SARL offre des outils de prise de décision et supporte la dynamique avec l'IDE Eclipse, proposant support éditeur, génération de code, débogage et outils de test. Le moteur d'exécution peut cibler différentes plateformes, y compris des cadres de simulation (par ex., MadKit, Janus) et des systèmes réels en robotique et IoT. Les développeurs peuvent structurer des applications MAS complexes en assemblant des compétences et protocoles modulaires, simplifiant le développement de systèmes d'IA distribués et adaptatifs.

L'intégration de l'agent LangGraph pour WhatsApp est une implémentation d'exemple montrant le déploiement d'agents IA basés sur LangGraph sur la messagerie WhatsApp. Il utilise Python et FastAPI pour exposer des points d'extrémité webhook pour l'API WhatsApp de Twilio, analysant automatiquement les messages entrants dans le flux de travail du graphique de l'agent. L'agent supporte la préservation du contexte entre les sessions avec des nœuds de mémoire intégrés, l'invocation d'outils pour des tâches spécifiques, et la prise de décision dynamique via des nœuds modulaires de LangGraph. Les développeurs peuvent personnaliser les définitions de graphique, intégrer des API externes supplémentaires, et gérer l'état de la conversation de manière fluide. Cette intégration agit comme un modèle, illustrant le routage des messages, la génération de réponses, la gestion des erreurs et une scalabilité facile pour construire des chatbots interactifs complexes sur WhatsApp.

ChatAgent permet aux développeurs de créer et déployer rapidement des chatbots intelligents en offrant une architecture extensible avec des modules principaux pour la gestion de mémoire, la chaîne d'outils et l'orchestration de stratégies. Il s'intègre parfaitement à des fournisseurs LLM populaires, permettant de définir des outils personnalisés pour des appels API, des requêtes de base de données ou des opérations sur fichiers. Le framework supporte la planification multi-étapes, la prise de décision dynamique et la récupération de mémoire contextuelle, assurant des interactions cohérentes sur des conversations longues. Son système de plugins et ses pipelines pilotés par la configuration facilitent la personnalisation et l'expérimentation, tandis que des logs structurés et des métriques aident à surveiller la performance et à diagnostiquer en production.

Java Action Generic est une bibliothèque légère et modulaire qui permet aux développeurs d'implémenter des comportements d'agents autonomes en Java en définissant des actions génériques. Les actions sont des unités de travail paramétrables que les agents peuvent exécuter, planifier et assembler à l'exécution. Le framework offre une interface cohérente pour les actions, permettant aux développeurs de créer des actions personnalisées, gérer les paramètres des actions et s'intégrer à la gestion du cycle de vie des agents LightJason. Avec le support pour l'exécution basée sur les événements et la concurrence, les agents peuvent réaliser des tâches telles que la prise de décision dynamique, l'interaction avec des services externes et l'orchestration de comportements complexes. La bibliothèque favorise la réutilisabilité et une conception modulaire, adaptée à la recherche, aux simulations, à l'IoT et aux applications d'IA de jeux sur toutes plateformes supportant la JVM.

Autonomais est un cadre d'agents IA modulaires conçu pour une autonomie totale dans la planification et l'exécution des tâches. Il intègre de grands modèles de langage pour générer des plans, orchestre les actions via un pipeline personnalisable et stocke le contexte dans des modules de mémoire pour une réflexion cohérente sur plusieurs étapes. Les développeurs peuvent connecter des outils externes comme des scrapeurs Web, des bases de données et des API, définir des gestionnaires d'actions personnalisés et affiner le comportement des agents via des compétences configurables. Le framework prend en charge la journalisation, la gestion des erreurs et le débogage étape par étape, garantissant une automatisation fiable des tâches de recherche, de l'analyse de données et des interactions Web. Avec son architecture extensible basée sur des plugins, Autonomais permet un développement rapide d'agents spécialisés capables de prises de décision complexes et d'utilisation dynamique d'outils.