Replit est une plateforme de développement logiciel alimentée par l'IA, dédiée à la codification et à la collaboration.
5 sous-catégories · 3 259 agents · Mis à jour le 29 septembre 2026
Développement et technique couvre les agents et l'infrastructure que les développeurs utilisent pour construire, exécuter et étendre des agents IA. La catégorie Plateformes et frameworks d'IA en constitue la base : environnements d'agents hébergés, frameworks d'orchestration, systèmes multi-agents et serveurs de protocole qui relient les modèles aux outils et aux données. Les catégories Environnement de développement et Services de modèles ajoutent SDK, environnements d'exécution, moteurs de service de modèles et toute la tuyauterie nécessaire pour déployer des agents à grande échelle. Les agents de la catégorie Aide au codage écrivent, refactorisent, testent et relisent du code, des extensions d'éditeur aux agents qui traitent une issue entière et ouvrent une pull request. Les agents de la catégorie Outils Web agissent sur Internet : ils naviguent sur les sites, remplissent des formulaires, extraient des données et font circuler l'information entre applications web.
Le choix relève ici surtout de l'ingénierie. Vérifiez les langages et modèles pris en charge, la possibilité d'auto-hébergement et la façon dont le framework gère les appels d'outils, la mémoire, les nouvelles tentatives et l'observabilité une fois les agents en production. Évaluez la maturité du projet, notamment la documentation, l'historique des versions, la réactivité sur les issues et la licence, car beaucoup d'entrées sont open source et certaines licences restreignent l'usage commercial. Pour les agents de codage, vérifiez à quoi ils accèdent dans vos dépôts et terminaux et si les modifications passent toujours par une revue. Pour les agents de navigation, vérifiez comment ils gèrent les connexions et les conditions d'utilisation des sites, et tenez-les éloignés des identifiants dont ils n'ont pas besoin. Les coûts viennent surtout des appels de modèles effectués par l'agent : estimez la consommation de tokens sur des tâches réalistes.
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Cette catégorie rassemble les plateformes, runtimes et frameworks sur lesquels tournent les agents IA.
Explorez des assistants de programmation IA qui génèrent et complètent du code, expliquent une logique peu familière, détectent les bogues…
Cette catégorie regroupe les briques techniques pour créer et faire tourner des agents IA : frameworks et SDK…
Les services de modèles regroupent l'infrastructure qui fait tourner les agents IA : SDK, frameworks multi-agents…
24 agents retenus parmi 3 259, chacun cité une seule fois. Classés selon le trafic du site propre à l'agent, les étoiles GitHub, le nombre de sous-catégories couvertes et les sauvegardes des utilisateurs.
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Zapier connecte des applications, automatise des flux de travail et augmente la productivité.
Plateforme basée sur l'IA pour créer et déployer des systèmes et des agents d'IA de niveau entreprise.
Un terminal moderne avec IA, conçu pour la productivité des équipes.
Une plateforme pour construire et exploiter facilement des applications d'IA générative.
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Power Automate transforme les tâches répétitives en flux de travail automatisés grâce à l'IA.
Cours pratique enseignant la création d'agents IA autonomes avec Hugging Face Transformers, APIs et intégration d'outils personnalisés.
Imbue est un agent IA conçu pour améliorer la conversation et la collaboration grâce à un dialogue intelligent.
SWE-agent exploite de manière autonome les modèles linguistiques pour détecter, diagnostiquer et corriger les problèmes dans les dépôts GitHub.
Testsigma est une plateforme de test pilotée par l'IA qui automatise la création et l'exécution des cas de test.
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Jules est un agent IA conçu pour aider dans diverses tâches avec efficacité.
GPTMe est un cadre basé sur Python pour créer des agents IA personnalisés avec mémoire, intégration d'outils et APIs en temps réel.
SiteGPT alimente des chatbots de support client basés sur l'IA pour les sites web, en s'appuyant sur votre contenu.
Linkup est un agent IA qui automatise les communications professionnelles et la gestion des tâches.
LangChain Studio offre une interface visuelle pour la création, le test et le déploiement d'agents IA et de flux de travail en langage naturel.
AYCD propose des outils pour maximiser la productivité, l'efficacité et les bénéfices.
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Simli est un agent IA conçu pour la communication personnalisée et l'amélioration de la productivité.
Agent-FLAN est un framework open-source pour agents IA permettant l'orchestration multi-rôle, la planification, l'intégration d'outils et l'exécution de workflows complexes.
RinSim est un cadre de simulation multi-agent basé sur Java pour l'évaluation de la gestion dynamique des véhicules, du covoiturage et des stratégies logistiques.
Un outil d'IA utilisant les embeddings Anthropic Claude via CrewAI pour trouver et classer des entreprises similaires en fonction de listes d'entrée.
Un framework est une bibliothèque avec laquelle vous développez : il fournit des briques pour les prompts, les outils, la mémoire et la coordination de plusieurs agents, et vous hébergez vous-même le résultat. Une plateforme est un service hébergé qui exécute les agents pour vous, généralement avec un éditeur visuel, des intégrations, du monitoring et la facturation. Beaucoup de produits de la catégorie Plateformes et frameworks d'IA proposent les deux. Les frameworks offrent plus de contrôle ; les plateformes permettent d'avoir quelque chose qui tourne plus vite.
Accordez l'autonomie progressivement. Les agents de la catégorie Aide au codage peuvent mener à bien des tâches bien délimitées, comme corriger un test qui échoue ou mettre à jour une dépendance, mais ils peuvent aussi faire avec assurance des modifications étendues et erronées. Faites-les travailler dans une branche ou un bac à sable, exigez des pull requests et une revue humaine, gardez les identifiants de production hors de leur portée et assurez-vous que vos tests couvrent le code qu'ils touchent avant de leur confier des tâches plus larges.
L'essentiel du coût vient de l'utilisation des modèles, qui augmente avec le nombre d'étapes, la longueur du contexte et les nouvelles tentatives en cas d'échec. Exécutez quelques tâches réalistes, relevez les tokens consommés par tâche, puis multipliez par le volume attendu. Ajoutez l'hébergement, le stockage vectoriel et les éventuels frais par utilisateur ou par exécution. Les outils de la catégorie Services de modèles qui prennent en charge la mise en cache, ou des modèles plus petits pour les étapes simples, peuvent réduire nettement les coûts.
Chaque agent reçoit un score combiné. La popularité pèse le plus, mesurée par les visites mensuelles sur le site propre à l'agent ou par les étoiles GitHub, car beaucoup de projets de ce groupe sont open source. Le score tient aussi compte du nombre de sous-catégories de « Développement et technique » couvertes par l'agent et de la fréquence à laquelle les utilisateurs de Creati.ai l'enregistrent. Chaque agent n'est cité qu'une fois, seuls les agents dont l'activité principale relève de ce groupe sont retenus, et la publicité n'a aucun effet sur l'ordre.
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