AgentGateway connecte des agents IA autonomes à vos sources de données et services internes pour la récupération de documents en temps réel et l'automatisation des flux de travail.
AgentGateway fournit un environnement axé sur le développement pour la création d'applications IA multi-agents. Elle supporte l'orchestration distribuée d'agents, l'intégration de plugins et le contrôle d'accès sécurisé. Avec des connecteurs intégrés pour les bases de données vectorielles, les API REST/gRPC et des services courants comme Slack et Notion, les agents peuvent interroger des documents, exécuter une logique métier et générer des réponses de manière autonome. La plateforme inclut la surveillance, la journalisation et le contrôle d'accès basé sur les rôles, facilitant le déploiement de solutions IA évolutives et auditable dans les entreprises.
Fonctionnalités principales de AgentGateway
Orchestration multi-agent
Intégration de plugins et d'API
Support des bases de données vectorielles
Appels de fonctions OpenAI
Endpoints REST et gRPC
Authentification et RBAC
Journalisation et surveillance
Avantages et inconvénients de AgentGateway
Inconvénients
Aucun détail de tarification directe produit disponible, nécessitant possiblement une tarification personnalisée ou un support entreprise
Peut nécessiter une expertise technique pour une configuration et une intégration efficaces
Principalement axé sur la connectivité des agents ; peut ne pas convenir aux besoins d'outils IA autonomes
Avantages
Open source avec support communautaire
Prend en charge les protocoles IA leaders pour la communication entre agents et outils
Sécurité, observabilité et gouvernance unifiées pour les communications des agents
Point de terminaison MCP fédéré pour gérer efficacement plusieurs intégrations d'outils
Portail développeur pour une configuration et un débogage faciles des agents et outils
Convertit automatiquement les API REST existantes en outils natifs MCP
Un cadre d'agent IA qui supervise les flux de travail LLM à plusieurs étapes utilisant LlamaIndex, automatisant l'orchestration des requêtes et la validation des résultats.
LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.
Fonctionnalités principales de LlamaIndex Supervisor
Camel est un cadre open-source pour l'orchestration d'agents IA qui permet la collaboration multi-agent, l'intégration d'outils et la planification avec des LLM et des graphes de connaissance.
Camel AI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents intelligents. Il propose des abstractions pour chaîner de grands modèles de langage, intégrer des outils et APIs externes, gérer des graphes de connaissance et persister la mémoire. Les développeurs peuvent définir des flux de travail multi-agents, décomposer des tâches en sous-plans et surveiller l'exécution via CLI ou interface web. Basé sur Python et Docker, Camel AI permet une permutation transparente des fournisseurs LLM, des plugins d'outils personnalisés et des stratégies de planification hybrides, accélérant le développement d'assistants automatisés, pipelines de données et flux de travail autonomes à grande échelle.