Pi Web Agent est un framework léger et extensible pour construire des agents de chat IA sur le web. Il utilise Python FastAPI en backend et un frontend React pour fournir des conversations interactives alimentées par OpenAI, Cohere ou LLM locaux. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents ou connecter des bases de données externes pour une recherche sémantique via des magasins vectoriels. Une architecture de plugins permet d’intégrer des outils personnalisés, des appels de fonctions et des API tierces localement. Il offre un accès complet au code source, des modèles de prompt basés sur le rôle et une mémoire configurable pour créer des assistants IA personnalisés.

Tohju propose une plateforme pour créer des agents IA qui automatisent divers flux de travail commerciaux. Ces agents IA peuvent traiter les demandes de service client, extraire des données structurées à partir de documents et gérer le contenu des réseaux sociaux, permettant ainsi aux entreprises de se concentrer sur leurs activités principales. Avec Tohju, vous pouvez intégrer ces agents dans des systèmes existants, garantissant des opérations transparentes, une productivité accrue et une réduction des coûts opérationnels. Le modèle auto-hébergé garantit la sécurité des données et une personnalisation adaptée aux besoins de votre entreprise.

Aladin propose une architecture modulaire permettant aux développeurs de définir des agents autonomes propulsés par de grands modèles de langage (LLMs). Chaque agent peut charger des backends mémoire (ex. SQLite, en mémoire), utiliser des modèles de prompts dynamiques et intégrer des plugins personnalisés pour des appels API externes ou l'exécution de commandes locales. Il possède un planificateur de tâches qui décompose des objectifs de haut niveau en actions séquencées, les exécutant dans l'ordre et les réitérant basés sur le feedback de l'LLM. La configuration est gérée via des fichiers YAML et des variables d'environnement, l'adaptant à divers cas d'usage. Les utilisateurs peuvent déployer Aladin via Docker Compose ou pip. Les interfaces CLI et HTTP basées sur FastAPI permettent de lancer des agents, surveiller leur exécution et inspecter l'état de la mémoire, facilitant l'intégration avec des pipelines CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personnalisés.

L'API Open Assistant fournit un client Python complet et des outils CLI pour interagir avec le serveur Open Assistant, une plateforme open-source de communication IA auto-hébergée. En exposant des points de terminaison pour créer des conversations, envoyer des invites utilisateur, diffuser des réponses générées par IA et recueillir des commentaires sur les réponses, elle permet aux développeurs d'orchestrer des workflows de chat complexes. Elle supporte la configuration de connexion, les jetons d'authentification, la sélection de modèles personnalisables et la gestion de messages groupés. Qu'elle soit déployée localement pour la confidentialité ou connectée à des instances distantes, l'API offre un contrôle complet sur l'état des conversations et la journalisation, idéale pour construire, tester et faire évoluer des assistantes de style ChatGPT dans diverses applications.

ChatterMate est une plateforme de support client alimentée par l'IA conçue pour fournir une assistance tout au long de la journée. Elle combine des agents IA avec une supervision humaine pour gérer un large éventail de demandes clients. La plateforme comprend une IA consciente du contexte, un transfert fluide vers les humains, une intégration profonde avec les principaux outils, un thème personnalisable et des analyses en temps réel. Que vous soyez une petite entreprise à la recherche d'une solution auto-hébergée ou une grande entreprise nécessitant un développement sur mesure, ChatterMate propose des plans tarifaires flexibles pour répondre à vos besoins.

Local-Super-Agents offre une plateforme basée sur Python pour créer des agents AI autonomes qui fonctionnent entièrement en local. Le framework propose des composants modulaires, y compris des magasins de mémoire, des kits d'outils pour l'intégration API, des adaptateurs LLM et une orchestration d'agents. Les utilisateurs peuvent définir des agents de tâches personnalisés, chaîner des actions et simuler la collaboration multi-agent dans un environnement sandbox. Il abstrait la configuration complexe en proposant des utilitaires CLI, des modèles préconfigurés et des modules extensibles. Sans dépendances cloud, les développeurs gardent la confidentialité des données et le contrôle des ressources. Son système de plugins supporte l'intégration de scrapeurs web, de connecteurs de bases de données et de fonctions Python personnalisées, permettant des workflows comme la recherche autonome, l'extraction de données et l'automatisation locale.