Plan Agent avec Meta-Agent offre une architecture d'agent IA stratifiée : l'Agent de Planification génère des stratégies structurées pour atteindre des objectifs de haut niveau, tandis que le Meta-Agent supervise l'exécution, ajuste les plans en temps réel, et délègue les sous-tâches à des sous-agents spécialisés. Il dispose de connecteurs d'outils plug-and-play (ex. APIs web, bases de données), d'une mémoire persistante pour le maintien du contexte, et d'une journalisation configurable pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent étendre le framework avec des modules personnalisés pour divers scénarios d'automatisation, de la traitement de données à la génération de contenu ou au support à la décision.

Le dépôt Agent Supervisor Example démontre comment orchestrer plusieurs agents AI autonomes dans un flux de travail coordonné. Écrit en Python, il définit une classe Supervisor pour dispatcher des tâches, surveiller le statut des agents, gérer les échecs et agréger les réponses. Vous pouvez étendre les classes d'agents de base, brancher différentes API de modèles et configurer les politiques de planification. Il enregistre les activités pour l'audit, supporte l'exécution parallèle et offre une conception modulaire pour une personnalisation facile et une intégration dans de plus grands systèmes d'IA.

AgentUniverse fournit un SDK Python unifié pour concevoir, orchestrer et exécuter des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent définir le comportement des agents, intégrer des outils ou API externes, gérer la mémoire de conversation et séquencer des tâches multi-étapes. Supportant LangChain, des plugins d'outils personnalisés, et des environnements d'exécution configurables, il accélère le développement et le déploiement des agents. La surveillance et la journalisation intégrées offrent des insights en temps réel, tandis que son architecture modulaire permet une extension facile avec de nouvelles capacités ou modèles IA.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

AUITestAgent exploite la puissance de l'IA basée sur GPT pour rationaliser les tests UI mobiles. En lui fournissant des captures d'écran d'application et des scénarios de test textuels, il génère automatiquement des scripts Appium prêts à être exécutés sur des émulateurs ou des appareils réels. L'agent prend en charge les environnements de test Android et iOS, offrant des invites personnalisables pour des workflows spécifiques. Il fournit également des rapports de résultats de tests et s'intègre facilement dans les systèmes CI/CD existants, assurant des tests de régression et fonctionnels plus rapides et plus fiables avec un effort manuel minimal.

BotGauge est une plateforme à faible code propulsée par l'IA générative qui révolutionne l'automatisation des tests. Elle permet aux utilisateurs d'écrire des scénarios de cas de test en anglais et de les automatiser avec le soutien de l'IA. Visant à améliorer l'efficacité des tests, à réduire les coûts et à accélérer le temps de mise sur le marché, BotGauge simplifie le processus d'automatisation de bout en bout pour les applications basées sur le web. Avec des fonctionnalités telles que des tests d'API, de bases de données, fonctionnels, visuels et UI, BotGauge est conçu pour couvrir de manière exhaustive tous les besoins en matière de tests.

EasyAgent fournit un cadre complet pour la construction d'agents IA autonomes en Python. Il offre des backends LLM modulaires tels que OpenAI, Azure et modèles locaux, des modules de planification et de raisonnement personnalisables, une intégration d'outils API et un stockage mémoire persistant. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents par des configurations YAML ou Python simples, utiliser l'appel de fonctions intégré pour accéder à des données externes, et orchestrer plusieurs agents pour des flux de travail complexes. EasyAgent inclut également des fonctionnalités telles que la journalisation, la surveillance, la gestion des erreurs et des points d'extension pour des implémentations sur mesure. Son architecture modulaire accélère le prototypage et le déploiement d'agents spécialisés dans des domaines comme le support client, l'analyse de données, l'automatisation et la recherche.

JARVIS-1 offre une architecture modulaire combinant une interface en langage naturel, un module mémoire et un exécuteur de tâches basé sur des plugins. Bâti sur GPT-index, il sauvegarde les conversations, récupère le contexte et évolue avec les interactions de l’utilisateur. Les utilisateurs définissent des tâches via des prompts simples, tandis que JARVIS-1 orchestre la planification des travaux, l'exécution du code, la manipulation de fichiers et la navigation web. Son système de plugins permet des intégrations sur mesure pour les bases de données, e-mails, PDFs et services cloud. Déployable via Docker ou CLI sur Linux, macOS et Windows, JARVIS-1 garantit un fonctionnement hors ligne et un contrôle total des données, ce qui le rend idéal pour les développeurs, équipes DevOps et utilisateurs avancés recherchant une automatisation sécurisée et extensible.

LangGraph MCP utilise des graphes acycliques dirigés pour représenter des séquences d’appels LLM, permettant aux développeurs de décomposer des tâches en nœuds avec prompts, entrées et sorties configurables. Chaque nœud correspond à une invocation LLM ou à une transformation de données, facilitant l’exécution paramétrée, le branchement conditionnel et les boucles itératives. Les utilisateurs peuvent sérialiser des graphes au format JSON/YAML, gérer les workflows avec contrôle de version et visualiser les chemins d’exécution. Le framework supporte l’intégration avec plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompts personnalisés et des hooks de plugins pour la pré-traitement, le post-traitement et la gestion des erreurs. LangGraph MCP offre des outils CLI et un SDK Python pour charger, exécuter et surveiller les pipelines d’agents basés sur des graphes, idéal pour l’automatisation, la génération de rapports, les flux conversationnels et les systèmes d’aide à la décision.

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.

AutoAct est conçu pour simplifier le développement d'agents intelligents en combinant le raisonnement basé sur LLM avec une planification structurée et une intégration modulaire d'outils. Il offre un composant Planificateur pour générer des séquences d'actions, un ToolKit pour définir et invoquer des API externes, et un module Mémoire pour maintenir le contexte. Avec la journalisation, la gestion des erreurs et des politiques configurables, AutoAct supporte une automatisation robuste de bout en bout pour des tâches telles que l'analyse de données, la génération de contenu et les assistants interactifs. Les développeurs peuvent personnaliser les flux de travail, étendre les outils et déployer des agents sur site ou dans le cloud.

Bot-With-Plan offre un modèle Python modulaire pour construire des agents IA qui génèrent d'abord un plan détaillé avant l'exécution. Il utilise GPT d'OpenAI pour analyser les instructions utilisateur, décomposer les tâches en étapes séquentielles, valider le plan, puis exécuter chaque étape via des outils externes comme la recherche web ou des calculatrices. Le cadre inclut la gestion des prompts, le parsing des plans, l'orchestration de l'exécution et la gestion des erreurs. En séparant les phases de planification et d'exécution, il offre une meilleure supervision, un débogage plus simple et une structure claire pour l’extension avec de nouveaux outils ou capacités.

Huginn est un cadre d'automatisation polyvalent et open-source qui permet aux utilisateurs de créer des agents pour surveiller, collecter et agir sur des données provenant de diverses sources telles que des sites web, des API, des médias sociaux et des e-mails. Chaque agent peut être configuré pour se déclencher lors de certains événements, transformer des données et les transmettre à d'autres agents ou services externes. Avec une planification intégrée, la journalisation et une bibliothèque riche de types d'agents—comme RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent et DataOutputAgent—Huginn supporte des flux de travail complexes et une logique conditionnelle. Il fonctionne sur Linux, macOS, Windows ou Docker, et peut être étendu avec du code Ruby personnalisé ou des conteneurs Docker pour des tâches spécifiques et des intégrations.