GridWorldEnvs propose une suite complète d'environnements de mondes en grille pour soutenir la conception, le test et la benchmarkisation des systèmes d'apprentissage par renforcement et multi-agents. Les utilisateurs peuvent facilement configurer les dimensions de la grille, les positions de départ des agents, les emplacements cibles, obstacles, structures de récompense et espaces d'actions. La bibliothèque inclut des modèles prêts à l'emploi tels que la navigation classique, l'évitement d'obstacles et les tâches coopératives, tout en permettant la définition de scénarios personnalisés via JSON ou classes Python. Une intégration transparente avec l'API OpenAI Gym permet d'appliquer directement des algorithmes RL standards. De plus, GridWorldEnvs supporte des expérimentations à agent unique ou multi-agents, des outils de journalisation et de visualisation pour le suivi des performances des agents.

Microsoft AutoGen a été conçu pour faciliter le développement complet d'agents IA autonomes en fournissant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches, l'intégration d'outils et la communication. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des schémas structurés et se connecter à des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Azure OpenAI. Le framework supporte l'orchestration d'un ou plusieurs agents, permettant des workflows collaboratifs où les agents coordonnent l'exécution de tâches complexes. Son architecture plug-and-play permet une extension facile avec de nouveaux magasins de mémoire, stratégies de planification et protocoles de communication. En abstraisant les détails d'intégration de bas niveau, AutoGen accélère la création de prototypes et le déploiement d'applications pilotées par IA dans des domaines tels que le support client, l'analyse de données et l'automatisation des processus.

AgentSpeak est une implémentation open-source en Java du langage de programmation AgentSpeak(L), conçue pour faciliter la création et la gestion d'agents autonomes BDI (Croyance-Désir-Intention). Il possède un environnement d'exécution qui analyse le code AgentSpeak(L), maintient les bases de croyances des agents, déclenche des événements et sélectionne puis exécute des plans en fonction des croyances et objectifs actuels. L'interpréteur supporte l'exécution concurrente des agents, les mises à jour dynamiques de plans et des sémantiques personnalisables. Avec une architecture modulaire, les programmeurs peuvent étendre des composants centraux tels que la sélection de plans et la révision des croyances. AgentSpeak permet aux chercheurs et à l'industrie de prototyper, simuler et déployer des agents intelligents dans des simulations, des systèmes IoT et des scénarios multi-agents.

Ce projet de démarrage fournit une application FastAPI prête à l'emploi, préconfigurée pour le développement d'agents IA. Il utilise Pydantic pour la validation des requêtes/réponses, une configuration basée sur l'environnement pour les clés API OpenAI, et une scaffolding modulaire des points de terminaison. Les fonctionnalités intégrées incluent la documentation Swagger UI, la gestion CORS et le journalisation structurée, permettant aux équipes de prototyper et déployer rapidement des points de terminaison IA sans surcharge de boilerplate. Les développeurs définissent simplement des modèles Pydantic et des fonctions d'agent pour obtenir un serveur API prêt pour la production.

Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.

AgentScript est un cadre d'agents IA qui permet aux utilisateurs de composer visuellement des workflows, d'intégrer des APIs externes et de configurer des agents autonomes. Avec le débogage intégré, des tableaux de bord de surveillance et le contrôle de version, les équipes peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents pour gérer des tâches telles que l'analyse de données, le support client et l'automatisation des processus. Les agents peuvent être programmés, déclenchés par des événements ou fonctionner en continu, et peuvent être étendus via du code personnalisé ou des plugins tiers.

Le Gemini Agent Cookbook est une boîte à outils open-source curatée proposant une variété d'exemples pratiques pour construire des agents intelligents alimentés par les modèles linguistiques Gemini de Google. Il inclut des codes d'exemple pour orchestrer des chaînes de raisonnement à plusieurs étapes, invoquer dynamiquement des API externes, intégrer des kits d'outils pour la récupération de données et gérer les flux de conversation. Le cookbook démontre les meilleures pratiques en matière de gestion des erreurs, de gestion du contexte et de conception de prompts, en supportant des cas d'utilisation tels que les chatbots autonomes, l'automatisation des tâches et les systèmes d'aide à la décision. Il guide les développeurs dans la construction d'agents personnalisés capables d'interpréter les demandes des utilisateurs, de récupérer des données en temps réel, d'effectuer des calculs et de générer des sorties formatées. En suivant ces recettes, les ingénieurs peuvent accélérer la création de prototypes d'agents et déployer des applications IA robustes dans divers domaines.