Agentic Kernel предлагает раздельную архитектуру для построения AI-агентов путём композиции переиспользуемых компонентов. Разработчики могут определять планировочные пайплайны для разбивки целей, настраивать короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти с помощью embedding или файловых бэкендов, а также регистрировать внешние инструменты или API для выполнения действий. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, циклы отражения агента и встроенное планирование для управления рабочими потоками. Его модульный дизайн совместим с любым поставщиком LLM и пользовательскими компонентами, что обеспечивает возможность использования, например, в чат-ботах, автоматизации исследований и обработки данных. Благодаря прозрачной регистрации логов, управлению состоянием и простоте интеграции, Agentic Kernel ускоряет разработку с возможностью масштабирования и поддержки в AI-решениях.

AI-Agent — расширяемый фреймворк на Python, предназначенный для создания автономных агентов на базе моделей GPT от OpenAI и LangChain. В него входят модули для поиска в интернете, поиска в Wikipedia, функций калькулятора и интеграции пользовательских инструментов, что позволяет автоматизировать исследования, анализ данных и запуск скриптов. Пользователи могут настраивать агентов для планирования многошаговых задач, взаимодействия с API, генерации отчетов и выполнения сложных рабочих процессов без вручную вмешательства, повышая производительность в разработке, обработке данных и бизнес-процессе.

AutoBrowse — это библиотека для разработчиков, позволяющая автоматизировать веб через использование LLM. Используя большие языковые модели, он планирует и выполняет действия браузера — поиск, навигацию, взаимодействие и извлечение информации со страниц. Вattern планировщика-исполнителя разбивает задачи высокого уровня на пошаговые действия, управляя рендерингом JavaScript, вводом в формы, переходами по ссылкам и разбором контента. Он выводит структурированные данные или резюме, что идеально подходит для исследований, сбора данных, автоматизированных тестов и процессов конкурентной разведки.

Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

Kuration AI — это инновационный агент на основе искусственного интеллекта, созданный для автоматизации исследований между предприятиями (B2B). Он позволяет пользователям курировать полные данные о компаниях, собирая, проверяя и обогащая информацию с помощью пользовательских данных. Платформа позволяет лучше нацеливать и приоритизировать потенциальных клиентов, трансформируя подход бизнеса к его стратегии выхода на рынок и взаимодействуя с клиентами. Она эффективно минимизирует ручные усилия, традиционно связанные с B2B-исследованиями, экономя время и ресурсы, в то время как максимизирует производительность с помощью практических инсайтов.

Мощный автоисследователь — это фреймворк AI-агентов на Python, предназначенный для автоматизации и ускорения исследовательских процессов. Пользователи задают темы или начальные вопросы, и агент итеративно формирует уточняющие вопросы, отправляет их моделям OpenAI и объединяет полученные ответы. Поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок, цепочки рабочих процессов и автоматический экспорт в Markdown, JSON или PDF. Встроенное ведение журналов и управление результатами обеспечивают воспроизводимость. Этот инструмент идеально подходит для академических обзоров, сбора конкурентной разведки, исследования рынка и технических глубоких анализов, уменьшая ручную нагрузку и обеспечивая систематическое покрытие исследовательских вопросов.

ChatGPT Deep Research — это передовой инструмент на базе ИИ, предназначенный для трансформации традиционных исследовательских процессов. Используя продвинутую модель o3 от OpenAI, этот инструмент автоматизирует сложные исследовательские задачи, интегрирует различные источники данных и генерирует детализированные отчеты с цитированиями и визуализациями. Он поддерживает многоэтапное планирование исследований, продвинутый анализ данных и обеспечивает проверку результатов для надежной и достоверной информации.

CrowdSnap использует мощь ИИ для упрощения потребительских исследований, предлагая инструменты для создания динамических опросов и сбора углубленной аналитики. Она предоставляет анализ в реальном времени и представляет результаты через интерактивные визуализации. Используя алгоритмы ИИ, бизнес может получить практические инсайты о потребительском поведении, обеспечивая более высокую целостность и доверие данных. CrowdSnap автоматизирует весь процесс исследования, от сбора данных до генерации отчетов, что делает её важным инструментом для эффективного и надежного маркетингового исследования.

DataFlick Data Collector позволяет пользователям легко собирать данные с любой веб-страницы, которую они посещают. Это расширение для Chrome служит ценным инструментом для исследователей, маркетологов и других, облегчая непрерывное получение данных. Объединяя данные из различных источников, пользователи могут поддерживать свои личные AI-проекты или проводить детализированный анализ. Независимо от того, интересуетесь ли вы рыночными исследованиями или сбором личных данных, DataFlick упрощает этот процесс, делая его доступным для всех.

Elicit - это продвинутый AI-ассистент для исследований, разработанный для оптимизации и автоматизации рабочих процессов в исследованиях. Он отлично справляется с поиском актуальных академических статей без необходимости в точном совпадении ключевых слов, подводя основные итоги и извлекая критически важную информацию. Это не только ускоряет процесс исследования, но и помогает сохранять точность и достоверность. Идеально подходит для исследователей, ученых и специалистов в области данных, Elicit обеспечивает всесторонний и точный обзор литературы, что упрощает синтез результатов и генерацию значимых идей.

Jigso — это передовая платформа AI-агента, разработанная для повышения продуктивности команды. Она бесшовно интегрируется с различными рабочими приложениями и источниками данных, позволяя пользователям находить информацию, проводить всеобъемлющие исследования, задавать конкретные вопросы, выполнять анализы и настраивать пользовательские оповещения. С такими функциями, как подготовка к встречам, обновления тем, генерация отчетов и запросы по ходу дела, Jigso позволяет командам принимать более быстрые и более обоснованные решения. Платформа идеально подходит для обеспечения постоянного доступа к важной информации, оптимизации рабочих процессов и повышения общей эффективностью организации.

floatz AI — это комплексная исследовательская платформа, разработанная для помощи исследователям, студентам и профессионалам, предоставляя умные инструменты для поиска и понимания научной литературы. С такими функциями, как основанный на ИИ чат для исследовательских вопросов, PDF-ридеры с функциями чата и настраиваемыми библиотеками исследований, floatz AI помогает оптимизировать процесс исследований и повышать эффективность. Независимо от того, нужны ли вам быстрые инсайты, детальные анализы или организованные исследования, floatz AI — это идеальное решение.

FlyingAgent представляет собой модульную архитектуру, использующую крупные языковые модели для моделирования автономных агентов, способных рассуждать, планировать и выполнять действия в различных областях. Агенты имеют внутреннюю память для хранения контекста и могут интегрировать внешние инструменты для веб-браузинга, анализа данных или вызова сторонних API. Фреймворк поддерживает координацию нескольких агентов, расширения на основе плагинов и настраиваемые политики принятия решений. Благодаря открытому дизайну разработчики могут адаптировать хранилища памяти, интеграции инструментов и менеджеры задач, что открывает возможности для автоматизации поддержки клиентов, научных исследований, генерации контента и координации цифровых команд.

Focal — это передовая платформа для исследований, основанная на ИИ, которая упрощает процесс получения быстрых, точных и ссылаемых данных. Пользователи могут безопасно запрашивать информацию из всех своих файлов, что делает ее идеальной для академиков, исследователей и специалистов. Благодаря мощным инструментам выделения и способности обобщать PDF и веб-страницы с использованием ИИ уровня GPT-4, Focal предоставляет комплексное решение для эффективного управления и синтеза обширных объемов данных.

GEN_AI обеспечивает гибкую архитектуру для сборки генеративных AI-агентов через определение процессов обработки, интеграцию крупных языковых моделей и поддержку пользовательских плагинов. Разработчики могут конфигурировать рабочие потоки для генерации текста, изображений или данных, управлять вводом/выводом и расширять функционал через сообщества или собственные плагины. Фреймворк упрощает оркестровку вызовов нескольких AI-сервисов, предоставляет средства логирования и управления ошибками, а также позволяет быстро создавать прототипы. Благодаря модульным компонентам и конфигурационным файлам команды могут быстро развернуть, контролировать и масштабировать AI-решения для исследований, поддержки клиентов, создания контента и иных задач.

В основе LionAGI — модульная архитектура для определения и выполнения зависимых стадий задач, разбиение сложных проблем на логические компоненты, обрабатываемые последовательно или параллельно. Каждая стадия может использовать настраиваемую подсказку, хранилище памяти и логику принятия решений для адаптации поведения в зависимости от предыдущих результатов. Разработчики могут интегрировать любые поддерживаемые API LLM или модели, размещённые самостоятельно, настраивать наблюдаемые пространства и определять отображения действий для создания агентов, планирующих, рассуждающих и обучающихся за несколько циклов. Встроенные инструменты логгирования, восстановления ошибок и аналитики позволяют отслеживать работу в реальном времени и итеративно совершенствовать модель. Не важно, автоматизируете ли вы исследовательские рабочие процессы, генерируете отчёты или оркеструете автономные процессы, LionAGI ускоряет создание умных, адаптивных ИИ-агентов с минимальным количеством шаблонного кода.

Matcha Agent обеспечивает гибкую основу для создания автономных агентов на Python. Разработчики могут настраивать агентов с помощью пользовательских наборов инструментов (API, скрипты, базы данных), управлять диалоговой памятью и оркестрировать многошаговые рабочие процессы на различных LLM (OpenAI, локальные модели и т.д.). Архитектура на основе плагинов обеспечивает простое расширение, отладку и мониторинг поведения агента. Будь то автоматизация исследовательских задач, анализ данных или поддержка клиентов, Matcha Agent упрощает полный цикл разработки и развертывания агентов.

MindPeer Research Assistant – это продвинутый инструмент ИИ, созданный для улучшения ваших веб-исследований. С резюме, сгенерированными ИИ, расширение предоставляет быстрые идеи прямо в вашей рабочей среде. Его бесшовная интеграция с API OpenAI обеспечивает плавную работу, в то время как настраиваемые запросы помогают вам оставаться вовлеченным и информированным. Кроме того, пользователи могут задавать целевые вопросы для получения более детальных сведений и использовать функции отчетности инструмента для легкого создания комплексных бизнес-отчетов. Идеально подходит для профессионалов и исследователей, MindPeer оптимизирует время, потраченное на сбор и понимание информации.

Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.

Многоагентная система AI предоставляет решение «от и до» для организации нескольких автономных агентов в облачных средах. Она использует безсерверную базу данных Neon, совместимую с Postgres, для хранения истории разговоров и состояния агентов, Azure Functions для масштабируемого выполнения логики агентов и API OpenAI для понимания и генерации естественного языка. Встроенные очереди сообщений и ролевая модель поведения позволяют агентам сотрудничать в таких задачах, как исследования, планирование, поддержка клиентов и анализ данных. Разработчики могут настраивать политики агентов, правила памяти и рабочие процессы под разнообразные бизнес-требования.