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.

xBrain offre une architecture modulaire pour créer, configurer et orchestrer des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs définissent des agents avec des capacités spécifiques — telles que la récupération de données, l'analyse ou la génération — et les assemblent dans des flux de travail où chaque agent communique et délègue des tâches. Le framework comprend un planificateur pour gérer l'exécution asynchrone, un système de plugins pour intégrer des API externes et un mécanisme de journalisation intégré pour la surveillance en temps réel et le débogage. L'interface flexible de xBrain supporte des implémentations de mémoire personnalisées et des modèles d'agents, permettant aux développeurs d'adapter le comportement à divers domaines. Des chatbots et pipelines de données aux expériences de recherche, xBrain accélère le développement de systèmes multi-agent complexes avec un minimum de code boilerplate.

Bagoodex est un moteur de recherche alimenté par IA qui offre une manière innovante de naviguer sur le web. En utilisant des algorithmes avancés, il fournit des informations précises et de haute qualité en réponse aux requêtes des utilisateurs. Cette plateforme améliore l'expérience de recherche en fournissant des résultats pertinents sur une seule page, facilitant la vérification instantanée des faits et supportant les requêtes en langage naturel. Contrairement aux moteurs de recherche conventionnels, Bagoodex se concentre sur des solutions centrées sur l'utilisateur pour une récupération rapide et efficace des données sans les distractions habituelles des publicités et des liens excessifs.

BeeAI est une plateforme web qui permet aux entreprises et aux particuliers de créer et gérer des agents IA sans coder. Elle supporte l'ingestion de documents comme PDFs et CSVs, l'intégration avec des API et des outils, la gestion de la mémoire des agents, et le déploiement en tant que widgets de chat ou via API. Avec des tableaux de bord analytiques et un accès basé sur les rôles, vous pouvez surveiller la performance, faire évoluer les workflows et faire évoluer vos solutions IA en toute simplicité.

Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.

Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.

Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.

Python AGNO Memory Agent offre une approche structurée de la mémoire des agents en organisant les souvenirs via un cadre AGNO. Il utilise des modèles d'intégration pour convertir les souvenirs textuels en représentations vectorielles et les stocke dans des magasins de vecteurs configurables comme ChromaDB, FAISS ou SQLite. Les agents peuvent ajouter de nouveaux souvenirs, interroger les événements passés pertinents, mettre à jour des entrées obsolètes ou supprimer des données non pertinentes. La bibliothèque propose un suivi chronologique, des magasins de mémoire avec espaces de noms pour des scénarios multi-agents, et des seuils de similarité personnalisables. Elle s'intègre facilement aux frameworks LLM populaires et peut être étendue avec des modèles d'intégration personnalisés pour diverses applications d'agents IA.

Rolochat est une puissante extension Chrome conçue pour s'intégrer à votre compte HubSpot. Il utilise l'IA conversationnelle pour rationaliser l'accès aux informations commerciales essentielles, contacter les parties concernées et générer les rapports et e-mails nécessaires directement depuis votre navigateur. En combinant l'efficacité de l'IA avec vos données HubSpot, Rolochat vous fait gagner du temps et améliore votre productivité. Il vous suffit de l'installer, de l'authentifier et de converser avec votre HubSpot pour récupérer des informations immédiates et précises.

Sinapsis offre une suite complète pour créer des agents d'IA qui gèrent le traitement du texte, la récupération de données, le support à la décision et les intégrations. Grâce à son interface intuitive, les utilisateurs peuvent définir des flux conversationnels, définir des déclencheurs et relier des API ou bases de données externes. Le moteur d'orchestration de Sinapsis coordonne plusieurs appels LLM pour des réponses contextuelles, tandis que des connecteurs intégrés à CRM, outils BI et plateformes de messagerie simplifient les opérations. Il inclut également la gestion de versions, des environnements de test et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Les développeurs peuvent étendre ses capacités via des scripts Python personnalisés ou des webhooks. Avec des options de déploiement flexibles — cloud, sur site ou hybride — et des certifications de sécurité de niveau entreprise, Sinapsis garantit performance fiable et conformité pour les applications critiques.

SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.

SQL LangChain Agent est un agent IA spécialisé basé sur le framework LangChain, conçu pour combler le fossé entre le langage naturel et les requêtes structurées de base de données. Utilisant des modèles linguistiques OpenAI, l'agent interprète les invites utilisateur en anglais simple, formule des commandes SQL syntaxiquement correctes et les exécute en toute sécurité sur des bases de données relationnelles via SQLAlchemy. Les résultats des requêtes sont formatés en réponses conversationnelles ou structures de données pour traitement en aval. En automatisant la génération et l'exécution SQL, l'agent permet aux équipes de données d'explorer et analyser les données sans coder, accélère la génération de rapports et réduit les erreurs humaines lors de la composition des requêtes.

SuperAgentX permet aux entreprises et aux développeurs de construire des agents IA autonomes via une interface intuitive sans code. Les utilisateurs commencent par définir le comportement et les workflows des agents à l'aide d'un éditeur glisser-déposer, puis intègrent des services externes et des API pour enrichir les capacités des agents, comme les recherches CRM, les requêtes aux bases de données ou les plateformes de communication tierces. Des fonctionnalités avancées de planification et d'automatisation permettent aux agents d'exécuter des tâches à des moments ou déclencheurs spécifiques, tandis que la surveillance en temps réel et la journalisation offrent des insights sur l'activité des agents. Les agents déployés peuvent être accessibles via des interfaces de chat, des endpoints REST ou des widgets intégrés, rendant leur utilisation idéale pour les bots de support client, les assistants de récupération de données et l'automatisation des processus dans diverses industries.

Venus est une bibliothèque Python open-source qui permet aux développeurs de concevoir, configurer et exécuter facilement des agents IA intelligents. Elle fournit une gestion intégrée des conversations, des options de stockage de mémoire persistante et un système de plugins flexible pour intégrer des outils et API externes. Les utilisateurs peuvent définir des workflows personnalisés, chaîner plusieurs appels LLM et incorporer des interfaces d'appel de fonction pour effectuer des tâches telles que la récupération de données, le web scraping ou les requêtes de base de données. Venus supporte une exécution synchrone et asynchrone, la journalisation, la gestion des erreurs et la surveillance des activités des agents. En abstraisant les interactions API de bas niveau, Venus permet un prototypage rapide et un déploiement de chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés, tout en conservant un contrôle total sur le comportement des agents et l'utilisation des ressources.

A-Mem est conçu pour s'intégrer parfaitement aux frameworks d'IA basés sur Python, offrant trois modules de mémoire distincts : mémoire épisodique pour le contexte de chaque épisode, mémoire à court terme pour les actions passées immédiates et mémoire à long terme pour une accumulation de connaissances dans le temps. Les développeurs peuvent personnaliser la capacité de mémoire, les politiques de conservation et les backends de sérialisation tels que la mémoire en mémoire ou Redis. La bibliothèque inclut des algorithmes d'indexation efficaces pour récupérer les mémoires pertinentes basées sur la similarité et les fenêtres de contexte. En insérant les gestionnaires de mémoire d'A-Mem dans la boucle perception-action de l'agent, les utilisateurs peuvent stocker des observations, des actions et des résultats, puis interroger les expériences passées pour éclairer les décisions actuelles. Cette conception modulaire facilite l’expérimentation rapide en apprentissage par renforcement, IA conversationnelle, navigation robotique et autres tâches pilotées par un agent nécessitant une conscience du contexte et un raisonnement temporel.

AI Agents offre un kit d'outils structuré pour que les développeurs construisent des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage. Il comprend des modules pour l'intégration d'API externes, la gestion de la mémoire conversationnelle ou à long terme, l'orchestration de workflows multi-étapes, et la chaîne d'appels LLM. Le framework propose des modèles pour les types d'agents courants—récupération de données, questions-réponses et automatisation des tâches—tout en permettant la personnalisation des invites, des définitions d'outils et des stratégies de mémoire. Avec support asynchrone, architecture plugin et conception modulaire, AI Agents permet des applications évolutives, maintenables et extensibles.

Advanced Agents Cookbooks est un projet GitHub communautaire offrant une bibliothèque de recettes d'agents IA basés sur LangChain. Il couvre des modules de mémoire pour la rétention du contexte, l'intégration d'outils personnalisés pour des appels API et données externes, des modèles pour l'appel de fonctions pour des réponses structurées, la planification de raisonnement pour la prise de décision complexe et l'orchestration de workflows multi-étapes. Les développeurs peuvent utiliser ces exemples prêts à l'emploi pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement et accélérer le développement d'agents intelligents automatisant des tâches telles que la planification, la récupération de données et le support client.

Agent-Squad est un framework modulaire en Python qui permet aux équipes de concevoir, déployer et exécuter des systèmes multi-agents pour l'exécution de tâches complexes. Au cœur du système, Agent-Squad permet aux utilisateurs de configurer divers profils d'agents—comme récupérateurs de données, résumeurs, codeurs et validateurs—qui communiquent via des canaux définis et partagent un contexte mémoire. En décomposant des objectifs de haut niveau en sous-tâches, le framework orchestre le traitement parallèle et exploite les LLM avec des API externes, des bases de données ou des outils personnalisés. Les développeurs peuvent définir des workflows en JSON ou en code, surveiller les interactions des agents et ajuster les stratégies de façon dynamique à l'aide des outils de journalisation et d'évaluation intégrés. Les applications courantes incluent des assistants de recherche automatisés, des pipelines de génération de contenu, des bots QA intelligents, et des processus de revue de code itératifs. La conception open-source s'intègre parfaitement avec les services AWS, permettant des déploiements évolutifs.

Agent Teams est un framework convivial pour les développeurs qui apporte conversations alimentées par IA, automatisation des tâches et gestion des connaissances à Microsoft Teams. Basé sur Microsoft Bot Framework, les modèles GPT d’OpenAI et LangChain, il supporte les dialogues multi-turnes, la génération augmentée par récupération et les workflows personnalisables. Les équipes peuvent connecter des sources de données externes, définir des déclencheurs et déployer des bots dans leurs canaux. Son architecture open-source permet une extensibilité via plugins et configurations, ce qui le rend idéal pour créer des assistants intelligents pour le support client, les demandes RH, les bases de connaissances internes, et plus — le tout dans l’interface familière de Teams.

Agents from Scratch TS est un framework open-source en TypeScript qui démontre comment construire des agents AI à partir de zéro en utilisant LangChain. Il inclut des exemples de code pour définir et enregistrer des outils externes, gérer la mémoire conversationnelle, router les entrées utilisateur vers le bon agent et chaîner plusieurs appels LLM. Les développeurs peuvent l'utiliser pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement des agents et intégrer de nouvelles capacités telles que la recherche web, la récupération de données ou des plugins personnalisés pour automatiser des tâches ou créer des assistants interactifs.