pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.

Le DND LLM Game utilise de grands modèles linguistiques comme maître du donjon IA, créant en réponse aux prompts des joueurs des descriptions narratives, quêtes et rencontres en temps réel. Il s'intègre à l'API GPT d'OpenAI et supporte la personnalisation des paramètres d'aventure, niveaux de difficulté et personnalités NPC. Lorsqu'un joueur décrit une action ou pose une question dans le chat, l'IA génère des détails de scène vivants, des dialogues et des chemins d'histoire divergents à la volée. Les développeurs et maîtres de jeu peuvent configurer l’engin via des scripts Python, ajuster les paramètres du modèle et étendre le cadre pour inclure des modules personnalisés, ce qui en fait un outil flexible pour des sessions RPG en solo ou des campagnes de jeu assistées par IA.

Personal AI Assistant est un agent AI modulaire développé en Python pour fournir une conversation, une mémoire contextuelle et l'exécution automatique de tâches. Il dispose d'un système de plugins pour la navigation web, la gestion de fichiers, l'envoi d'emails et la planification de calendrier. Soutenu par des modèles linguistiques d'OpenAI ou locaux et un stockage mémoire basé sur SQLite, il conserve l'historique de la conversation et adapte ses réponses au fil du temps. Les développeurs peuvent étendre ses capacités avec des modules personnalisés pour créer un assistant sur mesure pour la productivité, la recherche ou l'automatisation domestique.