Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

js-agent fournit aux développeurs une boîte à outils minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes en JavaScript. Il offre des abstractions pour la mémoire de conversation, des outils d'appel de fonctions, des stratégies de planification personnalisables et la gestion des erreurs. Avec js-agent, vous pouvez rapidement connecter des invites, gérer l'état, invoquer des API externes et orchestrer des comportements complexes d'agents via une API simple et modulaire. Conçu pour fonctionner dans des environnements Node.js, il s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI pour alimenter des agents intelligents et contextualisés.

Sec-ConvAgent est un module d’agent AI spécialisé axé sur des interactions conversationnelles sécurisées et respectueuses de la vie privée. Basé sur le framework Agentic-OS, il chiffre les messages et les journaux de contexte à l’aide de protocoles cryptographiques robustes, assurant la protection des entrées sensibles des utilisateurs lors de la transmission et du stockage. Il s’intègre avec des LLM populaires en gérant automatiquement le chiffrement et le déchiffrement sans intervention du développeur. En exploitant une gestion sécurisée des clés, des contrôles d’accès basés sur les rôles et des pipelines de cryptage de bout en bout, Sec-ConvAgent permet aux organisations de déployer des agents conversationnels dans les domaines de la santé, de la finance, du juridique et d’autres secteurs réglementés. Les développeurs peuvent configurer des canaux sécurisés, définir des politiques de chiffrement et intégrer sans effort des flux de dialogue sécurisés dans leur orchestration d’agent Agentic-OS existante. Sec-ConvAgent comble le fossé entre interfaces conversationnelles alimentées par l’IA et exigences de sécurité strictes.

Meshy est un agent AI qui utilise le traitement du langage naturel pour faciliter des interactions personnalisées. Il engage les utilisateurs à travers des conversations dynamiques, comprenant le contexte et les préférences des utilisateurs pour fournir des expériences sur mesure. Meshy peut assister dans diverses tâches, rendant les flux de travail plus fluides et améliorant la communication sur les différentes plateformes. Avec ses algorithmes innovants, il vise à rationaliser les interactions et aider les utilisateurs à naviguer à travers l'information sans effort.

Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.