GenerativeAgentsCN est une adaptation open-source en chinois du cadre Stanford des agents génératifs, conçu pour simuler des personnages numériques réalistes. En combinant de grands modèles linguistiques avec un module de mémoire à long terme, des routines de réflexion et une logique de planification, il orchestre des agents qui perçoivent le contexte, rapellent des interactions passées et décident autonomement des prochaines actions. La boîte à outils fournit des notebooks Jupyter prêts à l’emploi, des composants Python modulaires et une documentation complète en chinois pour guider les utilisateurs dans la configuration des environnements, la définition des caractéristiques de l’agent et la personnalisation des paramètres de mémoire. Utilisez-la pour explorer le comportement de PNJ piloté par IA, prototyper des bots de service client ou réaliser des recherches académiques sur la cognition des agents. Avec des API flexibles, les développeurs peuvent étendre les algorithmes de mémoire, intégrer leurs propres LLM et visualiser les interactions des agents en temps réel.

CamelAGI est un cadre open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes. Il dispose d'une architecture de plugins pour des outils personnalisés, d'une intégration de mémoire à long terme pour la persistance du contexte, et du support pour plusieurs grands modèles linguistiques tels que GPT-4 et Llama 2. Grâce à des modules de planification et d'exécution explicites, les agents peuvent décomposer des tâches, appeler des API externes et s'adapter au fil du temps. La extensibilité et l'approche communautaire rendent CamelAGI adapté pour des prototypes de recherche, des systèmes de production et des projets éducatifs.

IMMA (Interactive Multi-Modal Memory Agent) est un cadre modulaire conçu pour améliorer l’IA conversationnelle avec une mémoire persistante. Il encode le texte, les images et d’autres données des interactions passées dans un stockage mémoire efficace, effectue une récupération sémantique pour fournir un contexte pertinent lors de nouveaux dialogues, et applique des techniques de résumé et de filtrage pour maintenir la cohérence. Les API de IMMA permettent aux développeurs de définir des politiques d’insertion et de récupération de mémoire personnalisées, d’intégrer des embeddings multimodaux et de peaufiner l’agent pour des tâches spécifiques au domaine. En gérant le contexte utilisateur à long terme, IMMA supporte des cas d’usage nécessitant continuité, personnalisation et raisonnement multi-tours sur des sessions prolongées.

Strands Agents fournit un environnement full-stack pour créer des assistants intelligents. Les utilisateurs peuvent définir des flux de conversation, gérer des bases de connaissances, configurer des paramètres de mémoire et s'intégrer via webhooks ou API externes. La plateforme offre des analyses pour mesurer la performance, des outils de collaboration pour la gestion des versions, et un déploiement fluide sur chat web, mobile ou widgets intégrés. Aucune compétence en programmation n'est requise — personnalisez le comportement via un éditeur visuel et faites évoluer les agents pour gérer un volume élevé de requêtes.

SonAgent est un cadre extensible open-source conçu pour construire, organiser et exécuter des agents IA en Python. Il fournit des modules principaux pour le stockage de mémoire, des wrappers d'outils, la logique de planification et la gestion d'événements asynchrones. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, intégrer des modèles linguistiques, gérer la mémoire à long terme des agents et orchestrer plusieurs agents pour collaborer sur des tâches complexes. La conception modulaire de SonAgent accélère le développement de bots conversationnels, d'automatisations de flux de travail et de systèmes d'agents distribués.

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.

Agent Script fournit une couche de script déclarative sur de grands modèles linguistiques, vous permettant d'écrire des scripts YAML ou JSON qui définissent les flux de travail de l'agent, les appels d'outils et l'utilisation de mémoire. Vous pouvez connecter OpenAI, des LLM locaux ou d'autres fournisseurs, connecter des API externes en tant qu'outils, et configurer des backend de mémoire à long terme. Le framework gère la gestion du contexte, l'exécution asynchrone et la journalisation détaillée en standard. Avec un code minimal, vous pouvez prototyper des chatbots, des flux RPA, des agents d'extraction de données ou des boucles de contrôle personnalisées, facilitant la création, le test et le déploiement d'automatisations alimentées par l'IA.