Nova fournit un ensemble d'outils complet pour créer des agents IA autonomes en Python. Il propose un planificateur qui décompose les objectifs en étapes actionnables, un système de plugins pour intégrer des outils ou API externes, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent configurer des comportements personnalisés, suivre les décisions de l'agent via des journaux et étendre la fonctionnalité avec peu de code. Nova simplifie tout le cycle de vie de l'agent, de la conception au déploiement.

Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.

Le Framework du Système Multi-Agent offre une structure modulaire pour construire et orchestrer plusieurs agents IA au sein d'applications Python. Il inclut un gestionnaire d'agents pour créer et superviser les agents, une colonne vertébrale de communication supportant divers protocoles (par exemple, passage de messages, diffusion d'événements), ainsi que des magasins de mémoire personnalisables pour la conservation des connaissances à long terme. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents distincts, attribuer des tâches spécialisées, et configurer des stratégies de coopération telles que la recherche de consensus ou le vote. Le cadre s'intègre parfaitement avec des modèles IA externes et des bases de connaissances, permettant aux agents de raisonner, apprendre, et s'adapter. Idéal pour les simulations distribuées, les grappes d'agents conversationnels, et les pipelines de décision automatisés, le système accélère la résolution de problèmes complexes en exploitant l'autonomie parallèle.