FastMCP est un framework Python open-source pour construire des serveurs et des clients MCP (Model Context Protocol) qui habilitent les LLM avec des outils externes, des sources de données et des invites personnalisées. Les développeurs définissent des classes d'outils et des gestionnaires de ressources en Python, les enregistrent auprès du serveur FastMCP et les déploient en utilisant des protocoles de transport comme HTTP, STDIO ou SSE. La bibliothèque client offre une interface asynchrone pour interagir avec n'importe quel serveur MCP, facilitant l'intégration transparente des agents IA dans les applications.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.

LAWLIA fournit une interface structurée pour définir les comportements des agents, les outils plug-in et la gestion de la mémoire pour les flux de travail conversationnels ou autonomes. Les développeurs peuvent intégrer avec les principales API LLM, configurer des modèles de prompt et enregistrer des outils personnalisés tels que la recherche, les calculatrices ou les connecteurs de bases de données. Grâce à sa classe Agent, LAWLIA gère la planification, l'exécution des actions et l'interprétation des réponses, autorisant des interactions multi-tours et une invocation dynamique d'outils. Sa conception modulaire supporte l'extension des capacités via des plugins, permettant des agents pour le support client, l'analyse de données, l'assistance au codage ou la génération de contenu. Le framework simplifie le développement des agents en gérant le contexte, la mémoire et la gestion des erreurs sous une API unifiée.

MDLR est un cadre open-source innovant qui utilise l'IA pour analyser et organiser du contenu non structuré comme des commentaires et des notes. Cette plateforme puissante aide à transformer des données éparpillées en résumés exploitables, en temps réel, et en constante évolution. Idéal pour les journaux personnels et les efforts collaboratifs, MDLR fournit aux utilisateurs des résumés pilotés par l'IA qui s'adaptent avec l'introduction de nouvelles données, garantissant que les informations restent actuelles et pertinentes. Facilement intégrable dans diverses plateformes, MDLR améliore la gestion de projet grâce à des notes et résumés auto-mis à jour, parfait pour une utilisation individuelle et en groupe.

Les systèmes multi-agent sont conçus pour simplifier la création, la configuration et l'exécution d'architectures décentralisées basées sur les agents. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents, les ontologies de communication et les descriptions de services dans des classes Java. Le framework gère la mise en place des conteneurs, le transport des messages et la gestion du cycle de vie des agents. Basé sur des protocoles FIPA standards, il supporte la négociation peer-to-peer, la planification collaborative et l'extension modulaire. Les utilisateurs peuvent exécuter, surveiller et déboguer des scénarios multi-agents sur une seule machine ou sur des hôtes connectés, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche, l'éducation et les déploiements à petite échelle.

OpenSilver est un framework UI gratuit et open-source conçu pour construire des applications web .NET modernes en utilisant C# et XAML. Il prend en charge les applications WPF et Silverlight et facilite la transition sans couture des anciennes technologies Silverlight. Ce framework garantit 100% de réutilisabilité du code, une compatibilité avec diverses technologies web modernes comme Blazor, React et Angular, et propose un designer XAML amélioré par IA pour Visual Studio Code. Avec OpenSilver, les développeurs peuvent créer des applications multiplateformes qui fonctionnent sur n'importe quel navigateur et appareil, en préservant l'apparence et la convivialité d'origine des applications, tout en réduisant considérablement le coût et le temps de migration.

PerfAgents est une plateforme de surveillance et de test synthétiques alimentée par l'IA conçue pour simplifier la configuration et la gestion de la surveillance de vos applications critiques. Elle prend en charge plusieurs frameworks open-source tels que Selenium, Puppeteer, Cypress et Playwright. En tirant parti de vos scripts existants ou en créant facilement de nouveaux, PerfAgents propose des tests continus, réduisant ainsi les temps d'arrêt et garantissant des performances optimales des applications. Il s'intègre parfaitement avec des outils tels que Slack, Microsoft Teams, Jira et PagerDuty pour des alertes et notifications en temps réel.

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.

L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.

SoccerAgent est un cadre IA spécialisé conçu pour développer et entraîner des agents de football autonomes en utilisant des techniques avancées d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). Il simule des matchs de football réalistes dans des environnements 2D ou 3D, offrant des outils pour définir des fonctions de récompense, personnaliser les attributs des joueurs et mettre en œuvre des stratégies tactiques. Les utilisateurs peuvent intégrer des algorithmes RL courants (tels que PPO, DDPG et MADDPG) via des modules intégrés, suivre la progression de l'entraînement via des tableaux de bord et visualiser le comportement des agents en temps réel. Le cadre prend en charge l'entraînement basé sur des scénarios pour l'attaque, la défense et la coordination. Avec une base de code extensible et une documentation détaillée, SoccerAgent permet aux chercheurs et développeurs d'analyser la dynamique d'équipe et d'affiner leurs stratégies de jeu basées sur l'IA pour des projets académiques et commerciaux.

ToolAgents est un cadre modulaire open-source pour agents IA qui intègre de grands modèles de langage avec des outils externes pour automatiser des workflows complexes. Les développeurs enregistrent des outils via un registre centralisé, en définissant des points de terminaison pour des tâches telles que les appels API, les requêtes de base de données, l'exécution de code et l'analyse de documents. Les agents peuvent planifier des opérations en plusieurs étapes, invoquant ou enchaînant dynamiquement des outils en fonction des sorties de LLM. Le cadre prend en charge l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, la gestion des erreurs et des plug-ins extensibles pour des intégrations d'outils personnalisés. Avec des API basées sur Python, ToolAgents simplifie la création, le test et le déploiement d'agents intelligents qui récupèrent des données, génèrent du contenu, exécutent des scripts et traitent des documents, permettant un prototypage rapide et une automatisation évolutive dans l'analyse, la recherche et les opérations commerciales.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.

Cloudflare Agents est conçu pour aider les développeurs à construire, déployer et gérer des agents IA autonomes à la périphérie du réseau à l'aide de Cloudflare Workers. En utilisant un SDK unifié, vous pouvez définir des comportements d'agents, des actions personnalisées et des flux de conversation en JavaScript ou TypeScript. Le cadre s'intègre parfaitement avec des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Anthropic, et propose un support intégré pour les requêtes HTTP, les variables d'environnement et les réponses en streaming. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés mondialement en quelques secondes, offrant une interaction à très faible latence aux utilisateurs finaux. Cloudflare Agents inclut également des outils pour le développement local, les tests et le débogage, garantissant une expérience de développement fluide.

Les Agents Économiques Autonomes (AEA) de Fetch.ai sont un cadre polyvalent qui permet aux développeurs de concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des agents logiciels autonomes capables d'interagir entre eux, avec des environnements externes et des registres numériques. Exploitant une architecture basée sur des plugins, AEA fournit des modules préconstruits pour les protocoles de communication, les API de registre cryptographique, l'identité décentralisée et les compétences de prise de décision personnalisables. Les agents peuvent découvrir et effectuer des transactions dans des marchés décentralisés, réaliser des comportements guidés par des objectifs et s'adapter via des flux de données en temps réel. Le cadre prend en charge des outils de simulation pour tester et déboguer des scénarios multi-agents, ainsi que leur déploiement sur des blockchains en direct ou des réseaux peer-to-peer. Avec une interopérabilité intégrée et une messagerie agent-à-agent, AEA simplifie le développement d'applications économiques autonomes complexes telles que le commerce d'énergie, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la coordination intelligente de l'IoT.

AAGPT est un cadre d'agents IA extensible et open-source conçu pour construire des agents autonomes. Il vous permet de définir des objectifs de haut niveau, de gérer la mémoire conversationnelle, de planifier des tâches à plusieurs étapes et d'intégrer des outils ou API externes. Avec un simple fichier de configuration et le SDK Python, vous pouvez personnaliser le comportement de l'agent, définir des actions personnalisées, et déployer des agents pouvant interagir avec des sources de données, exécuter des commandes et apprendre de leurs interactions passées pour améliorer leurs performances au fil du temps.

Agents with ADK est un cadre Python open-source conçu pour simplifier la création d'agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage. Il comprend des modèles d'agents modulaires, une gestion mémoire intégrée, des interfaces d'exécution d'outils et des capacités de coordination multi-agent. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des fonctions personnalisées ou des API externes, configurer des chaînes de planification et de raisonnement, et surveiller les interactions des agents. Le cadre prend en charge l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires et offre des fonctionnalités de journalisation, de logique de nouvelle tentative et d'extensibilité pour le déploiement en production.

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.

Agent Starter Pack est une boîte à outils pour développeurs qui construit des agents intelligents et interactifs sur Google Cloud. Il offre des modèles en Node.js et Python pour gérer les flux de conversation, maintenir la mémoire à long terme et effectuer des appels d'outils et d'API. Basé sur Vertex AI et Cloud Functions ou Cloud Run, il supporte la planification multi-étapes, le routage dynamique, l'observabilité et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs aux services personnalisés, créer des assistants spécifiques au domaine et déployer des agents évolutifs en quelques minutes.

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.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.