LangBot est une plateforme auto-hébergée et open-source qui permet une intégration transparente de grands modèles de langage dans plusieurs canaux de messagerie. Elle offre une interface web pour déployer et gérer des bots, supporte des fournisseurs de modèles comme OpenAI, DeepSeek et des LLM locaux, et s'adapte à des plateformes telles que QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu et DingTalk. Les développeurs peuvent configurer des flux de conversation, mettre en place des stratégies de limitation de débit, et étendre les fonctionnalités via des plugins. Conçue pour la scalabilité, LangBot unifie la gestion des messages, l'interaction avec le modèle et l'analyse dans un seul cadre, accélérant la création d'applications d'IA conversationnelle pour le service client, les notifications internes et la gestion communautaire.

Swarms.ai offre une interface visuelle pour définir et connecter plusieurs agents IA en workflows intelligents. Chaque agent peut être configuré avec des rôles spécifiques, des sources de données et des intégrations API personnalisées. Les agents collaborent en partageant des messages, en déclenchant des actions et en partageant le contexte pour gérer des tâches complexes de bout en bout. La plateforme propose un contrôle d'accès basé sur les rôles, la gestion des versions et des analyses en temps réel pour monitorer la performance du swarm. Aucun codage n’est requis : les utilisateurs font glisser-déposer des composants, définissent des déclencheurs et relient des sorties pour concevoir des processus automatisés pour le support, les ventes, les opérations, etc.

Nefi.ai est une plateforme cloud pour concevoir, former et orchestrer des agents alimentés par IA sans coder. Elle offre une toile visuelle pour assembler des blocs comme des modules LLM, des recherches dans une base de données vectorielle, des appels API externes, une logique conditionnelle et des systèmes de mémoire. Les agents peuvent être entraînés sur des documents personnalisés ou liés à des données d’entreprise. Une fois construits, ils sont déployés en tant que chatbots, assistants par e-mail ou tâches planifiées. Les fonctionnalités avancées incluent des tableaux de bord de surveillance, le contrôle de version, l’accès basé sur les rôles et des intégrations avec Slack, Teams et Zapier.

OpenAGI offre un environnement unifié pour créer des agents IA autonomes qui réalisent des tâches telles que l'extraction de données, le traitement de documents, l'automatisation du support client et l'assistance à la recherche. Les utilisateurs peuvent configurer le comportement des agents via des flux de travail visuels, intégrer toute interface LLM et déployer les agents en production avec une surveillance et une journalisation intégrées. La plateforme facilite les tests itératifs, la collaboration et la scalabilité, permettant un déploiement rapide de solutions d'automatisation intelligente.

Catalyst par Raga est une plateforme SaaS conçue pour simplifier la création et l'exploitation d'agents IA dans les entreprises. Les utilisateurs peuvent intégrer des données provenant de bases de données, CRM et stockage cloud dans des magasins de vecteurs, configurer des politiques de mémoire et orchestrer plusieurs LLM pour répondre à des requêtes complexes. Le constructeur visuel permet de concevoir des flux de travail par glisser-déposer, intégrant des outils et des API, ainsi que des analyses en temps réel. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sous forme d'interfaces de chat, d'API ou de widgets intégrés, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles, des journaux d'audit et une scalabilité pour la production.

AgentSea AI Hub est une plateforme d'IA robuste et un framework qui rationalise le développement et la gestion des agents de bout en bout. Il dispose d'un constructeur visuel drag-and-drop pour créer des personas, des flux de conversation et des compétences personnalisées sans expertise approfondie en codage. Les développeurs peuvent intégrer des API externes, des bases de connaissances et des bases de données, tandis que le module de gestion de mémoire intégré conserve le contexte entre les sessions. La plateforme supporte le déploiement multicanal incluant le web, mobile, chat, voix et e-mail, assurant des interactions utilisateur fluides. La surveillance détaillée des performances, les tests A/B et le contrôle des versions permettent une amélioration continue. Avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et des espaces de travail collaboratifs, les équipes peuvent coordonner efficacement des projets complexes d'agents. AgentSea AI Hub accélère la création d'ouvriers digitaux, automatise les tâches répétitives et améliore l'engagement client grâce à l'automatisation intelligente.

AgentSmithy est conçu pour rationaliser le cycle de développement des agents IA en proposant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches et l'orchestration de l'exécution. Le framework utilise Google Cloud Storage ou Firestore pour la mémoire persistante, Cloud Functions pour les déclencheurs basés sur des événements et Pub/Sub pour la messagerie évolutive. Les gestionnaires définissent le comportement de l'agent, tandis que les planificateurs gèrent l'exécution de tâches multi-étapes. Les modules d'observabilité suivent les métriques de performance et les journaux. Les développeurs peuvent intégrer des plugins sur mesure pour améliorer des capacités telles que des sources de données personnalisées, des LLMs spécialisés ou des outils spécifiques au domaine. L'architecture native cloud de AgentSmithy garantit une haute disponibilité et une élasticité, permettant un déploiement transparent dans les environnements de développement, de test et de production. Avec une sécurité intégrée et des contrôles d'accès basés sur les rôles, les équipes peuvent maintenir la gouvernance tout en itérant rapidement sur des solutions d'agents intelligents.

LangDB AI est une plateforme de gestion des connaissances pilotée par l'IA, conçue pour transformer une documentation dispersée en un assistant interactif recherché. Les utilisateurs uploadent des documents — comme PDFs, fichiers Word ou pages web — et l'IA de LangDB analyse et indexe le contenu grâce au traitement du langage naturel et aux embeddings. Son moteur de recherche sémantique recherche des passages pertinents, tandis qu'une interface de chatbot permet aux membres de l'équipe de poser des questions en langage naturel. La plateforme supporte le déploiement multi-canaux via widgets de chat, Slack et intégrations API. Les administrateurs peuvent configurer les rôles utilisateur, suivre les analyses d'utilisation et mettre à jour les versions des documents de manière transparente. En automatisant l'ingestion de contenu, l'étiquetage et le support conversationnel, LangDB AI réduit le temps de recherche d'informations et améliore la collaboration dans les départements support client, ingénierie et formation.

Huly Labs est une plateforme cloud-native d'agents IA qui permet aux développeurs et aux équipes produit de concevoir, déployer et surveiller des assistants intelligents. Les agents peuvent conserver leur contexte via une mémoire persistante, appeler des API ou bases de données externes, et exécuter des flux de travail multi-étapes grâce à un constructeur visuel. La plateforme comprend des contrôles d'accès basés sur les rôles, un SDK Node.js et une CLI pour le développement local, des composants UI personnalisables pour le chat et la voix, ainsi que des analyses en temps réel pour la performance et l'utilisation. Huly Labs gère le dimensionnement, la sécurité et la journalisation par défaut, permettant une itération rapide et des déploiements à l'échelle de l'entreprise.

OpenKBS transforme le contenu d'entreprise—PDFs, documents, pages Web—en embeddings vectoriels stockés dans un graphe de connaissances. Les utilisateurs interagissent avec un chatbot IA qui récupère des réponses précises en analysant l'index sémantique. La plateforme propose des endpoints API robustes, des widgets UI personnalisables et un contrôle d'accès basé sur les rôles. Elle accélère le support interne, la recherche documentaire et l'intégration des développeurs grâce à des réponses automatisées, contextuelles, et un apprentissage continu à partir de nouvelles données.

Rubra fournit un cadre unifié pour créer des agents alimentés par IA capables d'interagir avec des outils externes, des APIs ou des bases de connaissances. Les utilisateurs définissent le comportement des agents à l'aide d'une interface JSON simple ou SDK, puis intègrent des fonctions comme la recherche web, la récupération de documents, la manipulation de feuilles de calcul ou des APIs spécifiques au domaine. La plateforme supporte des pipelines de génération augmentée par récupération, permettant aux agents d'extraire des données pertinentes et de générer des réponses éclairées. Les développeurs peuvent tester et déboguer les agents dans une console interactive, surveiller les performances et scaler les déploiements selon les besoins. Avec une authentification sécurisée, un contrôle d'accès basé sur les rôles et des logs détaillés, Rubra simplifie la création d'agents de niveau entreprise. Que ce soit pour des bots de support client, des assistants de recherche automatisés ou des orchestrateurs de workflow, Rubra accélère le développement et le déploiement.

Secure Agent Augmentation fournit un SDK Python et un ensemble de modules d'assistance pour encapsuler les appels d'outils des agents IA avec des contrôles de sécurité. Il supporte l'intégration avec des cadres LLM populaires comme LangChain et Semantic Kernel et se connecte à des coffres-forts secrets (par ex., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Le chiffrement au repos et en transit, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les piste d'audit garantissent que les agents peuvent étendre leur raisonnement avec des bases de connaissances internes et des API sans exposer de données sensibles. Les développeurs définissent des points de terminaison d'outils sécurisés, configurent des politiques d'authentification et initialisent une instance d'agent augmentée pour exécuter des requêtes sécurisées contre des sources de données privées.

xmem.xyz centralise toutes vos données organisationnelles, votre documentation et vos meilleures pratiques dans un seul et même référentiel unifié. Grâce à un accès API robuste et une synchronisation des données en temps réel, il garantit que vos équipes disposent des dernières informations à portée de main. La plateforme offre également un contrôle d'accès basé sur les rôles pour protéger les informations sensibles et des capacités de recherche avancées pilotées par l'IA pour un accès rapide aux données. De plus, une intégration transparente dans les LLM améliore les flux de travail avec une récupération intelligente des données et des interactions contextuelles.

Arsenal par CluSTR transforme la façon dont les équipes gèrent et interagissent avec leurs connaissances en utilisant des agents IA avancés. Il traite plusieurs types de fichiers (PDF, Word, texte, images) en vecteurs d'embeddings, construit des graphes de connaissances consultables et offre des interfaces de conversation en temps réel. Les utilisateurs peuvent créer des agents personnalisés pour des tâches telles que l'assistance à la recherche, la revue de code et la génération de rapports. Avec des intégrations transparentes (Google Drive, Slack, GitHub), un contrôle d'accès basé sur les rôles et des endpoints API, Arsenal rationalise les flux de travail et permet aux utilisateurs d'extraire des insights plus rapidement.

CompliantLLM fournit aux entreprises une solution de conformité de bout en bout pour le déploiement de grands modèles de langage. En intégrant le SDK ou la passerelle API de CompliantLLM, toutes les interactions LLM sont interceptées et évaluées selon des politiques définies par l'utilisateur, y compris les règles de confidentialité des données, les réglementations sectorielles et les normes de gouvernance d'entreprise. Les informations sensibles sont automatiquement censurées ou masquées, garantissant que les données protégées ne quittent jamais l'organisation. La plateforme génère des journaux d'audit inviolables et des tableaux de bord visuels, permettant aux responsables conformité et aux équipes de sécurité de surveiller l'utilisation, d'enquêter sur les violations potentielles et de produire des rapports de conformité détaillés. Avec des modèles de politiques personnalisables et un contrôle d'accès basé sur les rôles, CompliantLLM simplifie la gestion des politiques, accélère la préparation aux audits et réduit le risque de non-conformité dans les flux de travail IA.

Ollama Bot est un agent AI basé sur Node.js conçu pour fonctionner sur les serveurs Discord, utilisant la CLI Ollama et des modèles LLM locaux pour générer des réponses conversationnelles. Il établit un contexte de chat persistant, permettant aux utilisateurs de maintenir la continuité du sujet sur plusieurs messages. Les administrateurs peuvent définir des invites personnalisées, régler les paramètres du modèle et restreindre les commandes à des rôles spécifiques. Le bot supporte plusieurs modèles LLM, gère automatiquement les files d’attente de messages pour un débit élevé et enregistre les interactions à des fins d'audit. L'installation consiste à cloner le dépôt, installer les dépendances via npm et configurer des variables d'environnement telles que le jeton Discord et les paramètres d'Ollama. Une fois déployé, le bot écoute les commandes slash, transfère les requêtes au modèle Ollama et publie directement les réponses générées dans les canaux Discord.

GuruBase est une plateforme SaaS qui permet aux utilisateurs non techniques de créer des chatbots IA puissants en téléchargeant des documents, en connectant des sites Web ou en liant des bases de connaissances. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles conversationnels préconçus ou personnaliser des invites et des flux pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques, puis déployer des agents via des widgets web, Slack et Microsoft Teams. GuruBase fournit des tableaux de bord d'analyse pour suivre l'utilisation, la performance et la satisfaction des utilisateurs, permettant une optimisation continue. Les fonctionnalités de sécurité et les accès basés sur les rôles garantissent la protection des données sensibles.