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Hatchet is an open-source durable workflow engine and task orchestration platform. It provides a framework for building and executing fault-tolerant, multi-step pipelines as directed acyclic graphs (DAGs), with automatic retries, scheduling, and real-time observability. The system is built around durable task checkpointing, which persists execution state after each step so work can resume from the last checkpoint after a worker crash or restart, and it supports event-driven task resumption that pauses a task until a matching external event arrives. The platform distinguishes itself through it

Open Multi-Agent is a TypeScript framework for multi-agent orchestration that decomposes natural language goals into a runtime-generated directed acyclic graph of tasks. It functions as a task orchestrator and workflow state manager, coordinating multiple AI models to execute parallel and sequential operations. The framework is distinguished by a proposer-judge consensus protocol used to validate agent outputs through a quorum of agreement. It employs provider-agnostic model routing to assign specific models to tasks based on roles or execution phases and utilizes state-based workflow checkpo

LLocalSearch est un moteur de recherche axé sur la confidentialité et un framework d'agent qui utilise des grands modèles de langage hébergés localement pour rechercher sur Internet et agréger des réponses. Il fonctionne comme une interface de génération augmentée par récupération (RAG) où toutes les requêtes et le traitement restent sur le matériel de l'utilisateur pour garantir la confidentialité des données et supprimer la dépendance vis-à-vis des fournisseurs d'API cloud externes. Le système emploie une chaîne d'agents autonomes qui effectuent des recherches Internet récursives, appelant des outils de recherche plusieurs fois pour rassembler et synthétiser les informations. Il coordonne ces modèles pour raisonner à travers des requêtes complexes, fournissant un flux en temps réel de journaux et de citations de sources pour surveiller le processus de raisonnement de l'agent. Le projet inclut des capacités pour la gestion de conversation avec état afin de prendre en charge les dialogues multi-tours et les raffinements itératifs. Il intègre la récupération d'informations basée sur des outils et l'inférence de modèle local pour fournir un pipeline complet de la recherche initiale à la génération de réponse finale.

PraisonAI is an autonomous AI agent platform that coordinates multiple LLM-powered agents for research, planning, and execution of complex workflows. It functions as a multi-agent orchestration framework, a workflow builder, and a Model Context Protocol server, while also providing retrieval-augmented generation through vector knowledge bases. Agents can interact via CLI, web, or standardized protocols with sandboxed code execution. The platform distinguishes itself with a rich set of agent communication protocols, including A2A, REST, WebSocket, voice and telephony integration, and MCP, allo

GraphQL-Ruby est une bibliothèque Ruby pour construire des API GraphQL avec un schéma fortement typé et un moteur d'exécution de requêtes dédié. Elle fournit un framework complet pour mapper les objets de l'application à un système de types formel, permettant une récupération de données structurée via des résolveurs définis. Le projet se distingue par des mécanismes avancés de performance et de livraison, incluant un data loader pour le batching et le cache afin d'éviter les patterns de requêtes N+1. Il supporte la livraison de données haute performance via le streaming de réponses incrémentales, les réponses de requêtes différées et la récupération de données en parallèle utilisant des fibers. De plus, il offre un support natif pour les conventions Relay, incluant des helpers spécialisés pour les connexions et l'identification d'objets. La bibliothèque couvre une large surface de gestion d'API, incluant un contrôle d'accès granulaire, le versioning de schéma pour maintenir la rétrocompatibilité et des mises à jour en temps réel via des abonnements. Elle inclut également des outils de gestion de trafic pour protéger les ressources serveur, tels que la limitation de complexité des requêtes et le rate limiting. Le développement et l'observabilité sont supportés par des outils d'analyse AST, le traçage d'exécution et des utilitaires de test spécialisés pour la vérification du chargement par lots.

Atmosphere is a Java-based framework for building and coordinating AI agents. It provides a real-time transport layer for streaming data via WebSockets, SSE, gRPC, and WebTransport, alongside a multi-agent orchestration framework for managing agent fleets through sequential, parallel, and graph-based execution workflows. The project features a durable workflow engine that persists agent state as snapshots, allowing long-running tasks to survive system restarts and incorporate human-in-the-loop approvals. It also implements Model Context Protocol servers to expose tools, resources, and prompt