AskAtlasAI-Agent permet aux développeurs de déployer des agents d’IA répondant à des requêtes en langage naturel contre n’importe quel ensemble de documents stockés dans MongoDB Atlas. Il orchestrait les appels LLM pour l’incorporation, la recherche et la génération de réponses, gère le contexte conversationnel et propose des chaînes d’invite configurables. Basé sur JavaScript/TypeScript, il nécessite peu de configuration : connectez votre cluster Atlas, fournissez vos identifiants OpenAI, ingérez ou faites référence à vos documents, et commencez à interroger via une API simple. Il supporte également l’extension avec des fonctions de classement personnalisées, des backend de mémoire et l’orchestration multi-modèles.

Voltagent offre une suite complète pour concevoir, tester et déployer des agents IA autonomes adaptés à vos besoins commerciaux. Les utilisateurs peuvent construire des workflows d’agents via une interface visuelle glisser-déposer ou coder directement avec le SDK de la plateforme. Elle supporte l’intégration avec des modèles linguistiques populaires tels que GPT-4, des LLM locaux et des API tierces pour la récupération de données en temps réel et l’appel d’outils. Les modules de mémoire permettent aux agents de maintenir le contexte entre les sessions, tandis que la console de débogage et le tableau de bord analytique fournissent des insights détaillés sur la performance des agents. Avec un contrôle d’accès basé sur les rôles, la gestion des versions et des options de déploiement cloud évolutives, Voltagent garantit une expérience sécurisée, efficace et maintenable des agents, du proof-of-concept à la production. De plus, l’architecture plugin de Voltagent permet une extension transparente avec des modules personnalisés pour des tâches spécifiques au domaine, et ses points d’API RESTful facilitent l’intégration dans des applications existantes. Que ce soit pour automatiser le support client, générer des rapports en temps réel ou alimenter des expériences de chat interactives, Voltagent simplifie tout le cycle de vie de l’agent.

DALI fournit un SDK modulaire et extensible pour construire des agents d'IA documentaires capables de traiter des images, PDF et fichiers scannés. Il intègre des moteurs OCR et des modèles vision-langage pour détecter des éléments de mise en page, extraire des tableaux et répondre aux questions des utilisateurs. Les développeurs peuvent personnaliser leurs pipelines, intégrer différents LLM et déployer des interfaces web ou en ligne de commande interactives. Avec un support intégré pour la mise en cache, le traitement par lots et l'orchestration multi-modèles, DALI accélère les tâches de compréhension des documents avec un code minimal.

Deerflow offre une interface visuelle où les utilisateurs peuvent assembler des workflows IA à partir de composants modulaires—processeurs d'entrée, exécuteurs LLM ou de modèles, logique conditionnelle et gestionnaires de sortie. Des connecteurs prêts à l'emploi permettent d'extraire des données de bases de données, API ou magasins de documents, puis de faire passer les résultats par un ou plusieurs modèles IA en séquence. Des outils intégrés gèrent la journalisation, la récupération après erreur et le suivi des métriques. Une fois configurés, les workflows peuvent être testés en interaction et déployés en tant que points de terminaison REST ou déclencheurs événementiels. Un tableau de bord fournit des insights en temps réel, l'historique des versions, des alertes et des fonctionnalités de collaboration en équipe, facilitant l'itération, la montée en charge et la maintenance des agents IA en production.