Les 12 meilleurs cadres pour la création d’agents d’IA en 2025

Dans ce guide, vous allez :

• Comprendre ce que sont les cadres d’agents d’IA
• Découvrez les facteurs clés à prendre en compte lors de l’évaluation de ces bibliothèques
• Découvrez les meilleurs frameworks d’agents d’IA
• Comparer ces outils dans un tableau récapitulatif clair

Plongeons dans l’aventure !

Qu’est-ce qu’un cadre d’agent d’IA ?

Les cadres d’agents d’intelligence artificielle sont des outils qui simplifient la création, le déploiement et la gestion d’agents d’intelligence artificielle autonomes. Dans ce contexte, un agent d’IA est une entité logicielle qui perçoit son environnement, traite des informations et prend des mesures pour atteindre des objectifs spécifiques.

Ces cadres offrent des composants et des abstractions préconstruits pour aider les développeurs à construire des agents alimentés par l’IA, généralementà l’aide de LLM. Ils prennent en charge des systèmes puissants capables de percevoir des données, de traiter des informations et de prendre des décisions.

Les principales caractéristiques de ces outils sont l’architecture des agents, la gestion de la mémoire, l’orchestration des tâches et l’intégration des outils.

Aspects à prendre en compte lors de la sélection des meilleurs cadres pour la création d’agents d’intelligence artificielle

Voici les principaux éléments à prendre en compte lorsque l’on compare les meilleurs frameworks d’agents d’IA disponibles :

• Référentiel: Un lien vers la base de code de l’outil, où vous pouvez trouver toutes les informations pertinentes.
• Langage de programmation: Le langage dans lequel la bibliothèque est développée et distribuée en tant que paquet.
• Développé par: L’équipe ou l’entreprise à l’origine de l’outil.
• Étoiles GitHub: Le nombre d’étoiles que le dépôt a reçu, indiquant sa popularité.
• Caractéristiques: Liste des possibilités offertes par le cadre.
• Modèles pris en charge: Liste des modèles d’IA ou des fournisseurs avec lesquels l’outil s’intègre.

“Les frameworks d’IA sont le nouveau moteur d’exécution des agents intelligents, définissant la manière dont ils pensent, agissent et évoluent. L’alimentation de ces frameworks avec un accès web en temps réel et une infrastructure de données fiable permet aux développeurs de construire des systèmes d’IA plus intelligents, plus rapides et prêts à la production.” – Ariel Shulman, chef de produit, Bright Data

Meilleures structures d’agents d’IA

Voir la liste des meilleurs frameworks pour la construction d’agents d’IA sur le marché, sélectionnés sur la base des critères présentés précédemment.

Remarque: la liste ci-dessous n’est pas un classement, mais plutôt une collection des meilleurs frameworks d’agents d’IA. En détail, chaque outil est adapté à des cas d’utilisation et à des scénarios spécifiques.

AutoGen

AutoGen est un cadre soutenu par Microsoft pour la construction de systèmes d’IA multi-agents autonomes ou assistés par l’homme. Il vous fournit des API flexibles, des outils de développement et une interface graphique sans code (AutoGen Studio) pour prototyper, exécuter et évaluer des agents d’IA. Ces agents peuvent couvrir des tâches telles que la navigation sur le web, l’exécution de code, les flux de travail basés sur le chat, et bien plus encore. AutoGen Studio est compatible avec les écosystèmes Python et .NET.

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💻 Langage de programmation: Python, .NET

👨‍💻 Développé par : Microsoft

⭐ GitHub stars: 43.1k+

⚙️ Caractéristiques:

• Prise en charge de plusieurs langues pour Python et .NET
• Prise en charge des agents autonomes et des agents humains dans la boucle
• Prise en charge de l’interface graphique par AutoGen Studio
• Une architecture en couches et extensible pour plus de flexibilité
• API de base, API AgentChat et API Extensions
• Prise en charge intégrée des agents de navigation web via Playwright
• Agents multimodaux pour les tâches impliquant l’automatisation du navigateur et l’interaction avec l’utilisateur
• Prise en charge du chat de groupe à la ronde pour l’orchestration d’équipes d’agents
• Les conditions de terminaison permettent aux agents de mettre fin aux discussions en fonction de règles personnalisées.
• Inclut des outils d’analyse comparative via AutoGen Bench
• Un riche écosystème d’outils, de paquets et d’agents contribués par la communauté

🧠 Modèles pris en charge: OpenAI, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Anthropic (support expérimental), Ollama (support expérimental), Gemini (support expérimental) et Semantic Kernel Adapter.

LangChain

LangChain est un framework Python open-source permettant de construire des applications et des agents puissants et prêts à la production à l’aide de LLM. Il simplifie le développement de l’IA en vous permettant d’enchaîner des composants modulaires et des intégrations tierces. LangChain vous permet d’avancer rapidement et de vous adapter à l’évolution de la technologie de l’IA grâce à sa conception flexible et évolutive et à son écosystème étendu.

Son ensemble d’outils comprend LangGraph, uncadre d’orchestration de bas niveau pour la construction d’agents d’intelligence artificielle contrôlables et dotés d’un état.

Découvrez comment intégrer le web scraping dans les flux de travail LangChain.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: Communauté

étoiles GitHub: 106k+

⚙️ Caractéristiques:

• Possibilité de remplacer facilement les modèles linguistiques, les sources de données et d’autres composants
• Possibilité de connecter les modèles linguistiques à diverses sources de données via une API intuitive de haut niveau
• Outils pour affiner les messages-guides afin de guider les modèles linguistiques et d’obtenir des résultats plus précis
• Soutien au développement des systèmes RAG
• Modules de mémoire permettant aux modèles linguistiques de conserver des informations sur les interactions passées
• Outils de déploiement et de contrôle des applications de modèles linguistiques
• Haut degré de personnalisation et de flexibilité grâce à une conception modulaire
• Grande évolutivité et flexibilité
• Documentation complète avec de nombreux exemples

🧠 Modèles pris en charge: OpenAI, Google, Hugging Face, Azure, AWS, Anthropic, et autres.

SDK des agents OpenAI

Le SDK OpenAI Agents (anciennement connu sous le nom d’OpenAI Swarm) est un cadre prêt à la production pour construire des flux de travail d’IA multi-agents. Il fournit un ensemble minimal de primitives :

• Lesagents: Les MFR équipés d’instructions et d’outils.
• Handoffs: Permettre aux agents de déléguer à d’autres agents des tâches spécifiques.
• Garde-fous: Valider les données transmises aux agents.

Le SDK OpenAI Agents a été conçu dans un souci de simplicité et de flexibilité. Il prend en charge des cas d’utilisation complexes, comprend des fonctions de traçage et d’évaluation intégrées et s’intègre parfaitement à Python.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par : OpenAI

⭐ GitHub étoiles: 8.6k+

⚙️ Caractéristiques:

• SDK léger et prêt à la production pour la création d’applications d’IA agentique
• Permet aux agents de déléguer des tâches à d’autres agents
• Les garde-fous valident les entrées de l’agent et appliquent les contraintes.
• La boucle d’agent intégrée gère les appels d’outils, les réponses LLM et les répétitions jusqu’à la fin.
• La conception Python-first permet le chaînage et l’orchestration en utilisant les fonctionnalités natives de Python.
• Les outils de fonction convertissent les fonctions Python en outils avec schéma et validation automatiques.
• Le traçage permet la visualisation, le débogage et la surveillance des flux d’agents.
• Soutien à l’évaluation, à la mise au point et à la distillation à l’aide d’outils OpenAI
• Des primitives minimales permettent une prise en main rapide et une personnalisation aisée.

🧠 Modèles supportés: OpenAI

Langflow

Langflow est un framework low-code pour construire et déployer visuellement des agents d’intelligence artificielle et des workflows. Il prend en charge n’importe quelle API, modèle ou base de données, et comprend un serveur d’API intégré pour transformer les agents en points d’extrémité. Langflow supporte les principaux LLM, les bases de données vectorielles et offre une bibliothèque croissante d’outils d’IA. Tout cela sans avoir besoin d’une installation lourde.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: Communauté

⭐ GitHub stars: 54.9k+

⚙️ Caractéristiques:

• Possibilité de démarrer rapidement et d’itérer à l’aide d’un constructeur visuel
• Accès au code sous-jacent pour personnaliser n’importe quel composant à l’aide de Python
• Capacité à tester et à affiner les flux dans un environnement de jeu étape par étape
• Prise en charge de l’orchestration multi-agents, de la gestion des conversations et de la recherche d’informations
• Possibilité de déployer en tant qu’API ou d’exporter les flux en JSON pour les applications Python
• Observabilité grâce à des intégrations avec des outils tels que LangSmith et LangFuse
• Sécurité et évolutivité de niveau entreprise pour les environnements de production

🧠 Modèles pris en charge: Amazon Bedrock, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, DeepSeek, Google, Groq, Hugging Face API, IBM Watsonx, LMStudio, Maritalk, Mistral, Novita AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenRouter, Perplexity, Qianfan, SambaNova, VertexAIm et xAI.

LlamaIndex

LlamaIndex (anciennement connu sous le nom de GPT Index) est un cadre pour la construction d’agents alimentés par LLM sur vos données, construit par Meta. Il permet la création d’agents de niveau de production qui peuvent rechercher, synthétiser et générer des informations à partir de données d’entreprise complexes. Il est livré avec plusieurs intégrations et plugins pour une fonctionnalité améliorée.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python, TypeScript

👨‍💻 Développé par: Meta

⭐ GitHub stars: 40.9k+

⚙️ Caractéristiques:

• API de haut niveau pour un prototypage rapide
• API de bas niveau pour une personnalisation avancée des connecteurs, des indices, des récupérateurs, etc.
• API pour la construction d’agents et de flux de travail agentiques alimentés par LLM
• Prise en charge de l’augmentation du contexte afin d’intégrer vos données privées dans les mécanismes d’apprentissage tout au long de la vie
• Outils intégrés pour l’ingestion de données à partir de PDF, d’API, de SQL, etc.
• Formats d’indexation des données intermédiaires optimisés pour la consommation de LLM
• Moteurs de requête enfichables pour répondre aux questions par l’intermédiaire de RAG (comme le montre notre guide du chatbot RAG sur les données SERP)
• Moteurs de chat pour des interactions multi-tours sur vos données
• Interface d’agent pour les applications LLM axées sur les tâches et augmentées d’outils
• Prise en charge des flux de travail pour une logique événementielle et multi-étapes avec plusieurs agents et outils
• Outils d’évaluation et d’observation des performances des applications LLM
• Prise en charge intégrée des applications multimodales
• Prise en charge des déploiements auto-hébergés et gérés via LlamaCloud
• LlamaParse pour l’analyse syntaxique de documents de pointe

🧠 Modèles supportés: AI21, Anthropic, AnyScale, Azure OpenAI, Bedrock, Clarifai, Cohere, Dashscope, Dashscope Multi-Modal, EverlyAI, Fireworks, Friendli, Gradient, Gradient Model Adapter, Groq, HuggingFace, Konko, LangChain, LiteLLM, Llama, LocalAI, MariTalk, MistralAI, Modelscope, MonsterAPI, MyMagic, NeutrinoAI, Nebius AI, NVIDIA, Ollama, OpenAI, OpenLLM, OpenRouter, PaLM, Perplexity, Pipeshift, PremAI, Portkey, Predibase, Replicate, RunGPT, SageMaker, SambaNova Systems, Together.ai, Unify AI, Vertex, vLLM, Xorbits Inference, et Yi

CrewAI

CrewAI est un framework Python léger et rapide construit entièrement à partir de zéro. Comparé aux autres frameworks d’agents d’IA de cette liste, il est complètement indépendant de LangChain ou de tout autre outil d’agent. Il offre aux développeurs à la fois une simplicité de haut niveau et un contrôle fin, ce qui le rend idéal pour construire des agents d’IA autonomes personnalisés pour n’importe quel cas d’utilisation.

Les deux principaux concepts de CrewAI sont les suivants :

• Équipes: Conçues pour l’autonomie et l’intelligence collaborative, elles vous permettent de constituer des équipes d’IA où chaque agent a des rôles, des outils et des objectifs définis.
• Flux: Fournissent un contrôle granulaire piloté par les événements et permettent l’orchestration d’un seul appel LLM. Les flux s’intègrent aux équipes pour une exécution précise.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: CrewAI + communauté

étoiles GitHub: 30k+

⚙️ Caractéristiques:

• Possibilité de créer des agents d’intelligence artificielle autonomes
• Flexibilité pour orchestrer des agents autonomes
• Capacité à combiner autonomie et précision pour les scénarios du monde réel
• Possibilité de personnaliser chaque couche du système, depuis les flux de travail de haut niveau jusqu’aux messages internes de bas niveau et aux comportements des agents.
• Des performances fiables pour les tâches simples et complexes au niveau de l’entreprise
• Capacité à créer facilement des automatisations d’IA puissantes, adaptables et prêtes à la production

🧠 Modèles supportés: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS, Cohere, VoyageAI, Hugging Face, Ollama, Mistral AI, Replicate, Together AI, AI21, Cloudflare Workers AI, DeepInfra, Groq, SambaNova, NVIDIA, etc.

PydanticAI

PydanticAI est un framework Python pour la construction d’applications d’IA générative de niveau de production. Créé par l’équipe Pydantic, il est agnostique au niveau des modèles et supporte le débogage en temps réel. Il offre également des fonctionnalités telles que la sécurité des types, les réponses structurées, l’injection de dépendances et le support des graphes. Son objectif principal est de faciliter le développement d’applications d’IA grâce à des outils Python familiers et aux meilleures pratiques.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: Pydantic team + community

⭐ GitHub étoiles: 8.4k+

⚙️ Caractéristiques:

• Indépendant du modèle, avec prise en charge intégrée de plusieurs modèles d’IA.
• Intégration dePydantic Logfire pour le débogage en temps réel, la surveillance des performances et le suivi comportemental des applications alimentées par LLM.
• Sécurité de type pour la vérification de type et l’analyse statique à l’aide de modèles pydantiques
• Conception centrée sur Python pour un développement ergonomique de la GenAI
• Réponses structurées, utilisant des résultats cohérents et validés avec les modèles Pydantic
• Système optionnel d’injection de dépendances pour injecter des données, des outils et des validateurs dans les agents
• Prise en charge de la diffusion en continu et de la validation à la volée
• Prise en charge des graphes par Pydantic Graph
• Validation des sorties avec tentatives automatiques en cas de non-concordance des schémas
• Prise en charge de l’exécution asynchrone des agents et de l’invocation des outils

🧠 Modèles supportés: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, Mistral, Cohere et Bedrock

Noyau sémantique

Semantic Kernel est un kit de développement logiciel (SDK) open-source de Microsoft pour la construction d’agents d’IA et de systèmes multi-agents. Il s’intègre à plusieurs fournisseurs d’IA, notamment OpenAI, Azure, Hugging Face, etc. Il prend en charge l’orchestration flexible, l’intégration de plugins et le déploiement local ou dans le nuage en Python, .NET et Java. En tant que cadre d’agent d’IA, il est idéal pour les applications d’IA d’entreprise.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python, .NET, Java

👨‍💻 Développé par : Microsoft

étoiles GitHub: 24k+

⚙️ Caractéristiques:

• Possibilité de se connecter à n’importe quel LLM, avec prise en charge intégrée d’OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, NVIDIA, etc.
• Capacité à construire des agents d’intelligence artificielle modulaires avec accès à des outils, des plugins, des mémoires et des fonctions de planification
• Soutien à l’orchestration de flux de travail complexes avec des agents spécialisés collaborant dans des systèmes multi-agents
• Possibilité d’extension avec des fonctions de code natif, des modèles d’invite, des spécifications OpenAPI ou MCP
• Intégration avec des bases de données vectorielles comme Azure AI Search, Elasticsearch, Chroma, etc.
• Prise en charge du traitement des entrées textuelles, visuelles et audio avec des capacités multimodales
• Possibilité de déploiement local en utilisant Ollama, LMStudio ou ONNX
• Capacité à modéliser des processus d’entreprise complexes avec une approche structurée du flux de travail
• Construit pour l’observabilité, la sécurité et des API stables, garantissant la préparation de l’entreprise

🧠 Modèles pris en charge: Amazon AI, Azure AI, Azure OpenAI, modèles Google, Hugging Face, Mistral AI, Ollama, Onnx, OpenAI, Hugging Face, NVIDIA, et autres.

Letta

Letta (anciennement connu sous le nom de MemGPT) est un cadre open-source pour la construction d’applications LLM avec état. Il soutient le développement d’agents dotés de capacités de raisonnement avancées et d’une mémoire transparente à long terme. Letta est une boîte blanche, un cadre agnostique de modèle, vous donnant un contrôle total sur la façon dont les agents fonctionnent et apprennent au fil du temps. La bibliothèque est disponible en Python et en Node.js.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python, TypeScript

👨‍💻 Développé par: Letta + community

⭐ GitHub stars: 15.9k+

⚙️ Caractéristiques:

• Possibilité de créer et de contrôler des agents à l’aide d’un environnement de développement intégré doté d’une interface utilisateur visuelle.
• Disponibilité du SDK Python, du SDK TypeScript et de l’API REST pour une intégration flexible
• Capacité à gérer la mémoire de l’agent pour des interactions plus contextuelles
• Prise en charge de la persistance en stockant tous les états de l’agent dans une base de données
• Capacité à appeler et à exécuter des outils personnalisés et prédéfinis
• Possibilité de définir des règles d’utilisation de l’outil en contraignant les actions dans une structure de type graphique
• Prise en charge des sorties en continu pour les interactions en temps réel
• Prise en charge native des systèmes multi-agents et de la collaboration multi-utilisateurs
• Compatibilité avec les modèles à source fermée et les fournisseurs à source ouverte
• Possibilité de déployer en production en utilisant Docker ou Letta Cloud pour l’évolutivité.

🧠 Modèles supportés: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, AWS Bedrock, Groq, xAI (Grok), Together, Gemini, Google Vertex, Azure OpenAI, Ollama, LM Studio, vLLM, etc.

Rasa

Rasa est un framework d’apprentissage machine open-source pour automatiser les conversations textuelles et vocales. Il vous donne ce dont vous avez besoin pour construire des chatbots contextuels et des assistants vocaux qui s’intègrent à des plateformes telles que Slack, Facebook Messenger, Telegram, Alexa et Google Home. Il prend en charge les interactions évolutives et contextuelles pour des conversations plus significatives avec les agents d’IA.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: Rasa + community

⭐ GitHub stars: 20k+

⚙️ Caractéristiques:

• Comprendre les entrées de l’utilisateur, identifier les intentions et extraire les informations pertinentes grâce aux capacités de l’UML.
• Gérer le flux des conversations et faire face à des scénarios complexes en apportant des réponses précises.
• Une interface utilisateur sans code, par glisser-déposer, pour créer, tester et perfectionner les applications d’IA conversationnelle.
• Connexion avec des canaux de messagerie, des systèmes tiers et des outils pour des expériences flexibles
• Disponible sous la forme d’un framework open-source gratuit et d’une version Pro riche en fonctionnalités
• Prise en charge des fonctions d’entreprise pour la sécurité, l’analyse et la collaboration en équipe

🧠 Modèles pris en charge: OpenAI, Cohere, Vertex AI, Hugging Face, Llama

Flowise

Flowise est un outil open-source à code bas pour construire des flux d’orchestration LLM personnalisés et des agents d’intelligence artificielle. Il est doté d’une interface utilisateur intuitive de type “glisser-déposer” pour le développement rapide et l’itération de flux de travail complexes. Flowise automatise les tâches répétitives, intègre les sources de données et facilite la création de systèmes sophistiqués alimentés par l’IA. Son objectif est d’accélérer le passage des tests à la production.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: TypeScript, Python

👨‍💻 Développé par: Flowise + communauté

⭐ GitHub stars: 37.2k+

⚙️ Caractéristiques:

• Interface sans code avec une interface utilisateur de type “glisser-déposer”, accessible aux utilisateurs non techniques
• Exploite le cadre LangChain pour une intégration flexible des composants d’IA
• Composants préconstruits comprenant des modèles linguistiques, des sources de données et des modules de traitement
• Variables d’entrée dynamiques pour des applications d’IA adaptables
• Ajustement facile des modèles linguistiques à l’aide de données personnalisées
• Regroupement des composants en modules réutilisables de niveau supérieur
• Intégration native avec des services en nuage, des bases de données et d’autres frameworks d’IA
• Options de déploiement sur des plateformes en nuage ou intégration dans des applications existantes
• Évolutif et fiable pour les prototypes et les déploiements à grande échelle
• Prototypage rapide pour une itération rapide sur les projets d’IA
• Configuration préalable des machines virtuelles pour AWS, Azure et Google Cloud

🧠 Modèles pris en charge: AWS Bedrock, Azure OpenAI, NIBittensorLLM, Cohere, Google PaLM, Google Vertex AI, Hugging Face Inference, Ollama, OpenAI, Replicate, NVIDIA, Anthropic, Mistral,
IBM Watsonx, Together, Groq

ChatDev

ChatDev est un cadre open-source qui utilise la collaboration multi-agents pour automatiser le développement de logiciels. Il simule une entreprise virtuelle de logiciels à l’aide d’agents d’intelligence artificielle spécialisés alimentés par des LLM. Ceux-ci travaillent ensemble à différentes étapes du cycle de vie du développement logiciel : conception, codage, test et documentation. En appliquant l’IA au modèle “en cascade”, il améliore le développement grâce à des agents collaboratifs dédiés à des tâches spécifiques.

Dépôt: GitHub

💻 Langage de programmation: Python

👨‍💻 Développé par: Communauté OpenBMB

⭐ GitHub stars: 26.7k

⚙️ Caractéristiques:

• suit le modèle traditionnel de la chute d’eau à travers les étapes de conception, de développement, de test et de documentation
• L’incitation à l’accueil permet de définir le comportement de l’agent et de maintenir la fidélité au rôle.
• Affectation d’agents à des rôles tels que PDG, directeur technique, ingénieur, concepteur, testeur et réviseur.
• Décompose les tâches en sous-tâches avec des conditions d’entrée et de sortie définies.
• Utilise une conception à deux agents pour simplifier la collaboration et la prise de décision
• Prise en charge de la communication en langage naturel et en code entre les agents
• Automatise l’écriture du code, la révision, les tests et la génération de la documentation.
• Modéliser le travail d’équipe en utilisant des principes tels que les contraintes, les engagements et les environnements dynamiques
• Coordonne les agents en utilisant une approche mixte d’experts pour une résolution efficace des problèmes.
• Fournit des invites basées sur les rôles et des protocoles de communication pour appliquer les contraintes.
• Permet aux agents d’inverser temporairement les rôles pour poser des questions de clarification

🧠 Modèles pris en charge: GTP-3.5-turbo, GTP-4, GTP-4-32k

Principaux cadres pour le développement d’agents d’IA : Tableau récapitulatif

Voici un tableau récapitulatif permettant de comparer rapidement les meilleurs frameworks pour la construction d’agents d’IA :

Les autres mentions honorables qui n’ont pas été retenues dans la liste des frameworks d’agents d’IA sont les suivantes :

• Botpress: Une plateforme pour construire des agents d’intelligence artificielle avec des LLM, offrant une scalabilité, une sécurité et des intégrations de niveau entreprise.
• LangGraph: Un cadre de travail basé sur le raisonnement permettant des flux de travail de graphes et une collaboration multi-agents ; il fait partie de l’écosystème LangChain. Il fait partie de l’écosystème LangChain.
• Lyzr: Un cadre complet pour les agents d’intelligence artificielle autonomes, axé sur les solutions d’entreprise et l’automatisation des flux de travail.
• Crawl4AI: un outil open-source pour l’exploration du web et l’extraction de données par l’IA. Découvrez comment utiliser Crawl4AI avec DeepSeek pour construire un agent de scraping IA.
• Stagehand: Un cadre léger pour les agents d’intelligence artificielle basés sur les tâches, qui simplifie l’automatisation des processus et soutient la conception d’agents modulaires.
• Utilisation du navigateur: Un outil d’automatisation du navigateur qui s’intègre avec des agents d’intelligence artificielle pour simuler des interactions de type humain pour des tâches telles que l’exploration de sites web ou les tests.

Conclusion

Dans cet article, vous avez appris ce qu’est un framework d’agent d’IA et compris les facteurs clés à prendre en compte pour en choisir un. Sur la base de ces critères, nous avons dressé la liste des meilleurs outils disponibles aujourd’hui pour la création d’agents d’IA.

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• Modèles de base: Accédez à des ensembles de données conformes à l’échelle du web pour faciliter le pré-entraînement, l’évaluation et la mise au point.
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