BaseAI est conçu pour les développeurs cherchant à créer sans effort des agents IA sans serveur. Il facilite le développement d'agents autonomes capables de se souvenir des interactions et des décisions passées. Cette plateforme permet aux utilisateurs de construire des 'tuyaux agentiques', des outils et des modules de mémoire, rendant ainsi l'implémentation de fonctionnalités IA complexes plus facile. Avec un accent sur la simplicité et l'agilité de déploiement, BaseAI permet une intégration fluide de divers composants, garantissant que les projets peuvent être rapidement développés et lancés sans une surcharge extensive.

Swarms est un cadre axé sur le développement qui facilite la création, l'orchestration et l'exécution de flux de travail IA multi-agents. Vous définissez des agents avec des rôles spécifiques, configurez leur comportement via des invites LLM et les reliez à des outils ou API externes. Swarms gère la communication entre agents, la planification des tâches et la persistance de la mémoire. Son architecture plugin permet l'intégration transparente de modules personnalisés—tels que des récupérateurs, bases de données ou tableaux de bord de surveillance—tandis que ses connecteurs intégrés prennent en charge les principaux fournisseurs de LLM. Que vous ayez besoin d'une analyse de données coordonnée, d'une assistance client automatisée ou de pipelines de prise de décision complexes, Swarms offre les éléments de base pour déployer des écosystèmes d'agents autonomes et évolutifs.

EasyAgent fournit un cadre complet pour la construction d'agents IA autonomes en Python. Il offre des backends LLM modulaires tels que OpenAI, Azure et modèles locaux, des modules de planification et de raisonnement personnalisables, une intégration d'outils API et un stockage mémoire persistant. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents par des configurations YAML ou Python simples, utiliser l'appel de fonctions intégré pour accéder à des données externes, et orchestrer plusieurs agents pour des flux de travail complexes. EasyAgent inclut également des fonctionnalités telles que la journalisation, la surveillance, la gestion des erreurs et des points d'extension pour des implémentations sur mesure. Son architecture modulaire accélère le prototypage et le déploiement d'agents spécialisés dans des domaines comme le support client, l'analyse de données, l'automatisation et la recherche.

Matcha Agent fournit une base flexible pour la création d'agents autonomes en Python. Les développeurs peuvent configurer des agents avec des ensembles d'outils personnalisés (APIs, scripts, bases de données), gérer la mémoire conversationnelle et orchestrer des flux de travail multi-étapes sur différents LLM (OpenAI, modèles locaux, etc.). Son architecture basée sur des plugins permet une extension, un débogage et une surveillance aisés du comportement de l'agent. Que ce soit pour automatiser des tâches de recherche, d'analyse de données ou de support client, Matcha Agent simplifie le développement et le déploiement complet des agents.

AgentSpeak est une implémentation open-source en Java du langage de programmation AgentSpeak(L), conçue pour faciliter la création et la gestion d'agents autonomes BDI (Croyance-Désir-Intention). Il possède un environnement d'exécution qui analyse le code AgentSpeak(L), maintient les bases de croyances des agents, déclenche des événements et sélectionne puis exécute des plans en fonction des croyances et objectifs actuels. L'interpréteur supporte l'exécution concurrente des agents, les mises à jour dynamiques de plans et des sémantiques personnalisables. Avec une architecture modulaire, les programmeurs peuvent étendre des composants centraux tels que la sélection de plans et la révision des croyances. AgentSpeak permet aux chercheurs et à l'industrie de prototyper, simuler et déployer des agents intelligents dans des simulations, des systèmes IoT et des scénarios multi-agents.

Agent Zero est un assistant IA de nouvelle génération qui permet aux utilisateurs d'exécuter leurs propres agents IA autonomes sur un ordinateur virtuel. Il est open-source et entièrement personnalisable, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent adapter ses fonctionnalités à leurs besoins spécifiques. Avec Agent Zero, vous pouvez contourner les limitations imposées par les systèmes IA traditionnels et profiter d'une expérience simplifiée et transparente. Cet assistant IA incarne les principes de décentralisation et d'autonomie, le rendant accessible à tous, quel que soit leur niveau technique.

TinyAuton offre une architecture minimaliste et extensible pour construire des agents autonomes qui planifient, exécutent et affinent des tâches en utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il propose des modules intégrés pour définir des objectifs, gérer le contexte de conversation, invoquer des outils personnalisés et consigner les décisions de l'agent. Grâce à des boucles de réflexion autonome itératives, l'agent peut analyser les résultats, ajuster les plans et réessayer les étapes échouées. Les développeurs peuvent intégrer des API externes ou des scripts locaux en tant qu'outils, configurer la mémoire ou l'état, et personnaliser la pipeline de raisonnement de l'agent. TinyAuton est optimisé pour un prototypage rapide de flux de travail pilotés par l'IA, de l'extraction de données à la génération de code, tout cela en quelques lignes de Python.

Practical AI Agents offre aux développeurs un cadre complet et des exemples prêts à l'emploi pour construire des agents autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Il montre comment intégrer des outils API (par ex., navigateurs Web, bases de données, fonctions personnalisées), implémenter une mémoire de style RAG, gérer le contexte des conversations et effectuer une planification dynamique. Les exemples peuvent être adaptés pour des chatbots, des assistants d'analyse de données, des scripts d'automatisation de tâches ou des outils de recherche. Le dépôt comprend des notebooks, des fichiers Docker et des fichiers de configuration pour simplifier la configuration et le déploiement dans différents environnements.

AgenticRAG fournit une architecture modulaire pour créer des agents autonomes exploitant la génération augmentée par récupération (RAG). Elle offre des composants pour indexer des documents dans des magasins vectoriels, récupérer le contexte pertinent et l’introduire dans des LLM afin de générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent intégrer des API et outils externes, configurer des mémoires pour suivre l’historique des conversations, et définir des flux de travail personnalisés pour gérer des processus décisionnels à plusieurs étapes. Le framework supporte des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone et FAISS, ainsi que des fournisseurs de LLM tels que OpenAI, permettant une transition fluide ou une configuration multi-modèles. Avec des abstractions intégrées pour les boucles d'agents et la gestion des outils, AgenticRAG facilite le développement d'agents capables de FAQ documentaire, de recherche automatisée et d’automatisation basée sur la connaissance, réduisant le code boilerplate et accélérant le déploiement.

AI Agent Playground offre un environnement modulaire pour que les développeurs et chercheurs construisent des agents avancés alimentés par IA capables de raisonner, planifier et exécuter des tâches de manière autonome. En tirant parti de systèmes de mémoire modulaires, d'interfaces d'outils personnalisables et d'une architecture de plugins extensible, les utilisateurs peuvent définir des agents qui interagissent avec des services web, des bases de données et des API personnalisées. Le framework propose des modèles préconstruits pour des rôles courants comme la récupération d'informations, l'analyse de données et les tests automatisés, tout en permettant une personnalisation approfondie de la logique de décision. Les utilisateurs peuvent suivre les flux de travail des agents via une interface en ligne de commande, s'intégrer aux pipelines CI/CD et déployer sur toute plateforme supportant Python. Son caractère open-source favorise la collaboration communautaire, stimulant l'innovation rapide dans les capacités des agents autonomes.