Secure Agent Augmentation fournit un SDK Python et un ensemble de modules d'assistance pour encapsuler les appels d'outils des agents IA avec des contrôles de sécurité. Il supporte l'intégration avec des cadres LLM populaires comme LangChain et Semantic Kernel et se connecte à des coffres-forts secrets (par ex., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Le chiffrement au repos et en transit, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les piste d'audit garantissent que les agents peuvent étendre leur raisonnement avec des bases de connaissances internes et des API sans exposer de données sensibles. Les développeurs définissent des points de terminaison d'outils sécurisés, configurent des politiques d'authentification et initialisent une instance d'agent augmentée pour exécuter des requêtes sécurisées contre des sources de données privées.

Aegix fournit un SDK robuste pour orchestrer des agents IA capables de gérer des flux de travail complexes via un raisonnement multi-étapes. Avec le soutien de divers fournisseurs LLM, il permet aux développeurs d’intégrer des outils personnalisés — des connecteurs de bases de données aux web scrapers — et de maintenir l’état de la conversation avec des modules de mémoire tels que des stockages vectoriels. L’architecture flexible de boucle d’agents de Aegix permet de spécifier les phases de planification, d’exécution et de revue, permettant aux agents d’affiner leurs résultats de manière itérative. Que vous construisiez des bots de questions-réponses de documents, des assistants de code ou des agents de support automatisé, Aegix simplifie le développement grâce à des abstractions claires, des pipelines basés sur la configuration et des points d’extension faciles. Il est conçu pour évoluer du prototype à la production, garantissant performance fiable et bases de code maintenables pour les applications alimentées par IA.

Agent Protocol est un cadre décentralisé qui permet aux utilisateurs de construire des agents IA capables d’interagir avec des contrats intelligents, des API externes et d’autres agents. Il offre un Studio Agent sans code pour la conception visuelle de flux de travail, un Marketplace pour publier et monétiser les agents, et un SDK pour l’intégration programmatique. Les agents peuvent initier des paiements en tokens, effectuer des opérations cross-chain et s’adapter dynamiquement aux données en temps réel, ce qui les rend idéaux pour la DeFi, l’automatisation NFT et les services d’oracle.

Flush AI est une solution basée dans le cloud conçue pour que les développeurs créent et gèrent des modèles d'image AI génératifs à l'aide de la technologie de diffusion stable. La plateforme fournit des outils pour construire, ajuster et déployer ces modèles, facilitant ainsi la génération d'art AI dans divers styles. Elle propose un SDK pour une intégration fluide dans d'autres applications, permettant aux développeurs d'automatiser et de rationaliser leurs flux de travail AI.

HumanLayer est une API et un SDK qui permet aux agents de l'IA d'interagir avec les humains pour des retours, des approbations et des conseils. En intégrant HumanLayer, les développeurs peuvent s'assurer que les décisions critiques de l'IA sont supervisées par des humains, créer des flux de travail d'approbation personnalisés, gérer les transitions entre les processus guidés par le logiciel et par l'humain, et collecter des retours humains précieux pour améliorer les systèmes d'IA. Il prend en charge l'intégration avec des frameworks et LLM populaires, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses applications nécessitant une supervision humaine des sorties de l'IA.

Le protocole OpenExec est une spécification complète et une boîte à outils permettant une interaction fluide entre agents IA autonomes. En standardisant les canaux de communication — comme les propositions de tâches, les acceptations, les refus, les rapports d'exécution et les messages de résolution de litiges — OpenExec garantit que des agents construits sur des architectures diverses peuvent interopérer sans problème. Il fournit des SDK en Node.js et Python pour définir les identités des agents, enregistrer leurs compétences et gérer leur réputation. Le protocole intègre des rails de paiement pour le règlement cryptographique par jetons, assurant des transactions sécurisées et vérifiables pour les tâches terminées. Avec des adaptateurs plug-in pour des fournisseurs de LLM majeurs (OpenAI, Anthropic, Cohere) et des réseaux blockchain, les développeurs peuvent orchestrer des flux de travail décentralisés, des marketplaces de services automatisés et des processus de gouvernance. La conception modulaire d'OpenExec favorise l'extensibilité, permettant des extensions personnalisées pour la vérification, l’arbitrage et le logging, adaptées aux besoins d'entreprise ou de recherche.

Symbl.ai propose une plateforme de bout en bout qui tire parti de modèles avancés d'IA conversationnelle pour l'analyse en temps réel des communications vocales, textuelles et vidéo. La plateforme peut détecter des sujets, des questions, des sentiments et plus encore, tout en générant des insights et des réponses contextuels. Les entreprises peuvent intégrer ces capacités pour améliorer le support client, les processus de vente et la collaboration interne. Symbl.ai fournit des API et des SDK robustes pour une intégration transparente dans les systèmes existants, permettant aux développeurs de créer et de déployer rapidement des applications intelligentes orientées conversation. Ses insights aident à rationaliser les opérations, optimiser les performances et améliorer l'engagement client.

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.

codAI fournit un SDK et un CLI modulaires qui permettent aux développeurs d'intégrer directement des assistants de code alimentés par IA dans leurs projets. Il analyse le code existant, accepte des invites en langage naturel et renvoie des complétions de code, des recommandations de refactorisation ou de la documentation appropriée au contexte. Avec le support multi-langues, des invites personnalisables et des hooks extensibles, codAI peut être intégré dans des pipelines CI, des extensions d'éditeur ou des services backend pour automatiser les tâches de codage routinières et accélérer le développement de fonctionnalités.