Rubra fournit un cadre unifié pour créer des agents alimentés par IA capables d'interagir avec des outils externes, des APIs ou des bases de connaissances. Les utilisateurs définissent le comportement des agents à l'aide d'une interface JSON simple ou SDK, puis intègrent des fonctions comme la recherche web, la récupération de documents, la manipulation de feuilles de calcul ou des APIs spécifiques au domaine. La plateforme supporte des pipelines de génération augmentée par récupération, permettant aux agents d'extraire des données pertinentes et de générer des réponses éclairées. Les développeurs peuvent tester et déboguer les agents dans une console interactive, surveiller les performances et scaler les déploiements selon les besoins. Avec une authentification sécurisée, un contrôle d'accès basé sur les rôles et des logs détaillés, Rubra simplifie la création d'agents de niveau entreprise. Que ce soit pour des bots de support client, des assistants de recherche automatisés ou des orchestrateurs de workflow, Rubra accélère le développement et le déploiement.

Agents from Scratch TS est un framework open-source en TypeScript qui démontre comment construire des agents AI à partir de zéro en utilisant LangChain. Il inclut des exemples de code pour définir et enregistrer des outils externes, gérer la mémoire conversationnelle, router les entrées utilisateur vers le bon agent et chaîner plusieurs appels LLM. Les développeurs peuvent l'utiliser pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement des agents et intégrer de nouvelles capacités telles que la recherche web, la récupération de données ou des plugins personnalisés pour automatiser des tâches ou créer des assistants interactifs.

L'agent AI Researcher agit comme un assistant virtuel de recherche qui automatise les phases clés de l'investigation scientifique. Il commence par accepter un sujet défini par l'utilisateur et effectue des recherches bibliographiques automatisées sur des bases de données en ligne via la recherche web intégrée. Il extrait puis résume les articles les plus pertinents, met en évidence les résultats essentiels et identifie les lacunes de recherche. À partir de ces insights, l'agent génère de nouvelles questions de recherche et propose des esquisses de conception expérimentale. Le cadre supporte des pipelines de tâches personnalisables, permettant aux utilisateurs d'ajuster les paramètres de recherche, la profondeur des résumés et les stratégies de génération d'idées. Toutes les interactions se font via une interface en ligne de commande simple, utilisant des scripts Python et les API OpenAI. Les chercheurs peuvent revoir, affiner et exporter les résultats pour accélérer les revues de littérature et la planification préliminaire.

Le chat AI gratuit offre des conversations de texte et vocales illimitées ainsi que la génération d'images de haute qualité, tout cela sans aucune inscription ni publicité. Engagez-vous avec une IA avancée pour des dialogues naturels et contextuels, et libérez votre créativité avec une génération d'images sans fin. Pas d'abonnements, de frais cachés ou de publicités ; juste un accès pur et sans filtre à des outils AI puissants. Personnalisez les personas AI pour correspondre à vos préférences ou créez des personnalités uniques pour une expérience personnalisée. Restez informé grâce aux capacités de recherche Web intégrées et interagissez de manière transparente avec la reconnaissance vocale avancée et la synthèse vocale.

Hashiru AgentX est un orchestrateur de flux de travail IA unifié hébergé sur Hugging Face Spaces. Il permet aux utilisateurs d'entrer des instructions en langage naturel et de choisir parmi des agents préconstruits pour l'exécution de code, la recherche web et l'analyse de documents. En coulisse, il compose dynamiquement des chaînes d'outils, exécute des extraits Python dans un sandbox sécurisé, interroge des ressources en ligne et extrait des insights à partir de fichiers téléchargés. Les résultats sont renvoyés au format conversationnel, permettant un affinement itératif et un téléchargement facile des résultats.

L'agent MCP Ollama exploite le runtime LLM local d'Ollama pour fournir un cadre d'agent polyvalent pour l'automatisation des tâches. Il intègre plusieurs interfaces d'outils, y compris la recherche web via SERP API, opérations sur le système de fichiers, exécution de commandes shell et gestion d'environnement Python. En définissant des invites et des configurations d'outils personnalisés, les utilisateurs peuvent orchestrer des flux de travail complexes, automatiser des tâches répétitives et créer des assistants spécialisés adaptés à divers domaines. L'agent gère l'invocation d'outils et la gestion du contexte, en conservant l'historique des conversations et les réponses des outils pour générer des actions cohérentes. Sa configuration basée sur CLI et son architecture modulaire facilitent l'ajout de nouveaux outils et l'adaptation à différents cas d'utilisation, de la recherche et l'analyse de données au soutien au développement.

AIAgentWorkshop est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes capables de planifier, prendre des décisions et utiliser des outils. Il inclut des exemples d'intégration de recherche web, de gestion de fichiers et de commandes système, ainsi que des modules de mémoire et de raisonnement simples. Les développeurs peuvent suivre des exercices guidés pour créer des agents qui interprètent les objectifs des utilisateurs, génèrent des plans à plusieurs étapes, exécutent des tâches avec différents outils et maintiennent le contexte. L'architecture modulaire facilite l'échange ou l'extension des outils et la chaîne d'actions des agents pour des workflows complexes, transformant des concepts de recherche en IA en prototypes opérationnels.

CopilotKit est un framework Python open source conçu pour permettre aux développeurs de construire des agents IA personnalisés. Il offre une architecture modulaire où vous pouvez enregistrer et configurer des outils — tels que l’accès au système de fichiers, la recherche web, un REPL Python, et des connecteurs SQL — que vous pouvez ensuite intégrer dans des agents utilisant n'importe quel LLM pris en charge. Des modules de mémoire intégrés permettent la persistance de l’état de la conversation, tandis que LangGraph vous permet de définir des flux de raisonnement structurés pour des tâches complexes. Les agents peuvent être déployés dans des scripts, des services web ou des applications CLI et peuvent évoluer sur plusieurs fournisseurs cloud. CopilotKit fonctionne parfaitement avec les modèles OpenAI, Azure OpenAI et Anthropic, permettant des workflows automatisés, des chatbots et des bots d’analyse de données.

OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.