SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

JASA предоставляет комплексный набор Java-библиотек для построения и выполнения симуляций мног-agентных систем. Она поддерживает управление жизненным циклом агентов, планирование событий, асинхронную передачу сообщений и моделирование окружения. Разработчики могут расширять базовые классы для реализации пользовательского поведения, интегрировать внешние источники данных и визуализировать результаты симуляции. Модульная структура фреймворка и ясная документация API обеспечивают быстрое прототипирование и масштабируемость, делая его подходящим для академических исследований, обучения и разработки концептов в моделировании на базе агентов.

multiagent-golang обеспечивает структурированный подход к созданию систем с несколькими агентами на Go. Вводится абстракция агента, где каждый агент может оснащаться различными датчиками для восприятия окружения и исполнительными механизмами для действий. Агенты работают параллельно с помощью горутин и общаются через выделенные каналы сообщений. Также реализован слой моделирования окружения для обработки событий, управления жизненным циклом агентов и отслеживания изменений состояния. Разработчики могут легко расширять или настраивать поведения агентов, задавать параметры моделирования и интегрировать дополнительные модули для логирования или аналитики. Это ускоряет создание масштабируемых и параллельных симуляций для исследований и прототипирования.

Divine Agent — это комплексная платформа ИИ-агентов, которая упрощает проектирование, разработку и развертывание автономных цифровых работников. Благодаря интуитивному визуальному редактору рабочих процессов пользователи могут определять поведение агента как цепочку узлов, подключать любые API REST или GraphQL и выбирать из поддерживаемых LLM, таких как OpenAI и Google PaLM. Встроенный модуль памяти сохраняет контекст между сессиями, а анализ в реальном времени отслеживает использование, производительность и ошибки. После тестирования агенты можно развернуть как HTTP-конечные точки или интегрировать в каналы, такие как Slack, email или собственные приложения, что обеспечивает быструю автоматизацию поддержки клиентов, продаж и знаний.

Nova предоставляет полный набор инструментов для создания автономных AI-агентов на Python. В него входит планировщик, разлагающий цели на конкретные шаги, система плагинов для интеграции любых внешних инструментов или API и модуль памяти для хранения и вызова контекста общения. Разработчики могут настроить индивидуальное поведение, отслеживать решения агента через логи и расширять функциональность минимальным кодом. Nova упрощает весь цикл жизни агента — от разработки до запуска.