Evolving Agents fournit un cadre basé sur la programmation génétique pour construire et faire évoluer des agents d'IA modulaires. Les utilisateurs assemblent des architectures d'agents à partir de composants interchangeables, configurent des simulations d'environnement et des métriques de fitness, puis exécutent des cycles évolutifs pour générer automatiquement des comportements d'agents améliorés. La bibliothèque inclut des outils pour la mutation, le croisement, la gestion de population et le suivi de l'évolution, permettant aux chercheurs et développeurs de prototyper, tester et affiner des agents autonomes dans divers environnements simulés.

Goated Agents simplifie la création de systèmes autonomes sophistiqués pilotés par l'IA en Go. En intégrant le traitement en chaîne directement dans le runtime du langage, les développeurs peuvent mettre en œuvre un raisonnement multi-étapes avec des journaux intermédiaires transparents. La bibliothèque offre une API de définition d'outils, permettant aux agents d'appeler des services externes, des bases de données ou des modules de code personnalisés. La gestion de mémoire permet de maintenir un contexte persistant lors des interactions. L'architecture de plugins facilite l'extension des capacités principales telles que les wrappers d'outils, la journalisation et la surveillance. Goated Agents exploite la performance et la typage statique de Go pour fournir une exécution efficace et fiable des agents. Que ce soit pour créer des chatbots, des pipelines d'automatisation ou des prototypes de recherche, Goated Agents fournit les éléments de base pour orchestrer des flux de raisonnement complexes et intégrer intelligemment l'IA dans des applications Go.

pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.

Toyota Woven City est un projet visionnaire qui intègre des technologies IA de pointe dans un environnement urbain entièrement connecté. Ce projet vise à optimiser la vie urbaine en se concentrant sur des solutions de mobilité intelligente, une gestion efficace de l'énergie et une intégration transparente des systèmes automatisés. Les agents IA dans Woven City améliorent les systèmes de transport, facilitent les services automatisés et surveillent la consommation d'énergie, offrant aux résidents une expérience de vie futuriste et durable.

Whizi.io est une plateforme robuste conçue pour faciliter une automatisation web et des intégrations API sans couture. Elle offre une interface conviviale, permettant aux développeurs d'automatiser des tâches répétitives, d'intégrer facilement divers API et d'améliorer la productivité globale. La plateforme prend en charge des flux de travail personnalisés, une extraction de données précise et l'intégration avec plusieurs services tiers, en faisant un outil inestimable pour les développeurs et les entreprises cherchant à optimiser leurs opérations.

Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.

Currux Vision intègre des technologies d'IA avancées pour créer des systèmes autonomes de surveillance et d'optimisation des infrastructures urbaines. Leurs solutions incluent la gestion du trafic, les prévisions de sécurité et la détection des anomalies, offrant des analyses en temps réel et des informations exploitables. La plateforme soutient les développeurs d'infrastructures et les agences gouvernementales pour garantir la sécurité et l'efficacité dans divers environnements.

Deepsense.ai propose des solutions d'IA complètes et personnalisées conçues pour relever les défis uniques de chaque entreprise. Avec une équipe d'experts en développement IA et en science des données, nous exploitons des technologies telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et la vision par ordinateur pour fournir des insights exploitables et améliorer l'efficacité opérationnelle. Nos solutions vont d'une analyse de données en temps réel à des systèmes automatisés, garantissant que votre entreprise reste en tête dans un environnement concurrentiel. Que ce soit pour l'analyse du commerce de détail, la maintenance prédictive ou l'engagement client, deepsense.ai adapte des solutions à vos besoins et objectifs.

Microsoft AutoGen a été conçu pour faciliter le développement complet d'agents IA autonomes en fournissant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches, l'intégration d'outils et la communication. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des schémas structurés et se connecter à des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Azure OpenAI. Le framework supporte l'orchestration d'un ou plusieurs agents, permettant des workflows collaboratifs où les agents coordonnent l'exécution de tâches complexes. Son architecture plug-and-play permet une extension facile avec de nouveaux magasins de mémoire, stratégies de planification et protocoles de communication. En abstraisant les détails d'intégration de bas niveau, AutoGen accélère la création de prototypes et le déploiement d'applications pilotées par IA dans des domaines tels que le support client, l'analyse de données et l'automatisation des processus.

LeanAgent est un cadre basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'agents IA autonomes. Il offre des modules de planification intégrés exploitant de grands modèles linguistiques pour la prise de décision, une couche d'intégration d'outils extensible pour appeler des API externes ou des scripts personnalisés, et un système de gestion de mémoire qui conserve le contexte entre les interactions. Les développeurs peuvent configurer des flux de travail d'agents, intégrer des outils personnalisés, itérer rapidement avec des utilitaires de débogage, et déployer des agents prêts pour la production dans divers domaines.

Llamator est une bibliothèque JavaScript open-source qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes en combinant des modules mémoire, des intégrations d'outils et des modèles d'invite dynamiques dans un pipeline unifié. Elle orchestre la planification, l'exécution d'actions et les boucles de réflexion pour gérer des tâches à plusieurs étapes, supporte plusieurs fournisseurs LLM et permet la définition d'outils personnalisés pour les appels API ou le traitement des données. Avec Llamator, vous pouvez rapidement prototyper des chatbots, des assistants personnels et des flux de travail automatisés dans des applications web ou Node.js, en profitant d'une architecture modulaire pour une extension et un test faciles.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) est un cadre orienté recherche qui facilite le développement, l'évaluation et le benchmarking des algorithmes RL multi-agent. Il offre une architecture plug-and-play où les utilisateurs peuvent configurer des environnements personnalisés, des politiques d'agents, des structures de récompense et des protocoles de communication. MARTI s'intègre aux bibliothèques de deep learning populaires, supporte l'accélération GPU et l'entraînement distribué, et génère des journaux détaillés ainsi que des visualisations pour l'analyse des performances. La conception modulaire du toolkit permet une prototypage rapide des approches novatrices et une comparaison systématique avec des baselines standard, ce qui le rend idéal pour la recherche académique et les projets pilotes dans les systèmes autonomes, la robotique, l'IA de jeu et les scénarios multi-agents coopératifs.

L'adaptateur d'outils pour agents MCP agit comme une couche middleware entre les agents basés sur des modèles linguistiques et les implémentations d'outils externes. En enregistrant des signatures de fonction ou des descripteurs d'outil, le framework analyse automatiquement les sorties de l’agent qui spécifient des appels d’outils, déploie l’adaptateur approprié, gère la sérialisation des entrées et renvoie le résultat au contexte de raisonnement. Les fonctionnalités incluent la découverte dynamique d’outils, le contrôle de la concurrence, la journalisation et des pipelines de gestion d’erreurs. Il prend en charge la définition d'interfaces d'outils personnalisés et l'intégration de services cloud ou sur site. Cela permet de construire des workflows complexes multi-outils tels que l’orchestration d’API, la récupération de données et les opérations automatisées sans modifier le code de l’agent sous-jacent.

Neuron7.ai utilise une intelligence artificielle avancée pour transformer le paysage du support client. En intégrant l'apprentissage automatique, elle automatise les demandes courantes et fournit une assistance en temps réel, améliorant ainsi considérablement les temps de réponse et la satisfaction client. Les entreprises peuvent tirer parti de ses capacités pour réduire les coûts et étendre efficacement leurs opérations de support. Son interface conviviale permet aux entreprises de personnaliser leurs modèles d'interaction et de suivre efficacement les indicateurs de support.

Le kit d'IA OpenCV (OAK) est une plateforme innovante conçue pour les applications d'IA spatiale. Elle intègre des fonctionnalités avancées telles que la détection d'objets en temps réel, la détection de profondeur et le suivi visuel, permettant aux modèles d'IA de mieux comprendre et interagir avec leur environnement. Cette solution accélérée par le matériel comprend un puissant système de caméras qui supporte les capacités d'apprentissage automatique, permettant une large gamme d'applications, de la robotique à la surveillance intelligente et au-delà.