Lagent est un cadre axé sur les développeurs, qui permet la création d'agents intelligents sur la base de grands modèles linguistiques. Il propose des modules de planification dynamique qui divisent les tâches en sous-objectifs, des systèmes de mémoire pour maintenir le contexte sur de longues sessions et des interfaces d’intégration d’outils pour les appels API ou l’accès à des services externes. Avec des pipelines personnalisables, les utilisateurs définissent le comportement de l’agent, les stratégies de prompt, la gestion des erreurs et l’analyse des sorties. Les outils de journalisation et de débogage de Lagent aident à surveiller les étapes de décision, tandis que son architecture évolutive supporte les déploiements locaux, cloud ou en entreprise. Il accélère la création d’assistants autonomes, d’analyses de données et d’automatisations de flux de travail.

Le modèle d'agent FastAPI LangGraph offre une base complète pour développer des agents pilotés par LLM au sein d'une application FastAPI. Il inclut des nœuds LangGraph prédéfinis pour des tâches courantes comme la complétion de texte, l'intégration et la recherche de similarité vectorielle tout en permettant aux développeurs de créer des nœuds et des pipelines personnalisés. Le modèle gère l'historique de conversation via des modules mémoire qui conservent le contexte entre les sessions et supporte la configuration basée sur l'environnement pour différentes phases de déploiement. Des fichiers Docker intégrés et une structure adaptée au CI/CD garantissent une conteneurisation et un déploiement sans heurts. La journalisation et la gestion des erreurs améliorent la visibilité, tandis que la base de code modulaire facilite l'extension des fonctionnalités. En combinant le cadre web haute performance FastAPI avec les capacités d'orchestration de LangGraph, ce modèle rationalise le cycle de vie du développement d'agents, du prototypage à la production.

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.