Cette catégorie regroupe les briques techniques pour créer et faire tourner des agents IA : frameworks et SDK, bibliothèques d'orchestration pour des workflows LLM en plusieurs étapes, consoles de gestion auto-hébergées, hébergement géré de runtimes d'agents, et environnements de simulation avec bancs d'essai pour l'apprentissage par renforcement. De quoi prototyper un agent, brancher mémoire et outils, tester puis déployer.
258 agents · Mis à jour le 29 septembre 2026
Cadre d'agent IA modulaire permettant la mémoire, l'intégration d'outils et la raisonnement multi-étapes pour automatiser des flux de travail complexes de développeur.
Framework Java open-source pour le développement de systèmes multi-agents conformes à FIPA, offrant communication entre agents, gestion du cycle de vie et mobilité.
Un package Laravel pour intégrer et gérer des agents IA, orchestrant des flux de travail LLM avec des outils et une mémoire personnalisables.
Une plateforme Web pour concevoir, orchestrer et gérer des workflows d'agents AI personnalisés avec raisonnement à plusieurs étapes et sources de données intégrées.
Une bibliothèque cliente Python permettant aux développeurs d'interagir avec et de gérer les conversations sur un serveur d'assistant IA open-source.
Un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agent open-source pour la conduite autonome coopérative en scénarios de trafic.
Un framework Python léger permettant une orchestration modulaire multi-agent avec des outils, de la mémoire et des workflows personnalisables.
Un cadre d'agent IA autonome basé sur Python offrant mémoire, raisonnement et intégration d'outils pour l'automatisation de tâches multi-étapes.
PyGame Learning Environment fournit une collection d'environnements RL basés sur Pygame pour entraîner et évaluer des agents IA dans des jeux classiques.
Un cadre CLI qui orchestre le modèle Claude Code d’Anthropic pour la génération, l’édition et la refactorisation automatisées du code en tenant compte du contexte.
Démo d'agent IA avec appel de fonction basé sur LangChain, recherche web, récupération de mémoire, exécution de code et interaction vocale via API.
codAI est un cadre d'agent IA open-source pour la génération de code intelligente, la refactorisation et l'assistance au développement contextuelle.
GAMA Genstar Plugin intègre des modèles d'IA générative dans les simulations GAMA pour la génération automatique de comportements d'agents et de scénarios.
Un modèle Vibe Framework permettant de structurer un agent de codage AI autonome pour la génération, la revue, les tests et l'automatisation du code.
AgentSimulation est un cadre Python pour la simulation en temps réel d'agents autonomes 2D avec des comportements de pilotage personnalisables.
Une simulation de football multi-agent utilisant JADE, où des agents IA coordonnés jouent de manière autonome des matchs de football.
Local-Super-Agents permet aux développeurs de créer et d'exécuter localement des agents AI autonomes avec des outils personnalisables et une gestion de la mémoire.
Gomoku Battle est un framework Python permettant aux développeurs de construire, tester et faire s'affronter des agents IA dans le jeu Gomoku.
Modèle FastAPI prêt pour la production utilisant LangGraph pour construire des agents LLM évolutifs avec des pipelines personnalisables et une intégration mémoire.
Un outil CLI open-source qui répète et traite les invites utilisateur avec Ollama LLMs pour les flux de travail d'agents IA locaux.
Une extension VS Code intégrant GitHub Copilot pour fournir une autocomplétion intelligente et une génération de code Groq.
Un serveur LSP utilisant les modèles GPT d'OpenAI pour automatiser des tâches de refactorisation de code telles que l'extraction de méthode, le renommage de variables et le formatage.
Le cadre CArtAgO offre des outils dynamiques basés sur des artefacts pour créer, gérer et coordonner sans effort des environnements multi-agent complexes.
DreamGPT est un cadre d'agent IA open-source qui automatise les tâches en utilisant des agents basés sur GPT avec des outils modulaires et une mémoire.
Un cadre Python pour construire, simuler et gérer des systèmes multi-agents avec des environnements et comportements d'agents personnalisables.
Un composant d'éditeur de code basé sur le web permettant une intégration et une exécution transparentes du code Python utilisant le plugin ChatGPT Code Interpreter.
NeuralABM entraîne des agents pilotés par des réseaux neuronaux pour simuler des comportements complexes et des environnements dans des scénarios de modélisation basée sur des agents.
Un plugin IDA Pro alimenté par l'IA qui utilise des LLMs pour générer des commentaires, renommer des fonctions et résumer du code assembleur.
Une bibliothèque Java proposant des environnements de simulation personnalisables pour les systèmes multi-agents Jason, permettant une prototypage et des tests rapides.
Cadre Python open-source permettant la création d'agents IA personnalisés intégrant la recherche web, la mémoire et des outils.
Agentless est un cadre basé sur l'IA qui orchestre la génération, l'exécution et la validation automatisées du code sans couche d'agent dédiée.
Une plateforme sans code pour créer, héberger et partager des applications alimentées par l'IA avec intégration GPT et gestion de plugins.
Bibliothèque Python open-source qui implémente l'apprentissage par renforcement multi-agent à champ moyen pour un entraînement évolutif dans de grands systèmes d'agents.
ExampleAgent est un cadre de modèle pour créer des agents IA personnalisables qui automatisent les tâches via l'API OpenAI.
Une plateforme open-source pour les agents IA permettant de créer des agents personnalisables avec des kits d'outils modulaires et une orchestration LLM.
MASlite est un cadre léger en Python pour les systèmes multi-agents, permettant de définir des agents, la messagerie, la planification et la simulation d'environnements.
Une bibliothèque d'environnement d'apprentissage par renforcement personnalisable pour l'évaluation des agents IA sur des tâches de traitement et d'analyse de données.
Council est un cadre modulaire pour l'orchestration d'agents d'IA avec des chaînes personnalisables, des rôles et des intégrations d'outils.
Module Terraform pour automatiser le provisionnement de l'infrastructure cloud des agents IA, y compris le calcul sans serveur, les points de terminaison API et la sécurité.
Agent Forge est un framework CLI pour la création, l'orchestration et le déploiement d'agents IA intégrés avec LLMs et outils externes.
bedrock-agent est un cadre Python open-source permettant des agents AWS Bedrock LLM dynamiques avec chaîne d'outils et prise en charge de la mémoire.
E2B est un agent IA conçu pour faciliter les flux de travail en automatisant intelligemment.
CybMASDE fournit un cadre Python personnalisable pour simuler et former des scénarios d'apprentissage par renforcement profond multi-agent coopératif.
Un cadre basé sur Python pour construire des agents IA personnalisés intégrant LLMs et outils pour l'automatisation des tâches.
Un tutoriel pratique démontrant comment orchestrer des agents IA de style débat à l’aide de LangChain AutoGen en Python.
TunaCode est un assistant de codage alimenté par l'IA qui génère instantanément des applications web full-stack, du code boilerplate et des scaffolds de projets.
L'API Bridge Agent intègre des API externes avec des agents AI, permettant des appels API en langage naturel et l’analyse automatisée des réponses.
Un assistant de codage alimenté par IA pour ordinateur de bureau qui génère des extraits de code et des projets complets à partir d'invites en langage naturel utilisant GPT.
Un exemple de client Salesforce illustrant comment intégrer et étendre AgentForce pour créer des agents conversationnels personnalisés alimentés par l'IA.
Une boîte à outils d'assistant de codage IA modulaire fournissant la génération de code, la refactorisation, le débogage et l'automatisation de la documentation.
