L’Agent MCP offre une base solide pour la création d’assistants intelligents pilotés par IA, en proposant des composants modulaires pour l’intégration de modèles linguistiques, d’outils personnalisés et de sources de données. Ses fonctionnalités principales incluent l’appel dynamique d’outils basé sur les intentions des utilisateurs, la gestion de mémoire contextuelle pour des conversations à long terme, et un système de plugins flexible facilitant l’extension des capacités. Les développeurs peuvent définir des pipelines pour traiter les entrées, déclencher des API externes, et gérer des workflows asynchrones, tout en maintenant des journaux et des métriques transparents. Avec la prise en charge des grands modèles de langage (LLMs), des modèles adaptables, et le contrôle d’accès basé sur les rôles, l’Agent MCP facilite le déploiement d’agents IA évolutifs et maintenables en production. Que ce soit pour des chatbots d’assistance client, des robots RPA ou des assistants de recherche, l’Agent MCP accélère les cycles de développement et assure une performance cohérente dans tous les cas d’utilisation.

Rusty Agent est une bibliothèque légère mais puissante en Rust conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage. Elle introduit des abstractions principales telles que Agents, Outils, et modules de Mémoire, permettant aux développeurs de définir des intégrations d'outils personnalisés—par exemple, clients HTTP, bases de connaissances, calculatrices—et d'orchestrer des conversations multi-étapes de façon programmatique. Rusty Agent supporte la construction dynamique de prompts, les réponses en streaming, et la sauvegarde de mémoire contextuelle entre sessions. Elle s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI (GPT-3.5/4) et peut être étendue pour d'autres fournisseurs LLM. La forte typage et les avantages de performance de Rust garantissent une exécution sûre et concurrente des workflows des agents. Les cas d'usage incluent l'analyse automatisée de données, les chatbots interactifs, les pipelines d'automatisation de tâches, et plus encore—permettant aux développeurs Rust d'intégrer des agents intelligents basés sur le langage dans leurs applications.

Promptix Python est un framework open-source pour construire des agents IA autonomes en Python. Avec une installation simple via pip, vous pouvez instancier des agents alimentés par n'importe quel LLM majeur, enregistrer des outils spécifiques au domaine, configurer des stockages de données en mémoire ou persistants, et orchestrer des boucles de décision à plusieurs étapes. Le SDK supporte le streaming en temps réel de sorties token, des gestionnaires de rappels pour la journalisation ou le traitement personnalisé, ainsi que des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte au-delà des interactions. Les développeurs peuvent exploiter cette bibliothèque pour prototyper des assistants chatbot, des automatisations, des pipelines de données ou des agents de recherche en quelques minutes. Son design modulaire permet d'échanger des modèles, d'ajouter des outils personnalisés et d'étendre les backends mémoire, offrant une flexibilité pour diverses applications d'agents IA.

Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.

SyntropAI est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour simplifier la construction d'agents IA autonomes. Elle offre une architecture modulaire avec des composants de base pour la gestion de la mémoire, l'intégration d'outils et d'API, l'abstraction du backend LLM et un moteur de planification orchestrant des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés, configurer une mémoire persistante ou à court terme et choisir parmi les fournisseurs LLM pris en charge. SyntropAI comprend également des hooks de journalisation et de surveillance pour suivre les décisions des agents. Ses modules plug-and-play permettent aux équipes d'itérer rapidement sur le comportement des agents, ce qui la rend idéale pour les chatbots, les assistants de connaissance, l'automatisation des tâches et les prototypes de recherche.

Agent-Go fournit un cadre modulaire pour construire des agents IA autonomes en Go. Il intègre des fournisseurs LLM (tels qu'OpenAI), des magasins de mémoire vectorielle pour la conservation du contexte à long terme, et un moteur de planification flexible qui décompose les demandes utilisateur en étapes exécutables. Les développeurs définissent et enregistrent des outils personnalisés (API, bases de données ou commandes shell) que les agents peuvent invoquer. Un gestionnaire de conversation suit l'historique du dialogue, tandis qu'un planificateur configurable orchestre les appels d'outils et les interactions LLM. Cela permet aux équipes de prototyper rapidement des assistants alimentés par l'IA, des flux de travail automatisés et des robots à visée task-oriented dans un environnement Go prêt pour la production.

HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

L'Agno AI Agent est conçu pour aider les développeurs à construire rapidement des agents autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Il fournit un registre d'outils modulaire, une gestion de la mémoire, des boucles de planification et d'exécution, ainsi qu'une intégration transparente avec des API externes (telles que la recherche web, les systèmes de fichiers et les bases de données). Les utilisateurs peuvent définir des interfaces d'outils personnalisés, configurer des personnalités d'agents et orchestrer des workflows complexes et multi-étapes. Les agents peuvent planifier des tâches, appeler des outils dynamiquement et apprendre des interactions précédentes pour améliorer la performance au fil du temps.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

autogen4j est une bibliothèque Java légère conçue pour abstraire la complexité de la construction d'agents AI autonomes. Elle offre des modules principaux pour la planification, le stockage de la mémoire et l'exécution d'actions, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en sous-tâches séquentielles. Le framework s'intègre avec des fournisseurs de LLM (par exemple, OpenAI, Anthropic) et permet l'enregistrement d'outils personnalisés (clients HTTP, connecteurs de base de données, lecture/écriture de fichiers). Les développeurs définissent des agents via un DSL fluide ou des annotations, assemblant rapidement des pipelines pour l'enrichissement de données, la génération automatisée de rapports et les bots conversationnels. Un système de plugins extensible assure la flexibilité, permettant des comportements ajustés pour diverses applications.

Axar est une plateforme complète permettant aux entreprises et développeurs de créer, déployer et superviser des agents IA autonomes via des workflows glisser-déposer. Les utilisateurs peuvent connecter des API tierces, configurer des contextes de mémoire pour un apprentissage continu et déployer des agents sur plusieurs canaux. Des outils d'analyse et d'alerte en temps réel aident les équipes à optimiser la performance des agents, à faire évoluer les automatisations, réduire la charge manuelle et accélérer la création de valeur.

Minimalist Agent fournit un cadre minimaliste pour construire des agents AI en Python. Il exploite les classes d'agents de LangChain et l'API d'OpenAI pour effectuer un raisonnement à plusieurs étapes, sélectionner dynamiquement des outils et exécuter des fonctions. Vous pouvez cloner le dépôt, configurer votre clé API OpenAI, définir des outils ou points de terminaison personnalisés, et exécuter le script CLI pour interagir avec l'agent. La conception met l'accent sur la clarté et l'extensibilité, rendant facile l'étude, la modification et l'extension des comportements principaux de l'agent pour l'expérimentation ou l'enseignement.

Fast-LLM-Agent-MCP est un cadre Python léger open-source pour construire des agents IA combinant gestion de mémoire, raisonnement en chaîne et planification multi-étapes. Les développeurs peuvent l'intégrer avec OpenAI, Azure OpenAI, Llama local et d'autres modèles pour maintenir le contexte de conversation, générer des traces de raisonnement structurées et décomposer des tâches complexes en sous-tâches exécutables. Son design modulaire permet l'intégration d'outils personnalisés et de stockages de mémoire, idéal pour des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes d'aide à la décision et les bots de support client automatisés.

FAgent offre une architecture modulaire pour construire des agents IA, notamment des abstractions d'environnements, des interfaces de politiques et des connecteurs d'outils. Il prend en charge l'intégration avec des services LLM populaires, implémente la gestion de la mémoire pour la conservation du contexte et fournit une couche d'observabilité pour la journalisation et la surveillance des actions des agents. Les développeurs peuvent définir des outils et des actions personnalisés, orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes et exécuter des évaluations basées sur des simulations. FAgent comprend également des plugins pour la collecte de données, les métriques de performance et les tests automatisés, ce qui le rend adapté à la recherche, à la réalisation de prototypes et aux déploiements en production d'agents autonomes dans diverses domaines.

Ivah est un assistant IA complet conçu pour automatiser les tâches et engager les utilisateurs à travers divers points de contact numériques. S'intégrant parfaitement aux sites Web, applications mobiles, logiciels de planification et plateformes de médias sociaux, Ivah améliore la rentabilité opérationnelle et l'engagement client. Les principales caractéristiques comprennent des interactions pilotées par IA, une synchronisation multicanal et une haute personnalisation, ce qui en fait un outil robuste pour les entreprises de toutes tailles cherchant à optimiser leur interaction et leur support client.

LeanAgent est un cadre basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'agents IA autonomes. Il offre des modules de planification intégrés exploitant de grands modèles linguistiques pour la prise de décision, une couche d'intégration d'outils extensible pour appeler des API externes ou des scripts personnalisés, et un système de gestion de mémoire qui conserve le contexte entre les interactions. Les développeurs peuvent configurer des flux de travail d'agents, intégrer des outils personnalisés, itérer rapidement avec des utilitaires de débogage, et déployer des agents prêts pour la production dans divers domaines.

llama-cpp-agent est un framework open-source en C++ pour faire fonctionner entièrement hors ligne des agents IA. Il exploite le moteur d'inférence llama.cpp pour fournir des interactions rapides et à faible latence, et supporte un système modulaire de plugins, une mémoire configurable et l'exécution de tâches. Les développeurs peuvent intégrer des outils personnalisés, passer d'un modèle LLM local à un autre et créer des assistants conversationnels axés sur la confidentialité sans dépendances externes.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.