Cookbooks продвинутых агентов — это проект, поддерживаемый сообществом на GitHub, предлагающий библиотеку рецептов AI-агентов на базе LangChain. Включают модули памяти для сохранения контекста, интеграцию пользовательских инструментов и внешних API, шаблоны вызовов функций для структурированных ответов, планирование цепочкой размышлений для сложных решений и оркестрацию многошаговых рабочих процессов. Разработчики могут использовать эти готовые примеры, чтобы понять лучшие практики, настраивать поведение и ускорять создание умных агентов, автоматизирующих задачи вроде планирования, извлечения данных и обслуживания клиентов.

EasyAgent предоставляет полноценную платформу для построения автономных агентов ИИ на Python. Он предлагает настраиваемые бэкенды LLM, такие как OpenAI, Azure и локальные модели, модули планирования и рассуждения, интеграцию API-инструментов и постоянное хранилище памяти. Разработчики могут определять поведение агентов через простые YAML-конфигурации или код, использовать встроенные вызовы функций для доступа к внешним данным и оркестрировать нескольких агентов для сложных рабочих процессов. EasyAgent также включает функции ведения журнала, мониторинга, обработки ошибок и расширяемые точки для кастомных решений. Его модульная архитектура ускоряет прототипирование и развертывание специализированных агентов в сферах поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и исследования.

LangGraph4j представляет операции ИИ-агента — вызовы LLM, вызовы функций, преобразования данных — как узлы в ориентированном графе, с ребрами, моделирующими поток данных. Вы создаёте граф, добавляете узлы для чатов, встраиваний, внешних API или пользовательской логики, соединяете их и выполняете. Фреймворк управляет порядком выполнения, обрабатывает кэширование, логирует входные и выходные данные и позволяет расширять новые типы узлов. Он поддерживает синхронную и асинхронную обработку, что делает его идеальным для чат-ботов, систем вопросов и ответов при работе с документами и сложных цепочек рассуждений.

LLM Functions предоставляет простую рамку для связывания ответов крупных языковых моделей с фактическим выполнением кода. Вы определяете функции через JSON-схемы, регистрируете их в библиотеке, и LLM будет возвращать структурированные вызовы функций, когда это уместно. Библиотека разбирает эти ответы, валидирует параметры и вызывает правильный обработчик. Поддержка синхронных и асинхронных обратных вызовов, настройка обработки ошибок и расширения плагинов делают ее идеальной для приложений, требующих динамического поиска данных, внешних API-вызовов или сложной бизнес-логики в разговорных системах, управляемых ИИ.