Semi Agent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA capables de planifier, d’exécuter des actions et de se souvenir du contexte au fil du temps. Il s’intègre avec des modèles linguistiques populaires, supporte la définition d’outils pour des fonctionnalités personnalisées et maintient une mémoire conversationnelle ou orientée tâche. Les développeurs peuvent définir des plans étape par étape, relier des API externes ou scripts en tant qu’outils, et exploiter la journalisation intégrée pour déboguer et optimiser le comportement des agents. Son design open-source et sa base Python permettent une personnalisation, une extensibilité et une intégration simples dans des pipelines existants.
Desktop Commander utilise l'IA pour automatiser les tâches de bureau — lancer des applications, gérer des fichiers et optimiser les flux de travail via des commandes en langage naturel.
Desktop Commander est un agent d’automatisation de bureau basé sur l’IA, conçu pour réduire le travail répétitif et augmenter la productivité. Les utilisateurs tapent ou parlent des commandes simples — comme « organise mes téléchargements par date » ou « ouvre mes e-mails et rédige un résumé » — et l’agent les exécute dans les applications. Il prend en charge les opérations sur fichiers, le contrôle des applications, l’exécution de scripts et les réglages du système. Avec des flux de travail personnalisables et des intégrations API, Desktop Commander s’adapte à un usage personnel ou professionnel, permettant des processus complexes en plusieurs étapes avec une seule instruction.
Llama-Agent est un cadre Python qui orchestre les LLM pour effectuer des tâches à étapes multiples en utilisant des outils, la mémoire et le raisonnement.
Llama-Agent est une boîte à outils axée sur le développement pour créer des agents IA intelligents alimentés par de grands modèles linguistiques. Il offre une intégration d'outils pour appeler des API ou des fonctions externes, une gestion de la mémoire pour stocker et récupérer le contexte, et une planification en chaîne de pensée pour décomposer des tâches complexes. Les agents peuvent exécuter des actions, interagir avec des environnements personnalisés et s'adapter via un système de plugins. En tant que projet open-source, il supporte une extension facile des composants principaux, permettant des expérimentations rapides et le déploiement de flux de travail automatisés dans divers domaines.