L'automatisation des e-mails LangGraph s'appuie sur le framework LangGraph pour construire des flux de travail d'e-mails intelligents. Une fois configuré, il se connecte à votre service de messagerie, récupère de nouveaux messages et utilise un LLM pour analyser le contenu en fonction de l'intention, du sentiment et des données essentielles. L'agent choisit ou génère des modèles appropriés, personnalise les réponses en fonction du contexte et des variables définies par l'utilisateur, et les met en file d'attente pour livraison via l'API Gmail ou SMTP. Les fonctionnalités avancées incluent la gestion de conversations à plusieurs tours, des séquences de suivi automatisées basées sur les interactions du destinataire, et une planification dynamique. Les développeurs peuvent étendre les flux en modifiant les nœuds du graphe, en ajoutant des actions personnalisées ou en intégrant des API externes. La journalisation détaillée et la gestion des erreurs assurent la fiabilité, ce qui en fait une solution idéale pour la prospection commerciale, le support client et les newsletters automatisés.

Melissa offre une architecture légère et extensible pour construire des agents pilotés par l’IA sans nécessiter beaucoup de code boilerplate. Au cœur, le framework exploite un système basé sur des plugins où les développeurs peuvent enregistrer des actions personnalisées, des connecteurs de données et des modules de mémoire. Le sous-système de mémoire permet la préservation du contexte à travers les interactions, améliorant la continuité conversationnelle. Des adaptateurs d’intégration permettent aux agents de récupérer et traiter des informations via APIs, bases de données ou fichiers locaux. En combinant une API simple, des outils CLI et des interfaces standardisées, Melissa facilite des tâches telles que l’automatisation des demandes clients, la génération de rapports dynamiques ou l’orchestration de flux de travail multi-étapes. Le cadre est indépendant du langage, adapté aux projets centrés sur Python et peut être déployé sur Linux, macOS ou dans des environnements Docker.

Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.