Julep AI est une plateforme open-source conçue pour aider les équipes de science des données à construire, itérer et déployer rapidement des workflows d'IA en plusieurs étapes. Avec Julep, vous pouvez créer des pipelines d'IA évolutifs, durables et de longue durée en utilisant des agents, des tâches et des outils. La configuration basée sur YAML de la plateforme simplifie les processus d'IA complexes et garantit des workflows prêts pour la production. Elle prend en charge le prototypage rapide, la conception modulaire et l'intégration transparente avec les systèmes existants, ce qui la rend idéale pour gérer des millions d'utilisateurs simultanés tout en offrant une visibilité complète sur les opérations d'IA.

L'API LangGraphJS fournit une interface programmatique pour concevoir des flux de travail d'agents IA en utilisant des graphes dirigés. Chaque nœud du graphique représente un appel LLM, une logique de décision ou une transformation de données. Les développeurs peuvent enchaîner des nœuds, gérer la logique de branchement et gérer l'exécution asynchrone de manière transparente. Avec des définitions TypeScript et des intégrations intégrées pour des fournisseurs LLM populaires, cela facilite le développement d'agents conversationnels, de pipelines d'extraction de données et de processus complexes multi-étapes sans code boilerplate.

Mastra offre une interface visuelle pour concevoir, tester et déployer des agents AI sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer des nœuds pour créer des workflows multi-étapes intégrant des modèles linguistiques, la vision par ordinateur et des scripts personnalisés. Les connecteurs de données permettent une récupération transparente depuis des bases de données, CRM ou services web, tandis que les analyses intégrées suivent la performance des agents. Les équipes peuvent collaborer en temps réel, versionner les workflows et revenir aux modifications. Une fois testés, les agents peuvent être déployés en un clic sur des widgets de chat web, des applications de messagerie ou des API REST. Des tableaux de bord de surveillance affichent des métriques d'utilisation, des alertes d'erreurs et des suggestions d'optimisation pour maintenir et améliorer l'efficacité des agents au fil du temps.

Spider Clients sont des SDK légers spécifiques à chaque langage qui communiquent avec un serveur d’orchestration Spider pour coordonner les tâches des agents IA. Via des requêtes HTTP, les clients permettent aux utilisateurs d’ouvrir des sessions interactives, d’envoyer des chaînes multi-étapes, d’enregistrer des outils personnalisés et de récupérer en temps réel des réponses IA en streaming. Ils gèrent l’authentification, la sérialisation des modèles d’invite et la récupération d’erreurs, tout en maintenant des API cohérentes entre Node.js et Python. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de nouvelle tentative, loguer des métadonnées et intégrer des middlewares personnalisés. Le client CLI supporte des tests rapides et des prototypes de workflows dans le terminal. Ensemble, ces clients accélèrent le développement d’agents alimentés par IA en abstraisant les détails de réseau et de protocole de bas niveau, permettant aux équipes de se concentrer sur la conception des prompts et l’orchestration de la logique.

X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.

Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.