Meilleurs Anus alternatives en 2025
-

II-Agent : Assistant d'IA open source automatisant les tâches complexes en plusieurs étapes. Optimise la recherche, la création de contenu, la gestion des données, le développement et bien plus encore. Améliorez vos flux de travail.
-

Automatisez les interfaces graphiques comme un humain avec Agent S, le framework open-source pour une automatisation intelligente de l'interface utilisateur. Apprenez de l'expérience !
-

SuperAgentX, un framework IA open-source, permet de construire des agents IA autonomes pour l'AGI. Ses fonctionnalités incluent des agents multi-agents orientés objectifs, un déploiement facile et une configuration LLM flexible. Idéal pour le e-commerce, l'analyse de données et la recherche. Explorez dès maintenant les possibilités de l'AGI !
-

Youtu-Agent : Concevez et évaluez rapidement des agents IA autonomes de pointe. Un cadre modulaire pour les LLM open-source, doté d'une génération automatisée et d'outils.
-

AutoAgent : Créateur d'agents IA sans code. Créez des agents LLM puissants en langage naturel. Performances optimales, flexibilité et facilité d'utilisation.
-

OpenAgents : Déployez et utilisez des agents d'IA opérationnels pour analyser les données, automatiser les tâches et contrôler votre navigateur, afin de maximiser votre productivité. Open-source pour tous.
-

Automatisez les tâches complexes grâce à Agent TARS ! Agent IA multimodal et open source, doté d'un navigateur, d'outils de gestion de fichiers et d'une interface en ligne de commande.
-

AG2 : Le framework open-source conçu pour bâtir des systèmes d'IA multi-agents avancés. Il simplifie l'orchestration, la supervision humaine et dote les agents d'outils.
-

Archon : AI Agenteer. Créez facilement des agents d'IA autonomes. Automatisez le développement, accélérez le prototypage et découvrez les frameworks d'IA.
-

AgentKit est un framework permettant de créer des Agents IA, allant des simples appels d'inférence de modèle aux systèmes multi-agents utilisant des outils. Conçu avec l'orchestration comme élément central, AgentKit permet aux développeurs de construire, de tester et de déployer des applications d'IA fiables à grande échelle.
-

OpenAgents est un projet open-source destiné à la création de réseaux d'agents et à la connexion d'agents IA à grande échelle. Les développeurs utilisent OpenAgents pour lancer et rejoindre des réseaux comptant des milliers d'agents afin de collaborer, relever des défis complexes, apprendre et évoluer au sein d'une même communauté.
-

LightAgent : Le framework d'agents IA léger et open-source. Facilitez le développement d'agents intelligents et efficaces, en économisant des tokens et en optimisant les performances.
-

Agent Squad : Framework open source pour orchestrer des équipes d'agents d'IA dans le cadre de conversations complexes. Prise en charge de Python et de TS, contexte flexible et routage adaptable.
-

`agentUniverse` est un framework multi-agent LLM qui permet aux développeurs de créer facilement des applications multi-agents.
-

Agent.so : Votre plateforme d'IA pour converser, créer et former des agents personnalisés à l'aide de vos données. Stimulez votre productivité et votre croissance grâce aux meilleurs modèles d'IA.
-

TaskingAI apporte la simplicité de Firebase au développement d'applications natives pour l'IA. Démarrez votre projet en sélectionnant un modèle LLM, créez un assistant réactif reposant sur des API avec état, et améliorez ses capacités grâce à une mémoire gérée, des intégrations d'outils et un système de génération augmentée.
-

Automatisez les tâches complexes et créez des applications personnalisées sans code avec DeepAgent, l'agent IA qui intègre les systèmes. Inclut une suite complète d'outils d'IA.
-

Des agents d'IA open source pour des analyses et une automatisation privilégiant la confidentialité. Observer AI s'exécute localement sur votre machine, garantissant la sécurité et la confidentialité de vos données.
-

SDK Agents OpenAI : Python pour les applications d'IA en production. Développez des agents, des outils, des garde-fous et assurez le suivi.
-

A2A : Norme pour la communication entre agents IA. Découverte d'agents, tâches structurées, mises à jour en temps réel. Simplifiez les flux de travail complexes. Open source !
-

Atomic Agents : Framework Python pour une IA prévisible. Créez des pipelines d'agents modulaires et fiables avec un contrôle total.
-

Automatisation du workflow avec des agents d'IA pour tous. Utilisez une technologie de pointe pour libérer du temps et vous concentrer. Essayez dès aujourd'hui.
-

VoltAgent : Framework open source TypeScript pour créer des agents d'IA personnalisés et performants. Bénéficiez d'un contrôle et d'une flexibilité accrus. Intégrez des LLM, des outils et des données.
-

Plongez dans la recherche sur le trading basée sur l'IA grâce à TradingAgents, le cadre multi-agents open source. Simulez les analyses, les débats et les décisions sous gestion des risques d'une entreprise.
-

EvoAgentX : Automatisez, évaluez et faites évoluer les workflows d'agents IA. Framework open source destiné aux développeurs qui créent des systèmes multi-agents complexes et auto-améliorants.
-

Automatisez les tâches complexes grâce à CortexON, l'agent IA open source. Interaction web, gestion de fichiers, intégration de code et d'API. Contrôlez vos données et votre flux de travail !
-

Créez rapidement des agents d'IA personnalisés avec Open Agent Kit ! Open source, flexible et déployable partout. Connectez des LLM et étendez les fonctionnalités avec des plugins.
-

Automatisez vos tâches avec Open Computer Agent. Naviguez, codez, effectuez des recherches – tout cela grâce à l'IA, gratuitement et en open source. Sécurisé, basé sur le cloud, aucune installation nécessaire.
-

Infrastructure d'orchestration d'agents IA autonomes et dotés de rôles. En favorisant l'intelligence collaborative, CrewAI permet aux agents de travailler ensemble de manière harmonieuse pour résoudre des tâches complexes.
-

One Place for Agents to Store, Observe, and Learn. Context Data Platform for Self-learning Agents, designed to simplify context engineering and improve agent reliability and task success rates.
