FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.

HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

ai-agents-trial est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes utilisant LLMs. Il fournit des abstractions modulaires pour la planification des agents, l'appel d'outils (par exemple, recherche Web, calculatrices) et la gestion de la mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés, chaîner des actions sur plusieurs étapes et conserver le contexte entre les sessions. La base de code utilise les API d'OpenAI avec des utilitaires d'aide pour orchestrer les flux de travail, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide de assistants chat, de bots de recherche ou d'agents d'automatisation spécifiques à un domaine. Les points d'intégration permettent d'étendre la fonctionnalité avec de nouveaux connecteurs et sources de données sans modifier la logique principale.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.

MiniAgent est un cadre minimaliste open source construit en Python pour la création d'agents IA autonomes capables de planifier et d'exécuter des workflows complexes. Au cœur, MiniAgent comprend un module de planification de tâches qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes ordonnées, un contrôleur d'exécution qui exécute chaque étape séquentiellement, et des adaptateurs intégrés pour l'intégration d'outils et d'API externes, y compris les services web, bases de données et scripts personnalisés. Il dispose également d'un système léger de gestion de mémoire pour conserver les contextes conversationnels ou de tâches. Les développeurs peuvent facilement enregistrer des plugins d'action personnalisés, définir des règles de politique pour la prise de décision, et étendre la fonctionnalité des outils. Avec la prise en charge des modèles OpenAI et des LLM locaux, MiniAgent permet un prototypage rapide de chatbots, de travailleurs numériques et de pipelines automatisés, le tout sous licence MIT.

Playbooks AI est un framework pour développeurs permettant de construire des agents IA via un DSL déclaratif de playbooks. Il permet l'intégration avec divers LLM, outils personnalisés et magasins de mémoire. Avec une CLI et une interface web, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent, orchestrer des workflows multi-étapes et surveiller l'exécution. Les fonctionnalités incluent le routage d'outils, la mémoire à état, le contrôle de version, l'analytique et la collaboration multi-agent, rendant la création de prototypes et le déploiement d'assistants IA prêts pour la production plus faciles.

Promptix Python est un framework open-source pour construire des agents IA autonomes en Python. Avec une installation simple via pip, vous pouvez instancier des agents alimentés par n'importe quel LLM majeur, enregistrer des outils spécifiques au domaine, configurer des stockages de données en mémoire ou persistants, et orchestrer des boucles de décision à plusieurs étapes. Le SDK supporte le streaming en temps réel de sorties token, des gestionnaires de rappels pour la journalisation ou le traitement personnalisé, ainsi que des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte au-delà des interactions. Les développeurs peuvent exploiter cette bibliothèque pour prototyper des assistants chatbot, des automatisations, des pipelines de données ou des agents de recherche en quelques minutes. Son design modulaire permet d'échanger des modèles, d'ajouter des outils personnalisés et d'étendre les backends mémoire, offrant une flexibilité pour diverses applications d'agents IA.