JKStack Agents Server sert de couche d’orchestration centralisée pour le déploiement d’agents IA. Il propose des points de terminaison REST pour définir des espaces de noms, enregistrer de nouveaux agents et initier des exécutions d’agents avec des invites personnalisées, des paramètres de mémoire et des configurations d’outils. Pour des interactions en temps réel, le serveur prend en charge le streaming WebSocket, envoyant des sorties partielles au fur et à mesure de leur génération par les modèles linguistiques sous-jacents. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités principales via un gestionnaire de plugins pour intégrer des outils personnalisés, des fournisseurs LLM et des magasins de vecteurs. Le serveur suit aussi l’historique des exécutions, les statuts et les journaux, permettant l'observabilité et le débogage. Avec un support intégré pour le traitement asynchrone et la scalabilité horizontale, JKStack Agents Server facilite le déploiement de flux de travail robustes alimentés par l’IA en production.

AI-Agent est un framework Python extensible conçu pour créer des agents autonomes propulsés par les modèles GPT d'OpenAI et LangChain. Il comprend des modules pour la recherche sur le web, la recherche Wikipedia, des fonctions de calculatrice et des intégrations d'outils personnalisés, permettant la recherche automatisée, l'analyse de données et l'exécution de scripts. Les utilisateurs peuvent configurer des agents pour planifier des tâches à plusieurs étapes, interagir avec des API, générer des rapports et effectuer des workflows complexes sans intervention manuelle, ce qui optimise la productivité en développement, science des données et processus métier.

Azeerc-AI est un framework axé sur les développeurs permettant une construction rapide d'agents intelligents en orchestrant des appels de grands modèles de langage (LLM), des intégrations d'outils et la gestion de la mémoire. Il offre une architecture plugin où vous pouvez enregistrer des outils personnalisés—comme la recherche web, des fetchers de données ou des API internes—puis programmer des workflows complexes à plusieurs étapes. La mémoire dynamique intégrée permet aux agents de se souvenir et de récupérer des interactions passées. Avec un minimum de code boilerplate, vous pouvez lancer des bots conversationnels ou des agents à tâche spécifique, personnaliser leur comportement et les déployer dans n'importe quel environnement Python. Son design extensible s'adapte à des cas d'utilisation allant des chatbots de support client aux assistants de recherche automatisés.

GPT-agents est un ensemble d'outils axé sur les développeurs qui simplifie la création et l'orchestration d'agents IA autonomes utilisant GPT. Il offre des classes d'agents intégrées, un système modulaire d'intégration d'outils et une gestion de mémoire persistante pour soutenir le contexte en cours. Le framework gère des boucles de planification conversationnelle et la collaboration multi-agents, permettant d’assigner des objectifs, de planifier des sous-tâches et de relier des agents pour des workflows complexes. Supporte des outils personnalisables, la sélection de modèles et la gestion des erreurs pour une automatisation robuste et scalable dans divers domaines.

Spider Clients sont des SDK légers spécifiques à chaque langage qui communiquent avec un serveur d’orchestration Spider pour coordonner les tâches des agents IA. Via des requêtes HTTP, les clients permettent aux utilisateurs d’ouvrir des sessions interactives, d’envoyer des chaînes multi-étapes, d’enregistrer des outils personnalisés et de récupérer en temps réel des réponses IA en streaming. Ils gèrent l’authentification, la sérialisation des modèles d’invite et la récupération d’erreurs, tout en maintenant des API cohérentes entre Node.js et Python. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de nouvelle tentative, loguer des métadonnées et intégrer des middlewares personnalisés. Le client CLI supporte des tests rapides et des prototypes de workflows dans le terminal. Ensemble, ces clients accélèrent le développement d’agents alimentés par IA en abstraisant les détails de réseau et de protocole de bas niveau, permettant aux équipes de se concentrer sur la conception des prompts et l’orchestration de la logique.

Autonomys Agents permet aux développeurs de créer des agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches complexes sans intervention manuelle. Basé sur Python, le framework fournit des outils pour définir le comportement des agents, intégrer des API externes et des fonctions personnalisées, et maintenir une mémoire conversationnelle tout au long des interactions. Les agents peuvent collaborer dans des configurations multi-agents, partager des connaissances et coordonner leurs actions. Les modules d’observabilité offrent des journaux en temps réel, le suivi de la performance et des insights pour le débogage. Avec son architecture modulaire, les équipes peuvent étendre les composants principaux, intégrer de nouveaux LLM et déployer des agents dans différents environnements. Que ce soit pour automatiser le support client, effectuer des analyses de données ou orchestrer des workflows de recherche, Autonomys Agents simplifie le développement et la gestion de systèmes intelligents autonomes de bout en bout.

Bot-With-Plan offre un modèle Python modulaire pour construire des agents IA qui génèrent d'abord un plan détaillé avant l'exécution. Il utilise GPT d'OpenAI pour analyser les instructions utilisateur, décomposer les tâches en étapes séquentielles, valider le plan, puis exécuter chaque étape via des outils externes comme la recherche web ou des calculatrices. Le cadre inclut la gestion des prompts, le parsing des plans, l'orchestration de l'exécution et la gestion des erreurs. En séparant les phases de planification et d'exécution, il offre une meilleure supervision, un débogage plus simple et une structure claire pour l’extension avec de nouveaux outils ou capacités.

Cerebellum propose une plateforme modulaire où les développeurs définissent des agents à l’aide de plans déclaratifs composés d’étapes séquentielles ou d’appels d’outils. Chaque plan peut appeler des outils intégrés ou personnalisés — tels que des connecteurs API, des récupérateurs ou des processeurs de données — via une interface unifiée. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker, récupérer et oublier des informations entre les sessions, permettant des interactions contextuelles et à état. Il s’intègre avec des LLM populaires (OpenAI, Hugging Face), supporte l’enregistrement d’outils personnalisés et comporte un moteur d’exécution événementiel pour un contrôle en temps réel. Avec des journaux, une gestion des erreurs et des hooks de plugin, Cerebellum augmente la productivité, facilitant le développement rapide d’agents pour l’automatisation, les assistants virtuels et la recherche.

ImageAgent est un cadre d’agent IA basé sur Python qui se connecte aux API OpenAI et aux modèles de vision pour effectuer la génération d’images à partir de texte, la modification d’image (inpainting, transfert de style) et l’analyse d’image (légendage, détection d’objets). Il utilise une orchestration de type LangChain pour gérer plusieurs étapes de manière autonome, traite le parsing des invites, et peut être étendu avec des outils et pipelines personnalisés pour des flux de travail d’images sur mesure.

LAWLIA fournit une interface structurée pour définir les comportements des agents, les outils plug-in et la gestion de la mémoire pour les flux de travail conversationnels ou autonomes. Les développeurs peuvent intégrer avec les principales API LLM, configurer des modèles de prompt et enregistrer des outils personnalisés tels que la recherche, les calculatrices ou les connecteurs de bases de données. Grâce à sa classe Agent, LAWLIA gère la planification, l'exécution des actions et l'interprétation des réponses, autorisant des interactions multi-tours et une invocation dynamique d'outils. Sa conception modulaire supporte l'extension des capacités via des plugins, permettant des agents pour le support client, l'analyse de données, l'assistance au codage ou la génération de contenu. Le framework simplifie le développement des agents en gérant le contexte, la mémoire et la gestion des erreurs sous une API unifiée.

llm-ReAct implémente l'architecture ReAct (Reasoning and Acting) pour les grands modèles de langage, permettant une intégration transparente du raisonnement par chaînes de pensées avec l'exécution d'outils externes et le stockage mémoire. Les développeurs peuvent configurer une boîte à outils d'outils personnalisés — tels que la recherche web, les requêtes en base de données, les opérations sur fichiers et les calculatrices — et instruire l'agent à planifier des tâches multi-étapes en invoquant les outils selon le besoin pour récupérer ou traiter des informations. Le module mémoire intégré conserve l'état de la conversation et les actions passées, favorisant un comportement d'agent plus sensible au contexte. Avec un code Python modulaire et une prise en charge des API OpenAI, llm-ReAct simplifie l'expérimentation et le déploiement d'agents intelligents capables de résoudre adaptativement des problèmes, d'automatiser des flux de travail et de fournir des réponses riches en contexte.

OperAgents est une boîte à outils orientée développeur pour construire et orchestrer des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage comme GPT. Il supporte la définition de classes d’agents personnalisées, l’intégration d’outils externes (APIs, bases de données, exécution de code) et la gestion de la mémoire des agents pour la conservation du contexte. Grâce à des pipelines configurables, les agents peuvent effectuer des tâches multi-étapes, telles que la recherche, le résumé et le soutien à la décision, tout en invoquant dynamiquement des outils et en maintenant leur état. Le cadre comprend des modules pour la surveillance des performances de l’agent, le traitement automatique des erreurs et la mise à l’échelle des exécutions. En abstraisant les interactions avec LLM et la gestion des outils, OperAgents accélère le développement de flux de travail pilotés par IA dans des domaines comme le support client automatisé, l’analyse de données et la génération de contenu.

ToolAgents est un cadre modulaire open-source pour agents IA qui intègre de grands modèles de langage avec des outils externes pour automatiser des workflows complexes. Les développeurs enregistrent des outils via un registre centralisé, en définissant des points de terminaison pour des tâches telles que les appels API, les requêtes de base de données, l'exécution de code et l'analyse de documents. Les agents peuvent planifier des opérations en plusieurs étapes, invoquant ou enchaînant dynamiquement des outils en fonction des sorties de LLM. Le cadre prend en charge l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, la gestion des erreurs et des plug-ins extensibles pour des intégrations d'outils personnalisés. Avec des API basées sur Python, ToolAgents simplifie la création, le test et le déploiement d'agents intelligents qui récupèrent des données, génèrent du contenu, exécutent des scripts et traitent des documents, permettant un prototypage rapide et une automatisation évolutive dans l'analyse, la recherche et les opérations commerciales.