Fuselio exploite les technologies de pointe pour développer des applications web et mobiles qui stimulent le succès des entreprises. Nous fournissons du développement de logiciels personnalisé, des services SaaS et des automatisations alimentées par l'IA qui dépassent les attentes des clients. Nos solutions sont adaptées pour répondre à des exigences commerciales uniques, tirant parti des dernières avancées en matière d'IA et d'apprentissage automatique pour vous garder en tête. Que vous lanciez un nouveau produit ou optimisiez un produit existant, Fuselio propose un prototypage rapide, une évolutivité fiable et un bilan éprouvé de projets réussis.

JASA fournit un ensemble complet de bibliothèques Java pour construire et exécuter des simulations de systèmes multi-agents. Il supporte la gestion du cycle de vie des agents, la planification d'événements, la transmission asynchrone de messages et la modélisation d'environnements. Les développeurs peuvent étendre les classes principales pour implémenter des comportements personnalisés, intégrer des sources de données externes et visualiser les résultats de la simulation. La conception modulaire et la documentation API claire facilitent la création rapide de prototypes et la scalabilité, ce qui le rend adapté à la recherche académique, à l'enseignement et au développement de preuves de concept en modélisation basée sur les agents.

LangChain Studio est un environnement de développement basé sur le navigateur, spécialement conçu pour construire des agents IA et des pipelines linguistiques. Les utilisateurs peuvent faire glisser-déposer des composants pour assembler des chaînes, configurer des paramètres LLM, intégrer des API externes et des outils, et gérer la mémoire contextuelle. La plateforme supporte des tests en direct, le débogage et des tableaux de bord analytiques, permettant une itération rapide. Elle offre également des options de déploiement et un contrôle de version, rendant la publication d'applications alimentées par des agents simple.

LobeChat est une plateforme web qui héberge une collection diversifiée d'assistants IA optimisés pour des tâches spécifiques. De la génération de contenu et le débogage de code à la recherche de marché et la visualisation de données, chaque assistant est finement ajusté pour effectuer des fonctions ciblées. Les utilisateurs peuvent parcourir, filtrer, noter et lancer instantanément des assistants, sans configuration ni codage. Des options avancées permettent de cloner n'importe quel assistant dans un espace de travail personnel pour une personnalisation rapide ou une configuration plus profonde. L'intégration d'API accessible et les fonctionnalités de collaboration facilitent l'adoption et la montée en charge des flux de travail pilotés par IA à travers les départements, réduisant l'effort manuel et augmentant la productivité.

MIDCA est une architecture modulaire conçue pour supporter la boucle cognitive complète des agents intelligents. Elle traite les entrées sensorielles via un module de perception, interprète les données pour générer et prioriser des objectifs, utilise un planificateur pour créer des séquences d'actions, exécute des tâches, puis évalue les résultats par une couche métacognitive. La conception à double-cycles sépare les réponses réactives rapides du raisonnement délibératif plus lent, permettant aux agents de s'adapter dynamiquement. La cadre extensible et le code source ouvert font de MIDCA un outil idéal pour la recherche et le développement dans la prise de décision autonome, l'apprentissage et la réflexion sur soi en IA.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

Multi-Agent-Blueprint est une base de code open-source complète pour construire et orchestrer plusieurs agents alimentés par IA collaborant pour aborder des tâches complexes. Au cœur, il offre un système modulaire pour définir des rôles d'agents distincts — tels que chercheurs, analystes et exécutants — chacun avec des mémoires dédiées et des modèles de prompts. Le framework s'intègre parfaitement avec de grands modèles de langage, des API de connaissances externes et des outils personnalisés, permettant une délégation dynamique des tâches et des boucles de rétroaction itératives entre agents. Il inclut également une journalisation et une surveillance intégrées pour suivre les interactions et sorties des agents. Avec des flux de travail personnalisables et des composants interchangeables, les développeurs et chercheurs peuvent rapidement prototyper des pipelines multi-agents pour des applications telles que la génération de contenu, l'analyse de données, le développement de produits ou le support client automatisé.

Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) est un cadre côté client conçu pour simplifier la création d'agents IA dans les applications web en tirant parti de l'API OpenAI. Les développeurs peuvent définir des fonctions personnalisées que OLI sélectionne intelligemment en fonction des invites utilisateur, gérer le contexte de la conversation pour maintenir un état cohérent lors de plusieurs interactions et chaîner les appels API pour des flux de travail complexes comme la réservation de rendez-vous ou la génération de rapports. En outre, OLI inclut des utilitaires pour analyser les réponses, gérer les erreurs et intégrer des services tiers via webhooks ou endpoints REST. Étant entièrement modulaire et open-source, les équipes peuvent personnaliser le comportement des agents, ajouter de nouvelles fonctionnalités et déployer des agents OLI sur n’importe quelle plateforme web sans dépendances back-end. OLI accélère le développement d’interfaces conversationnelles et d'automatisations.

ReasonChain fournit un pipeline modulaire pour construire des séquences d'opérations pilotées par LLM, permettant à chaque étape d'alimenter la suivante. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds de chaîne personnalisés pour la génération d'invites, les appels API à différents fournisseurs LLM, la logique conditionnelle pour diriger les flux de travail et des fonctions d'agrégation pour les résultats finaux. Le framework inclut un débogage et une journalisation intégrés pour suivre les états intermédiaires, une prise en charge des recherches dans les bases de données vectorielles et une extension facile via des modules définis par l'utilisateur. Qu'il s'agisse de résoudre des tâches de raisonnement en plusieurs étapes, d'orchestrer des transformations de données ou de construire des agents conversationnels avec mémoire, ReasonChain offre un environnement transparent, réutilisable et testable. Son design encourage l'expérimentation avec des stratégies de chaînes de pensée, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et des solutions d'IA prêtes pour la production.

simple_rl est une bibliothèque Python minimaliste conçue pour rationaliser la recherche et l'éducation en apprentissage par renforcement. Elle offre une API cohérente pour définir des environnements et des agents, avec un support intégré pour les paradigmes RL courants comme Q-learning, Monte Carlo et les algorithmes de programmation dynamique tels que l'itération de valeur et de politique. Le cadre comprend des environnements d'exemple tels que GridWorld, MountainCar et Multi-Armed Bandits, facilitant l'expérimentation pratique. Les utilisateurs peuvent étendre les classes de base pour implémenter des environnements ou agents personnalisés, tandis que des fonctions utilitaires gèrent la journalisation, le suivi des performances et l'évaluation des politiques. La légèreté de simple_rl et la clarté du code en font un outil idéal pour le prototypage rapide, l'enseignement des fondamentaux du RL, et le benchmarking de nouveaux algorithmes dans un environnement reproductible et facile à comprendre.

AIAgentWorkshop est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes capables de planifier, prendre des décisions et utiliser des outils. Il inclut des exemples d'intégration de recherche web, de gestion de fichiers et de commandes système, ainsi que des modules de mémoire et de raisonnement simples. Les développeurs peuvent suivre des exercices guidés pour créer des agents qui interprètent les objectifs des utilisateurs, génèrent des plans à plusieurs étapes, exécutent des tâches avec différents outils et maintiennent le contexte. L'architecture modulaire facilite l'échange ou l'extension des outils et la chaîne d'actions des agents pour des workflows complexes, transformant des concepts de recherche en IA en prototypes opérationnels.

AppWorld fournit une suite complète d'outils pour créer, lancer et monétiser des applications alimentées par l'IA via une interface glisser-déposer. Les utilisateurs intègrent des API OpenAI ou autres LLM, gèrent les plugins et publient sur une place de marché publique. La plateforme gère l'hébergement, la gestion des utilisateurs, les analyses et les options de monétisation, permettant une itération rapide sur l'IA conversationnelle, les bots FAQ, les assistants virtuels et les outils IA personnalisés — tout cela via un tableau de bord intuitif.

Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.

Dual Coding Agents offre une architecture modulaire pour construire des agents IA combinant de manière transparente compréhension visuelle et génération de langage. Le framework offre un support intégré pour les encodeurs d'images comme OpenAI CLIP, les modèles linguistiques basés sur transformer tels que GPT, et les orchestrent dans une pipeline en chaîne de pensée. Les utilisateurs peuvent fournir des images et des modèles de prompts à l'agent, qui traite les caractéristiques visuelles, raisonne sur le contexte et produit des sorties textuelles détaillées. Les chercheurs et les développeurs peuvent échanger des modèles, configurer des prompts et étendre les agents avec des plugins. Cette boîte à outils simplifie les expériences en IA multimodale, permettant de rapidement prototyper des applications allant de la question-réponse visuelle à l'analyse de documents, en passant par les outils d'accessibilité et les plateformes éducatives.

GRASP propose un pipeline structuré pour construire des agents IA dans des environnements TypeScript ou JavaScript. Au cœur, les développeurs définissent des agents en enregistrant un ensemble d'outils—fonctions ou connecteurs API externes—et en spécifiant des modèles de prompts qui guident le comportement de l'agent. Des modules de mémoire intégrés permettent aux agents de stocker et de récupérer des informations contextuelles, permettant des conversations multi-tours avec un état persistant. La composante de planification orchestre la sélection et l'exécution des outils en fonction de l'entrée utilisateur, tandis que la couche d'exécution gère les appels API et le traitement des résultats. Le système de plugins de GRASP supporte des extensions personnalisées, permettant des fonctionnalités telles que la génération augmentée par récupération (RAG), la planification de tâches et la journalisation. Sa conception modulaire permet aux équipes de choisir uniquement les composants dont elles ont besoin, facilitant l'intégration avec des systèmes et services existants pour les chatbots, assistants virtuels et workflows automatisés.

Joylive Agent offre une architecture modulaire basée sur des plugins, conçue pour créer des agents IA sophistiqués. Il fournit une intégration transparente avec des LLM tels que OpenAI GPT, des backends de mémoire configurables pour la persistance des sessions, et un gestionnaire de kits d'outils pour exposer des API externes ou des fonctions personnalisées comme capacités d'agent. Le cadre inclut également une orchestration de chaîne de réflexion intégrée, une gestion de dialogue multi-tours et un serveur RESTful pour un déploiement facile. Son noyau Java garantit une stabilité de niveau entreprise, permettant aux équipes de prototyper rapidement, d'étendre et de faire évoluer des assistants intelligents pour divers cas d'utilisation.

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.

Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant est une application Java open source qui utilise Azure OpenAI pour le traitement de grands modèles linguistiques et les embeddings vectoriels pour la recherche sémantique. Il charge des PDFs bancaires, génère des embeddings et effectue une QA conversationnelle pour résumer les états financiers, expliquer les accords de prêt et récupérer les détails des transactions. L'exemple illustre l'ingénierie de prompt, l'appel de fonctions et l'intégration avec les services Azure pour construire un assistant bancaire spécifique à un domaine.

Le cadre Autonomous Economic Agents (AEA) de Fetch.ai est un SDK Python open-source et un ensemble d'outils CLI pour créer des agents modulaires et autonomes capables de négocier, de transiger et de collaborer dans des environnements décentralisés. Il comprend des commandes de scaffolding pour générer des projets d'agents, des modèles pour protocoles et compétences, des modules de connexion pour intégrer plusieurs grands livres (Ethereum, Cosmos, etc.), des interfaces de contrat, des composants de comportement et de prise de décision, des outils de test et de simulation, et un mécanisme de publication pour distribuer les agents sur le réseau Open Economic Framework. Les développeurs exploitent son architecture modulaire pour prototyper rapidement des travailleurs numériques pour le commerce DeFi, les marchés de données, la coordination IoT et l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement.