A2A (Architecture Agent-à-Agent) est un cadre open-source de Google permettant le développement et le fonctionnement d'agents IA distribués travaillant ensemble. Il offre des composants modulaires pour définir les rôles des agents, les canaux de communication et la mémoire partagée. Les développeurs peuvent intégrer divers fournisseurs LLM, personnaliser le comportement des agents et orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. A2A inclut une surveillance intégrée, une gestion des erreurs et des capacités de lecture pour tracer les interactions entre agents. En fournissant un protocole standardisé pour la découverte des agents, le passage de messages et l'attribution des tâches, A2A simplifie les modèles de coordination complexes et améliore la fiabilité lors de la mise à l'échelle d'applications basées sur des agents dans divers environnements.

AAGPT est un cadre d'agents IA extensible et open-source conçu pour construire des agents autonomes. Il vous permet de définir des objectifs de haut niveau, de gérer la mémoire conversationnelle, de planifier des tâches à plusieurs étapes et d'intégrer des outils ou API externes. Avec un simple fichier de configuration et le SDK Python, vous pouvez personnaliser le comportement de l'agent, définir des actions personnalisées, et déployer des agents pouvant interagir avec des sources de données, exécuter des commandes et apprendre de leurs interactions passées pour améliorer leurs performances au fil du temps.

Abstra est un moteur de workflow basé sur Python conçu pour automatiser et gérer efficacement les processus d'affaires. Il utilise l'IA pour augmenter la productivité tout en fournissant une visibilité totale sur les opérations de l'entreprise grâce à des aperçus en temps réel. Avec Abstra, les utilisateurs peuvent fusionner des tâches automatisées avec des processus manuels, suivre l'historique avec une version compatible git et maintenir des journaux audités. La plateforme minimise la charge d'ingénierie, facilitant ainsi la création, le déploiement et la gestion des workflows par les entreprises.

Accoladeum est une plateforme complète alimentée par IA visant à améliorer l'innovation et la gestion de projet. Elle aide les organisations à aligner leurs initiatives d'innovation sur des objectifs stratégiques, à rationaliser les flux de travail et à optimiser l'allocation des ressources. Grâce à ses analyses de données robustes et à ses insights intelligents, Accoladeum aide les entreprises à prendre des décisions basées sur des données, à améliorer la collaboration et à atteindre une plus grande efficacité dans la gestion de leurs portefeuilles d'innovation.

AI Agents offre un kit d'outils structuré pour que les développeurs construisent des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage. Il comprend des modules pour l'intégration d'API externes, la gestion de la mémoire conversationnelle ou à long terme, l'orchestration de workflows multi-étapes, et la chaîne d'appels LLM. Le framework propose des modèles pour les types d'agents courants—récupération de données, questions-réponses et automatisation des tâches—tout en permettant la personnalisation des invites, des définitions d'outils et des stratégies de mémoire. Avec support asynchrone, architecture plugin et conception modulaire, AI Agents permet des applications évolutives, maintenables et extensibles.

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.

Agent Control Plane offre un plan de contrôle centralisé pour concevoir, orchestrer et exploiter à grande échelle des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents via des définitions déclaratives, intégrer des services et API externes en tant qu’outils, et chaîner des workflows en plusieurs étapes. Il supporte le déploiement en conteneur avec Docker ou Kubernetes, la surveillance en temps réel, la journalisation et les métriques via un tableau de bord web. Le framework inclut une CLI et une API RESTful pour l’automatisation, permettant une itération transparente, un versionnage et une restauration des configurations d’agents. Avec une architecture modulaire de plugins et une évolutivité intégrée, Agent Control Plane accélère le cycle de vie de bout en bout des agents IA, du test local aux environnements de production de niveau entreprise.

AgentDock fournit une interface de glisser-déposer pour créer et gérer des agents IA coordonnés. Chaque agent peut se voir attribuer des rôles spécifiques — tels que recherche web, résumé, analyse de données ou création de contenu — et être relié par des déclencheurs et des actions. Avec des modèles préconçus, des intégrations API, la planification et la surveillance en temps réel, les équipes peuvent automatiser des flux de travail de bout en bout, obtenir des insights à partir de données sélectionnées et faire évoluer leurs opérations sans besoin de développeurs.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) offre un cadre modulaire où des agents alimentés par des LLM planifient et exécutent de manière autonome des flux de travail IR. Il permet de définir des rôles d'agents — tels que générateur de requêtes, récupérateur de documents et résumé —, qui s'exécutent dans des séquences personnalisables. Les agents peuvent récupérer du texte brut, affiner leurs requêtes en fonction des résultats intermédiaires, et fusionner les passages extraits en résumés concis. Le cadre supporte des pipelines multi-étapes incluant la recherche web itérative, l’ingestion de données via API, et l’analyse locale de documents. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres des agents, intégrer différents LLM, et affiner les politiques de comportement. AgenticIR offre aussi la journalisation, la gestion des erreurs et l’exécution parallèle des agents pour accélérer la collecte d’informations à grande échelle. Avec une configuration minimale, chercheurs et ingénieurs peuvent prototyper et déployer des systèmes de récupération autonomes.

Aegix fournit un SDK robuste pour orchestrer des agents IA capables de gérer des flux de travail complexes via un raisonnement multi-étapes. Avec le soutien de divers fournisseurs LLM, il permet aux développeurs d’intégrer des outils personnalisés — des connecteurs de bases de données aux web scrapers — et de maintenir l’état de la conversation avec des modules de mémoire tels que des stockages vectoriels. L’architecture flexible de boucle d’agents de Aegix permet de spécifier les phases de planification, d’exécution et de revue, permettant aux agents d’affiner leurs résultats de manière itérative. Que vous construisiez des bots de questions-réponses de documents, des assistants de code ou des agents de support automatisé, Aegix simplifie le développement grâce à des abstractions claires, des pipelines basés sur la configuration et des points d’extension faciles. Il est conçu pour évoluer du prototype à la production, garantissant performance fiable et bases de code maintenables pour les applications alimentées par IA.

Agentin est une bibliothèque Python open-source conçue pour aider les développeurs à créer des agents intelligents capables de planifier, agir et apprendre. Elle fournit des abstractions pour la gestion de la mémoire conversationnelle, l'intégration d'outils ou d'API externes et l'orchestration de plusieurs agents en flux de travail parallèles ou hiérarchiques. Avec des modules de planification configurables et un support pour les wrappers d'outils personnalisés, Agentin permet un prototypage rapide d'agents autonomes de traitement de données, de bots de service client ou d'assistants de recherche. Le framework offre également des hooks extensibles pour la journalisation et la surveillance, facilitant le suivi des décisions des agents et la résolution de problèmes dans les interactions complexes multi-étapes.

AgentScale est un agent IA avancé qui se spécialise dans l'automatisation des interactions avec les clients grâce à des mécanismes de réponse intelligents. Il exploite le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre efficacement aux demandes des utilisateurs. De plus, il rationalise les flux de travail des entreprises en gérant efficacement les tâches répétitives, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur des projets prioritaires. L'IA améliore l'expérience utilisateur en fournissant un support réactif, augmentant ainsi la satisfaction et l'engagement des clients.

AgentScope est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents intelligents en fournissant des composants modulaires pour la planification dynamique, le stockage de mémoire contextuelle et l'intégration d'outils/API. Il supporte plusieurs backends LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et offre des pipelines personnalisables pour l'exécution de tâches, la synthèse de réponses et la récupération de données. L'architecture de AgentScope permet un prototypage rapide de chatbots conversationnels, d'agents d'automatisation de workflows et d'assistants de recherche, tout en restant extensible et évolutif.

HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

Agent-FLAN est conçu pour simplifier la création d'applications sophistiquées pilotées par des agents IA en segmentant les tâches en rôles de planification et d'exécution. Les utilisateurs définissent le comportement des agents et les workflows via des fichiers de configuration, en précisant les formats d'entrée, les interfaces d'outils et les protocoles de communication. L'agent de planification génère des plans de tâches de haut niveau, tandis que les agents d'exécution réalisent des actions spécifiques, telles que l'appel d'API, le traitement de données ou la génération de contenu avec de grands modèles linguistiques. L'architecture modulaire d'Agent-FLAN supporte des adaptateurs d'outils plug-and-play, des modèles de prompts personnalisés, et des tableaux de bord de surveillance en temps réel. Il s'intègre de façon transparente avec des fournisseurs LLM populaires tels qu'OpenAI, Anthropic et Hugging Face, permettant aux développeurs de prototyper, tester et déployer rapidement des workflows multi-agents pour des scénarios tels que assistants de recherche automatisés, pipelines de génération de contenu dynamique et automatisation des processus d'entreprise.

Simular AI Agent S2 est une solution complète pour créer des agents autonomes capables de gérer des tâches complexes en plusieurs étapes. Les utilisateurs peuvent importer des données du domaine pour la connaissance, mettre en place des stockages de mémoire à long terme pour maintenir le contexte, et intégrer des outils externes (API, navigateurs web, bases de données) pour obtenir des informations en temps réel. La plateforme exploite des modèles GPT-4 finement ajustés pour une prise de décision robuste et supporte des interfaces conversationnelles et non conversationnelles. Les agents peuvent être déployés via des points d'API ou intégrés dans des applications, offrant des tableaux de bord de monitoring pour des insights de performance et des logs. La sécurité intégrée de Simular garantit la confidentialité des données et la conformité, rendant l'Agent S2 adapté au service client, à la recherche de marché et à l'automatisation des flux de travail dans divers secteurs.

Agentic-Systems est conçu pour simplifier le développement d'applications IA autonomes sophistiquées en proposant une architecture modulaire composée de composants agent, outil et mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés encapsulant des API externes ou des fonctions internes, tandis que les modules de mémoire conservent les informations contextuelles à travers les itérations des agents. Le moteur d’orchestration intégré planifie les tâches, résout les dépendances et gère les interactions multi-agent pour des flux de travail collaboratifs. En séparant la logique de l’agent des détails d’exécution, le cadre permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle facile et un contrôle précis du comportement de l’agent. Que ce soit pour prototyper des assistants de recherche, automatiser des pipelines de données ou déployer des agents d’aide à la décision, Agentic-Systems offre les abstractions et modèles nécessaires pour accélérer le développement de solutions IA de bout en bout.

Agentle fournit un cadre structuré pour que les développeurs construisent des agents d'IA personnalisés avec un minimum de code boilerplate. Il supporte la définition de workflows d'agents sous forme de séquences de tâches, l'intégration transparente avec des API et outils externes, la gestion de la mémoire conversationnelle pour la conservation du contexte, et une journalisation intégrée pour l'auditabilité. La bibliothèque propose également des hooks pour étendre la fonctionnalité, la coordination de plusieurs agents pour des pipelines complexes et une interface unifiée pour exécuter les agents localement ou les déployer via des API HTTP.

AgentLLM est un cadre d'agent IA basé sur le web permettant aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter des agents autonomes via une interface graphique ou des définitions JSON. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes en raisonnant sur des tâches, invoquer du code via des outils Python ou des API externes, maintenir la conversation et la mémoire, et s'adapter en fonction des résultats. La plateforme supporte OpenAI, Azure ou des modèles auto-hébergés, offrant des intégrations outils intégrées pour la recherche web, la gestion de fichiers, le calcul mathématique et des plugins personnalisés. Conçue pour l'expérimentation et la prototypisation rapide, AgentLLM simplifie la construction d'agents intelligents capables d'automatiser des processus commerciaux complexes, l'analyse de données, le support client et des recommandations personnalisées.

Le SDK Azure AI Agent est un cadre complet qui permet aux développeurs de créer des agents intelligents et autonomes capables d'exécuter des tâches complexes. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs, des exécuteurs et des composants de mémoire qui collaborent pour évaluer les intentions des utilisateurs, planifier des actions, invoquer des API externes ou des outils personnalisés, et stocker l’état de façon persistante. Le SDK supporte l’intégration avec divers LLMs, permettant des conversations contextuelles et une prise de décision. Avec une télémétrie intégrée et des connecteurs de services Azure, les agents peuvent gérer la récupération d’erreurs, évoluer dans des environnements cloud, et maintenir des interactions sécurisées. Le prototypage rapide est facilité par des modèles CLI et des compétences préconstruites, permettant aux équipes de déployer des travailleurs numériques automatisant des flux, améliorant le support client ou effectuant des analyses de données de manière indépendante.