'agents spécialisés—tels que planificateurs, exécutants, évaluateurs ou communicateurs—les utilisateurs peuvent décomposer un objectif global en sous-tâches gérables, les déléguer à des agents individuels et faciliter une communication structurée entre eux. Le framework gère l'exécution asynchrone, le routage des protocoles et l'agrégation des résultats, permettant à des équipes d'agents IA de collaborer efficacement. Son système de plugins supporte l'intégration avec des LLM populaires, des API et une logique personnalisée, idéal pour des applications dans le service client automatisé, la recherche, le jeu AI et les pipelines de traitement de données. Avec des abstractions claires et des composants extensibles, Team Coordination accélère le développement de workflows multi-agents évolutifs.

BAML Agents est conçu pour les développeurs et praticiens de l'IA cherchant une plateforme modulaire et extensible pour construire des agents autonomes. Il propose une architecture basée sur des plugins pour une intégration transparente des outils personnalisés, un sous-système de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel et une prise en charge intégrée des workflows de raisonnement multi-étapes. Avec BAML Agents, les utilisateurs peuvent rapidement configurer le comportement de l'agent, se connecter à des API externes et orchestrer des tâches complexes sans réinventer les modèles d'agent courants. Son design léger et ses abstractions claires en font un outil idéal pour le prototypage, la recherche et les déploiements en production dans divers scénarios d'automatisation.

CUPCAKE AGI (Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence) est un cadre Python flexible qui simplifie la construction d'agents autonomes en combinant modèles de langage, mémoire et outils externes. Il offre des modules principaux comprenant un planificateur d'objectifs, un exécuteur de modèles et un gestionnaire de mémoire pour conserver le contexte à travers les interactions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins pour intégrer des API, bases de données ou kits d'outils personnalisés. CUPCAKE AGI supporte les workflows synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et le déploiement d'agents en production dans diverses applications.

FAgent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA, notamment des abstractions d'environnements, des interfaces de politiques et des connecteurs d'outils. Il prend en charge l'intégration avec des services LLM populaires, implémente la gestion de la mémoire pour la conservation du contexte et fournit une couche d'observabilité pour la journalisation et la surveillance des actions des agents. Les développeurs peuvent définir des outils et des actions personnalisés, orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes et exécuter des évaluations basées sur des simulations. FAgent comprend également des plugins pour la collecte de données, les métriques de performance et les tests automatisés, ce qui le rend adapté à la recherche, à la réalisation de prototypes et aux déploiements en production d'agents autonomes dans diverses domaines.

FreeAct utilise une architecture modulaire pour simplifier la création d'agents IA. Les développeurs définissent des objectifs de haut niveau et configurent le module de planification pour générer des plans étape par étape. La composante de raisonnement évalue la faisabilité du plan, tandis que le moteur d'exécution orchestre les appels API, les requêtes à la base de données et les interactions avec des outils externes. La gestion de mémoire suit le contexte de la conversation et les données historiques, permettant aux agents de prendre des décisions éclairées. Un registre d'environnement simplifie l'intégration d'outils et de services personnalisés, permettant une adaptation dynamique. FreeAct supporte plusieurs backends LLM et peut être déployé sur des serveurs locaux ou sur des environnements cloud. Son caractère open-source et sa conception extensible facilitent la prototypage rapide d'agents intelligents pour la recherche et les cas d'utilisation en production.

Hapticlabs propose un kit d'outils intuitif sans code conçu pour créer des interactions haptiques personnalisées. Les utilisateurs peuvent facilement concevoir des retours haptiques, construire des prototypes fonctionnels et tester leurs conceptions sur plusieurs appareils. Le Hapticlabs Studio, le DevKit et l'application mobile permettent une évaluation en temps réel sans aucun codage. Adapté au développement de produits, à l'éducation, à la recherche et aux projets DIY, Hapticlabs rationalise le processus d'incorporation des haptiques dans vos produits, améliorant l'expérience utilisateur avec des retours tangibles.

Symbol-LLM offre une architecture modulaire pour construire des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques renforcés par des magasins de mémoire symbolique. Il comprend un module de planification pour décomposer des tâches complexes, un exécuteur pour invoquer des outils et un système de mémoire pour maintenir le contexte à travers les interactions. Avec des boîtes à outils intégrées telles que la recherche web, la calculatrice et le moteur de code, plus des API simples pour l'intégration d'outils personnalisés, Symbol-LLM permet aux développeurs et aux chercheurs de prototyper et déployer rapidement des assistants sophistiqués basés sur LLM pour divers domaines comme la recherche, le support client et l'automatisation des flux de travail.