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.

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.

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.