Symbol-LLM offre une architecture modulaire pour construire des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques renforcés par des magasins de mémoire symbolique. Il comprend un module de planification pour décomposer des tâches complexes, un exécuteur pour invoquer des outils et un système de mémoire pour maintenir le contexte à travers les interactions. Avec des boîtes à outils intégrées telles que la recherche web, la calculatrice et le moteur de code, plus des API simples pour l'intégration d'outils personnalisés, Symbol-LLM permet aux développeurs et aux chercheurs de prototyper et déployer rapidement des assistants sophistiqués basés sur LLM pour divers domaines comme la recherche, le support client et l'automatisation des flux de travail.

Le kit de développement Google Agent Development Kit est un puissant ensemble d'outils conçu pour aider les développeurs à construire des agents conversationnels intelligents. Il fournit un ensemble complet de fonctionnalités et d'outils, permettant l'intégration transparente des capacités d'IA dans les applications. Avec un soutien pour la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale et le déploiement multi-plateforme, les développeurs peuvent créer des agents qui interagissent avec les utilisateurs par le biais de conversations, améliorant ainsi l'expérience utilisateur de manière significative.

Nova fournit un ensemble d'outils complet pour créer des agents IA autonomes en Python. Il propose un planificateur qui décompose les objectifs en étapes actionnables, un système de plugins pour intégrer des outils ou API externes, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent configurer des comportements personnalisés, suivre les décisions de l'agent via des journaux et étendre la fonctionnalité avec peu de code. Nova simplifie tout le cycle de vie de l'agent, de la conception au déploiement.

Proactive AI Agents est un cadre centré sur le développeur conçu pour architecturer des écosystèmes sophistiqués d'agents autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Il offre des capacités prête à l'emploi pour la création d'agents, la décomposition des tâches et la communication inter-agent, permettant une coordination fluide sur des objectifs complexes à plusieurs étapes. Chaque agent peut être équipé d'outils personnalisés, de stockage mémoire et d'algorithmes de planification, leur permettant d'anticiper proactivement les besoins des utilisateurs, de planifier des tâches et d'ajuster les stratégies en temps réel. Le cadre supporte l'intégration modulaire de nouveaux modèles linguistiques, kits d'outils et bases de connaissances, tout en proposant des fonctions de journalisation et de surveillance intégrées. En abstraisant les complexités de l'orchestration des agents, Proactive AI Agents accélère le développement de workflows pilotés par l'IA pour la recherche, l'automatisation et les applications en entreprise.

AI-Agents propose une architecture modulaire pour définir des agents pilotés par IA utilisant Python et des modèles OpenAI. Il intègre des outils plug-in – notamment la recherche web, des calculatrices, la recherche Wikipedia et des fonctions personnalisées – permettant aux agents d'effectuer un raisonnement complexe à plusieurs étapes. Des composants de mémoire intégrés permettent la conservation du contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent cloner le dépôt, configurer des clés API et étendre ou échanger rapidement des outils. Avec des exemples clairs et une documentation, AI-Agents simplifie le flux de travail du concept au déploiement de solutions IA conversationnelles ou orientées tâche.

Inngest AgentKit offre un cadre complet pour développer des agents IA dans un environnement Node.js. Il exploite l'architecture événementielle d'Inngest pour déclencher des flux de travail d'agents basés sur des événements externes tels que les requêtes HTTP, les tâches planifiées ou les appels Webhook. La boîte à outils comprend des utilitaires de rendu de modèle pour créer des réponses dynamiques, une gestion intégrée de l'état pour maintenir le contexte lors des sessions, et une intégration transparente avec des API externes et des modèles de langage. Les agents peuvent transmettre des réponses partielles en streaming en temps réel, gérer une logique complexe, et orchestrer des processus à plusieurs étapes avec gestion des erreurs et tentatives. En abstraisant l'infrastructure et les préoccupations de workflow, AgentKit permet aux développeurs de se concentrer sur la conception de comportements intelligents, tout en réduisant le code répétitif et en accélérant le déploiement d'assistants conversationnels, de pipelines de traitement de données, et de bots d'automatisation.

AiChat offre une boîte à outils polyvalente pour créer des agents de chat intelligents en fournissant une gestion des prompts basée sur le rôle, la gestion de la mémoire et des capacités de réponse en streaming. Les utilisateurs peuvent définir plusieurs rôles conversationnels, tels que système, assistant et utilisateur, pour façonner le contexte du dialogue et le comportement. Le cadre supporte l'intégration de plugins pour des API externes, la récupération de données ou la logique personnalisée, permettant une extension fluide des fonctionnalités. La conception modulaire d'AiChat permet de changer facilement les modèles linguistiques et de configurer des boucles de rétroaction pour affiner les réponses. Les fonctionnalités de mémoire intégrée assurent la persistance du contexte entre les sessions, tandis que le support API en streaming offre une faible latence dans les interactions. Les développeurs bénéficient d'une documentation claire et de projets d'exemples pour accélérer le déploiement de chatbots sur des environnements web, desktop ou serveur.

AtomicAgent fournit un cadre structuré pour définir, composer et exécuter des tâches d’agents IA. Les modules principaux incluent un registre d’outils pour enregistrer et invoquer des services externes, un gestionnaire de mémoire pour persister le contexte conversationnel ou de tâche, et un moteur d’orchestration qui guide les interactions LLM étape par étape. Les développeurs peuvent définir des outils réutilisables, configurer la logique de décision et exploiter l’exécution asynchrone pour les tâches longues. La conception modulaire d’AtomicAgent favorise la maintenabilité, la testabilité et des itérations rapides de flux de travail complexes alimentés par IA, des chatbots aux pipelines de traitement des données.

DevKit offre aux développeurs un ensemble complet d'outils conçus pour optimiser les tâches quotidiennes de codage et de développement. Équipé de fonctionnalités telles que DevGPT, tests de requête HTTP, interrogations de bases de données et exécution de snippets de code, DevKit améliore la productivité et réduit le besoin de plusieurs outils logiciels. Que vous soyez en train d'écrire du code, de gérer des bases de données ou d'effectuer des appels API, DevKit est conçu pour répondre efficacement à une variété de besoins des développeurs.

OpenAgent offre un cadre complet pour développer des agents IA autonomes capables de comprendre des tâches, planifier des actions multi-étapes et interagir avec des services externes. En intégrant des LLM comme OpenAI et Anthropic, il permet un raisonnement en langage naturel et une prise de décision. La plateforme dispose d’un système d’outils plugin pour exécuter des requêtes HTTP, opérations sur fichiers et fonctions Python personnalisées. Les modules de gestion mémoire permettent aux agents de stocker et récupérer des informations contextuelles entre sessions. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des plugins, configurer le streaming en temps réel des réponses et utiliser des outils de journalisation et d’évaluation intégrés pour surveiller les performances de l’agent. OpenAgent simplifie l’orchestration de workflows complexes, accélère le prototypage d’assistants intelligents, et garantit une architecture modulaire pour des applications IA évolutives.