llm-lab обеспечивает гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает движок оркестровки агентов, поддержку пользовательских шаблонов, отслеживание состояния и памяти, а также бесшовную интеграцию с внешними API и плагинами. Пользователи могут писать сценарии, определять цепочки инструментов, симулировать взаимодействия и собирать журналы производительности. В рамках также есть встроенный тестовый набор для проверки поведения агентов на соответствие ожидаемым результатам. Благодаря расширяемости, llm-lab позволяет разработчикам менять поставщиков LLM, добавлять новые инструменты и совершенствовать логику агентов через итерационные эксперименты.

Maple CMS предоставляет надежную платформу для управления контентом в безголовом формате, позволяя пользователям создавать и распространять контент без труда. Интегрированные функции AI помогают в генерации схем и автоматизации задач, связанных с контентом, снижая препятствия для новых пользователей. Его гибкая архитектура поддерживает различные приложения, что делает его идеальным для бизнеса любого размера, ищущего настраиваемое решение для управления контентом.

Mava — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAX, для разработки, обучения и оценки систем обучения с подкреплением с несколькими агентами. Предлагает готовые реализации кооперативных и соревновательных алгоритмов, таких как MAPPO и MADDPG, а также настраиваемые циклы обучения, поддерживающие однопроходные и распределенные рабочие процессы. Исследователи могут импортировать окружения из PettingZoo или определять собственные окружения и использовать модульные компоненты Mava для оптимизации политики, управления буферами повторного воспроизведения и логирования метрик. Гибкая архитектура платформы позволяет легко интегрировать новые алгоритмы, собственные пространства наблюдений и структуры вознаграждений. Используя возможности автолевализации и аппаратного ускорения JAX, Mava обеспечивает эффективные крупномасштабные эксперименты и воспроизводимое сравнение в различных сценариях многопользовательской работы.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

TensorFlow предоставляет комплексную экосистему для разработки моделей машинного обучения, поддерживая задачи такие как обработка данных, обучение моделей и развертывание. Благодаря своей гибкости и масштабируемости, TensorFlow позволяет создавать сложные архитектуры, такие как нейронные сети, облегчая приложения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника.

TreeInstruct предоставляет структуру для создания иерархических конвейеров подсказок на основе дерева решений для больших языковых моделей. Пользователи могут определять узлы, отображающие подсказки или вызовы функций, создавать условные ветви на основе вывода модели и выполнять дерево для управления сложными рабочими процессами. Поддерживается интеграция с OpenAI и другими поставщиками LLM, предлагая логирование, обработку ошибок и настраиваемые параметры узлов для прозрачности и гибкости при взаимодействии с несколькими раундами.

AIBrokers предоставляет единый интерфейс для управления и исполнения рабочих процессов с участием нескольких агентов и моделей ИИ. Он позволяет разработчикам определять брокеров, которые контролируют распределение задач, выбирая наиболее подходящую модель — например, GPT-4 для языковых задач или модель зрения для анализа изображений — на основе настраиваемых правил маршрутизации. ConversationManager поддерживает контекстное восприятие, сохраняя и извлекая прошлые диалоги, а модуль MemoryStore обеспечивает постоянное хранение состояния между сессиями. PluginManager позволяет беспрепятственно интегрировать внешние API или пользовательские функции, расширяя возможности брокера. Благодаря встроенному ведению журналов, механизмам мониторинга и настраиваемому обработке ошибок AIBrokers упрощает разработку и внедрение сложных приложений с ИИ в производственной среде.

GoLC предоставляет разработчикам полный набор инструментов для создания цепочек языковых моделей и агентов на Go. В его основе лежит управление цепочками, настраиваемые шаблоны команд и бесшовная интеграция с основными поставщиками LLM. Благодаря загрузчикам документов и векторным хранилищам, GoLC обеспечивает поиск с помощью внедрений, поддерживая рабочие процессы RAG. Фреймворк поддерживает модули памяти с состоянием для диалоговых контекстов и легковесную архитектуру агента для координации многоступенчатых рассуждений и вызовов инструментов. Его модульный дизайн позволяет подключать настраиваемые инструменты, источники данных и обработчики вывода. Благодаря высокой производительности, нативной для Go, и минимальным зависимостям, GoLC упрощает разработку AI-конвейеров, идеально подходит для создания чат-ботов, помощников по знаниям, автоматизированных рассуждающих агентов и корпоративных серверных AI-сервисов на Go.

H2O.ai — это ведущая платформа ИИ, которая предоставляет пользователям возможность эффективно создавать, управлять и развертывать модели машинного обучения. Она предлагает набор инструментов, включая автоматизированное машинное обучение, библиотеки с открытым исходным кодом и облачные сервисы, предназначенные для упрощения рабочего процесса машинного обучения. Независимо от того, решают ли пользователи задачи больших данных или стремятся улучшить существующие приложения, H2O.ai поддерживает широкий спектр случаев использования благодаря своей гибкой архитектуре и мощным алгоритмам.

ImageAgent — это фреймворк агента на Python, подключающийся к API OpenAI и моделям зрения для выполнения генерации изображений из текста, редактирования изображений (инпейнинг, перенос стиля) и анализа изображений (подписи, обнаружение объектов). Он использует оркестрацию типа LangChain для автономного управления несколькими шагами, обработки парсинга подсказок и может быть расширен пользовательскими инструментами и пайплайнами для индивидуальных рабочих процессов изображений.

OpenAI Swarm Node управляет параллельными вызовами нескольких агентов ChatGPT, собирает их индивидуальные ответы, применяет выбранную вами стратегию агрегации — например, голосование большинством или пользовательское взвешивание — и возвращает единый ответ на основе согласия. Его расширяемая архитектура поддерживает тонкий контроль параметров модели, обработку ошибок, повторные попытки и асинхронное выполнение, позволяя разработчикам интегрировать групповую интеллект в любые Node.js приложения для повышения точности и согласованности решений на базе ИИ.

PHP AI Tool Bridge — гибкая PHP-структура, предназначенная для абстрагирования сложности взаимодействия с различными API ИИ и крупными языковыми моделями. Определяя стандартный интерфейс AiTool, она позволяет разработчикам переключаться между поставщиками, такими как OpenAI, Azure OpenAI и Hugging Face, без изменения бизнес-логики. Библиотека поддерживает шаблоны подсказок, настройку параметров, потоковую передачу, вызовы функций, кэш запросов и журналирование. Также имеется схема выполнения инструментов, позволяющая цеплять несколько инструментов ИИ, создавать диалоговых агентов и управлять состоянием через хранилища памяти. PHP AI Tool Bridge ускоряет разработку функций на базе ИИ, уменьшая шаблонный код и обеспечивая единообразное использование API.

Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.

SmartRAG — это модульная библиотека на Python для рабочих процессов расширенного поиска с использованием больших языковых моделей. Она сочетает загрузку документов, индексирование векторов и современные API LLM для предоставления точных и насыщенных контекстом ответов. Пользователи могут импортировать PDF-файлы, текстовые документы или веб-страницы, индексировать их с помощью популярных хранилищ векторов, таких как FAISS или Chroma, и создавать собственные шаблоны запросов. SmartRAG управляет процессами поиска, сборки подсказок и вызовов LLM, возвращая целостные ответы, основанные на исходных документах. Это ускоряет разработку систем Q&A, чат-ботов и исследовательских ассистентов. Разработчики могут расширять коннекторы, менять поставщиков LLM и оптимизировать стратегии поиска в соответствии с конкретными областями знаний.

AgentServe предоставляет унифицированный интерфейс для создания и развертывания AI-агентов. Пользователи задают поведение агентов в файлах конфигурации или коде, интегрируют внешние инструменты или источники знаний, и выставляют агентам REST-эндпоинты. Фреймворк автоматически обрабатывает маршрутизацию моделей, параллельные запросы, проверку состояния, логирование и метрики. Модульный дизайн позволяет подключать новые модели, кастомные инструменты и политики планирования, что делает его идеальным для создания чат-ботов, автоматизированных рабочих процессов и мультиагентных систем, масштабируемых и удобных в сопровождении.

Agent Nexus предлагает модульную архитектуру для проектирования, настройки и выполнения взаимосвязанных ИИ-агентов, которые сотрудничают для выполнения сложных задач. Разработчики могут динамически регистрировать агентов, настраивать их поведение с помощью Python-модулей и задавать коммуникационные пайплайны через простые YAML-конфигурации. Встроенный маршрутизатор сообщений обеспечивает надежный поток данных между агентами, а встроенные инструменты логирования и мониторинга помогают отслеживать производительность и устранять ошибки. Благодаря поддержке популярных библиотек ИИ, таких как OpenAI и Hugging Face, Agent Nexus облегчает интеграцию различных моделей. Будь то прототипирование исследовательских экспериментов, создание автоматизированных помощников поддержки или моделирование многодействующих сред, Agent Nexus упрощает разработку и тестирование совместных ИИ-систем — как в академических, так и в коммерческих целях.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

Agentic-Systems предназначен для упрощения разработки сложных автономных приложений ИИ за счет модульной архитектуры, состоящей из компонентов агент, инструмент и память. Разработчики могут определять пользовательские инструменты, инкапсулируя внешние API или внутренние функции, а модули памяти сохраняют контекст между итерациями агента. Встроенный движок оркестрации планирует задачи, разрешает зависимости и управляет взаимодействиями нескольких агентов для совместных рабочих процессов. Разделяя логику агента и детали исполнения, этот фреймворк обеспечивает быстрые эксперименты, легкое масштабирование и точное управление поведением агента. Будь то прототипирование исследовательских помощников, автоматизация потоков данных или развертывание систем поддержки решений, Agentic-Systems предоставляет необходимые абстракции и шаблоны для ускорения разработки решений ИИ от начала до конца.

Agents-Flex — это легкий и элегантный Java фреймворк для приложений с крупными языковыми моделями (LLM). Он позволяет разработчикам эффективно определять, анализировать и выполнять локальные методы. Фреймворк поддерживает локальные определения функций, возможности парсинга, обратные вызовы через LLM и выполнение методов, возвращающих результаты. С минимальным кодом разработчики могут использовать мощность LLM и интегрировать сложные функциональности в свои приложения.

AgentVerse предназначен для облегчения создания архитектур с несколькими агентами путём предоставления набора переиспользуемых модулей и абстракций. Пользователи могут определить уникальные классы агентов с индивидуальной логикой принятия решений, создать каналы связи для обмена сообщениями и моделировать условия окружения. Платформа поддерживает синхронное и асинхронное взаимодействие между агентами, что позволяет реализовать сложные рабочие процессы, такие как переговоры, делегирование задач и совместное решение проблем. Благодаря встроенному логированию и мониторингу, разработчики могут отслеживать действия агентов и оценивать показатели эффективности. AgentVerse включает шаблоны для распространённых сценариев, таких как автономное исследование, торговые симуляции и совместное создание контента. Его модульная структура позволяет бесшовно интегрировать внешние модели машинного обучения, такие как языковые модели или алгоритмы обучения с усилением, обеспечивая гибкость в различных приложениях на базе ИИ.