OpenAI Agents Chatbot permet aux développeurs d’intégrer et de gérer plusieurs agents IA spécialisés (par ex., outils, récupération de connaissances, modules de mémoire) dans une seule application conversationnelle. Il propose une orchestration étape par étape, une mémoire basée sur la session, des points de terminaison d'outils configurables et des interactions fluides avec l’API OpenAI. Les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement de chaque agent, déployer localement ou dans des environnements cloud, et étendre le cadre avec des modules additionnels. Cela accélère le développement de chatbots avancés, d’assistants virtuels, et de systèmes d’automatisation des tâches.

Thufir est un framework open-source basé sur Python conçu pour faciliter la création d'agents IA autonomes capables de planification et d'exécution de tâches complexes. Au cœur de Thufir se trouve un moteur de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes réalisables, un module de mémoire pour stocker et rappeler des informations contextuelles au cours des sessions, et une interface d’outils plug-and-play permettant aux agents d’interagir avec des API externes, bases de données ou environnements d’exécution de code. Les développeurs peuvent exploiter les composants modulaires de Thufir pour personnaliser le comportement des agents, définir des outils personnalisés, gérer l’état de l’agent et orchestrer des workflows multi-agents. En abstraisant les préoccupations d’infrastructure de bas niveau, Thufir accélère le développement et le déploiement d’agents intelligents pour des cas d’usage tels que assistants virtuels, automatisation de flux de travail, recherche et travailleurs numériques.

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.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

Automation Chatbot est conçu pour rationaliser les flux de travail répétitifs en permettant aux utilisateurs d'interagir avec des services connectés via une IA conversationnelle. Propulsé par des modèles OpenAI et un stockage vectoriel Chroma, l'agent conserve le contexte entre sessions, rappelle des interactions passées et exécute des actions sur des plateformes telles que Slack, Google Drive et Calendar. Avec une architecture modulaire de connecteurs, les développeurs peuvent ajouter des intégrations pour l'email, la gestion de fichiers ou des API personnalisés. Un module de planification intégré permet de déclencher automatiquement des actions basées sur le temps ou des événements externes. En utilisant des définitions TypeScript, le système valide l'entrée/sortie et génère automatiquement des extraits de code. La structure peut fonctionner sur des machines locales ou des environnements conteneurisés, offrant une extensibilité et des contrôles de sécurité tels que OAuth2 et la gestion des clés API. Cela permet aux organisations de déployer une automatisation basée sur le chat adaptée à leurs besoins opérationnels.

Egg AI permet aux organisations de créer des agents IA personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques, tels que support client, engagement commercial, et récupération de connaissances internes. Grâce à une interface glisser-déposer, les utilisateurs définissent la logique de conversation, incorporent des branches conditionnelles et intègrent des API RESTful, des bases de données et des services tiers comme Slack ou Zendesk. La plateforme supporte des modules mémoire pour la rétention du contexte utilisateur, permettant des dialogues personnalisés et cohérents. Les agents peuvent être déployés sur des sites web, des plateformes de messagerie ou intégrés dans des applications mobiles et desktop. Des outils de test robustes et une surveillance en temps réel facilitent des améliorations itératives, tandis que la sécurité et les contrôles d’accès d'entreprise garantissent la confidentialité des données et la conformité. Avec une mise à l’échelle automatique, les agents Egg AI gèrent sans problème des charges de travail variables, réduisant l’intervention manuelle et accélérant la mise sur le marché.

FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.

Insurance-Agentic-AI utilise une architecture IA agentique combinant les modèles GPT d’OpenAI avec l’intégration de chaînes et d’outils de LangChain pour effectuer des tâches complexes d’assurance de manière autonome. En enregistrant des outils personnalisés pour l’ingestion de documents, le parsing des politiques, le calcul des devis et la synthèse des sinistres, l’agent peut analyser les exigences des clients, extraire les informations pertinentes des polices, estimer les primes et fournir des réponses claires. La planification multi-étapes assure une exécution logique des tâches, tandis que les composants mémoire retiennent le contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent étendre les jeux d’outils pour intégrer des API tierces ou adapter l’agent à de nouveaux secteurs d’assurance. L’exécution via CLI facilite le déploiement transparent, permettant aux professionnels de l’assurance de déléguer les opérations routinières et de se concentrer sur la prise de décisions stratégiques. Il supporte la journalisation et la coordination multi-agent pour une gestion évolutive des flux de travail.

Sendbird AI Agent offre un constructeur visuel pour concevoir des flux conversationnels à plusieurs tours, utilisant GPT-3/4 pour la compréhension et la réponse en langage naturel. Les utilisateurs peuvent personnaliser des modèles pour le support client, les FAQ, la modération communautaire et les bots d'engagement. La mémoire de contexte intégrée conserve l’historique de la conversation et les options de transfert à un humain garantissent une transition fluide. L’analyse intégrée permet de suivre la performance et le sentiment utilisateur. SDKs pour web, iOS et Android permettant un déploiement rapide dans n’importe quelle application de chat.

Wei est une plateforme d'agent IA en libre-service alimentée par la technologie Yaps. Elle offre une interface de chat intuitive où les utilisateurs peuvent demander à Wei de rédiger des messages, résumer des rapports, générer des idées de brainstorming, gérer des calendriers et extraire des insights clés à partir de textes. Elle intègre une mémoire pour se souvenir du contexte des conversations et suivre des instructions multiples, aidant ainsi les professionnels à rationaliser la communication et la recherche.

ChainLite rationalise la création d’agents IA en abstraisant la complexité de l’orchestration LLM en modules de chaînes réutilisables. À l’aide de décorateurs Python simples et de fichiers de configuration, les développeurs définissent les comportements des agents, les interfaces d’outils et les structures de mémoire. Le framework s’intègre aux fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Cohere, Hugging Face) et aux sources de données externes (API, bases de données), permettant aux agents de récupérer des informations en temps réel. Avec une interface utilisateur basée sur le navigateur intégrée, alimentée par Streamlit, les utilisateurs peuvent inspecter l’historique des conversations au niveau des jetons, déboguer les invites et visualiser les graphes d’exécution de la chaîne. ChainLite prend en charge plusieurs cibles de déploiement, du développement local à la production en conteneurs, permettant une collaboration fluide entre data scientists, ingénieurs et équipes produit.