SDK Goat предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов на Go. Он предоставляет подключаемую интеграцию с LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, локальные модели), реестр инструментов для пользовательских действий и хранилища памяти для диалогов с сохранением состояния. Разработчики могут определять цепочки, стратегии репрезентеров и издателей для взаимодействия через CLI, WebSocket, REST API или встроенный веб-интерфейс. Goat поддерживает потоковые ответы, настраиваемое логирование и простое управление ошибками. Комбинируя эти компоненты, вы можете создавать чатботы, автоматизированные рабочие процессы и системы поддержки принятия решений на Go с минимальным количеством шаблонного кода, сохраняя при этом гибкость для замены или расширения поставщиков и инструментов по мере необходимости.

MCP Agent создает надежную основу для построения интеллектуальных помощников, управляемых ИИ, предоставляя модульные компоненты для интеграции языковых моделей, пользовательских инструментов и источников данных. Основные функции включают динамический вызов инструментов на основе намерений пользователя, контекстную память для долгосрочных разговоров и гибкую систему плагинов, упрощающую расширение возможностей. Разработчики могут создавать пайплайны для обработки входящих данных, вызова внешних API и управления асинхронными рабочими потоками, сохраняя при этом прозрачные логи и метрики. Поддержка популярных LLM, настраиваемых шаблонов и ролевая система контроля доступа делают MCP Agent простым в развертывании масштабируемых и поддерживаемых ИИ-агентов в условиях продакшена. Подходит для чатботов поддержки клиентов, RPA-ботов или исследовательских ассистентов — MCP Agent ускоряет цикл разработки и обеспечивает стабильную работу во всех сценариях.

Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.