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.

Summative Info Researcher Agents предлагает модульную структуру AI-агентов для выполнения комплексных задач исследования. Она автоматизирует веб-поиск, скрапинг контента, извлечение релевантных данных и синтезирует выводы в четкие, структурированные обзоры. Построена на популярных LLM и расширяется с помощью плагинов, позволяя пользователям определять многоступенчатые рабочие процессы, связывать агентов и настраивать параметры для специфических доменных запросов. Гибкая архитектура поддерживает интеграцию с API, базами данных и системами планирования для академических, бизнес- или личных нужд.

ToolFuzz предоставляет всеобъемлющую платформу для тестирования фуззинга, специально предназначенную для ИИ-агентов, использующих инструменты. Он систематически генерирует случайные последовательности вызова инструментов, поврежденные API-входные данные и неожиданные комбинации параметров для стресс-тестирования модулей вызова инструментов агента. Пользователи могут задавать индивидуальные стратегии фуззинга через модульный интерфейс плагинов, интегрировать сторонние инструменты или API и настраивать правила мутаций для целей тестирования конкретных режимов сбоев. Фреймворк собирает трассировки выполнения, измеряет покрытие кода для каждого компонента и выделяет необработанные исключения или ошибки логики. Встроенная агрегация результатов и отчеты ускоряют выявление крайних случаев, регрессий и уязвимостей безопасности, тем самым повышая надежность и устойчивость рабочих процессов на базе ИИ.

X AI Agent предлагает модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов. Он поддерживает бесшовную интеграцию с внешними инструментами и API, настраиваемые модули памяти и оркестрацию multi-LLM. Разработчики могут задавать пользовательские навыки, подключать инструменты и создавать рабочие процессы в коде, а затем запускать агентов, которые автоматически собирают данные, генерируют контент, автоматизируют процессы и управляют сложными диалогами.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

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.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

Agentin — это открытая библиотека Python, предназначенная для помощи разработчикам в создании интеллектуальных агентов, способных планировать, действовать и учиться. Она предоставляет абстракции для управления диалоговой памятью, интеграции внешних инструментов или API и оркестрации нескольких агентов в параллельных или иерархических рабочих потоках. Благодаря настраиваемым модулям планирования и поддержке пользовательских оберток для инструментов, Agentin позволяет быстро прототипировать автономных агентов обработки данных, чат-ботов поддержки клиентов или научных ассистентов. Фреймворк также предлагает расширяемые хуки для логирования и мониторинга, позволяя легко отслеживать решения агентов и устранять ошибки при сложных многоэтапных взаимодействиях.

Agent ChatRoom предоставляет гибкую среду для создания и запуска систем многоагентных диалогов. Пользователи могут создавать агентов с уникальными персонажами и подсказками, маршрутизировать сообщения между агентами и просматривать истории разговоров через аккуратный интерфейс. Программа интегрируется с API OpenAI, поддерживает пользовательскую настройку поведения агентов и может быть развернута на любой статический хостинг. Разработчики получают модульную архитектуру, простую настройку подсказок и отзывчивый интерфейс для тестирования сценариев совместной работы ИИ.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.

Agent-Squad — это модульная платформа на Python, которая дает командам возможность проектировать, развертывать и запускать системы с несколькими агентами для выполнения сложных задач. В основе Agent-Squad позволяет определять разные профили агентов — такие как сборщики данных, резюмирующие, кодеры и валидаторы — которые общаются через определенные каналы и делятся памятью. Разделяя высокоуровневые цели на подтasks, рамки управляют параллальной обработкой, используют LLM вместе с внешними API, базами данных или пользовательскими инструментами. Разработчики могут задавать рабочие процессы в JSON или коде, следить за взаимодействиями агентов и динамически адаптировать стратегии с помощью встроенных журналов и средств оценки.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

AI Agent Marketplace — это каталог, управляемый сообществом, для AI-агентов, позволяющий разработчикам, исследователям и энтузиастам открывать, оценивать и вносить вклад в агентов. Пользователи могут фильтровать агентов по категориям, просматривать детальные описания и инструкции по интеграции, а также подавать собственных агентов через pull-запросы. Платформа собирает метаданные, ссылки и примеры для каждого агента, облегчая сравнение возможностей и поиск подходящего инструмента для конкретных случаев использования.

AIGC Agents — это модульная открытая платформа, разработанная для упрощения создания и внедрения интеллектуальных помощников в сфере путешествий. Она предоставляет предварительно созданные компоненты для понимания естественного языка, планирования маршрутов, интеграции поиска авиабилетов и отелей, а также многопроточной организации агентов. Разработчики могут настраивать запросы, определять интерфейсы инструментов и расширять функциональность с помощью новых API. Поддерживает пайплайны на Python, RESTful API и контейнеризированное развертывание, что делает её пригодной для прототипирования и промышленной эксплуатации. Встроенная обработка ошибок, ведение логов и безопасное управление ключами API позволяют создавать надежные, ориентированные на путешествия AI-чаты.

AimeBox предлагает всеобъемлющую автономную среду для построения и запуска AI-агентов. Она интегрируется с крупными поставщиками LLM, хранит состояние диалогов и эмбеддинги в векторной базе данных, а также поддерживает вызовы пользовательских инструментов и функций. Пользователи могут настраивать стратегии памяти, определять рабочие процессы и расширять возможности через плагины. Платформа включает веб-дашборд, API-концы и CLI-управление, что облегчает создание чат-ботов, помощников по знаниям и цифровых работников специфических отраслей без внешних сервисов.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

AutoGPT Node предоставляет реализацию автономных GPT-агентов на JavaScript, переносит функции Auto-GPT в экосистему Node.js. С этим фреймворком вы определяете цели, после чего агент автономно планирует последовательность задач, выполняет команды, взаимодействует с файловой системой и использует плагины или API по мере необходимости. Основные возможности включают хранение памяти для сохранения контекста, динамичный вызов инструментов, итеративную самооценку, обработку ошибок и настройку логирования. Вы можете запускать несколько агентов, настраивать пользовательские команды, управлять состоянием агента и интегрировать сторонние инструменты для автоматизации создания контента, анализа данных, написания кода, скриптов DevOps и много другого через простой интерфейс на JavaScript.

Azeerc-AI — это разработческий фреймворк, который позволяет быстро строить интеллектуальных агентов, оркестрируя вызовы больших языковых моделей (LLM), интеграцию инструментов и управление памятью. Он имеет архитектуру плагинов, где можно регистрировать собственные инструменты — например, веб-поиск, сборщики данных или внутренние API — и затем программировать сложные многоэтапные рабочие процессы. Встроенная динамическая память позволяет агентам помнить и извлекать прошлые взаимодействия. За счет минимального количества шаблонного кода вы можете запускать чат-боты или агентов с конкретными задачами, настраивать их поведение и разворачивать в любой среде Python. Его расширяемый дизайн подходит для разнообразных случаев использования — от поддержки клиентов до автоматизированных исследовательских систем.

Модульный набор инструментов Besser Agentic Framework предназначен для определения, координации и масштабирования AI-агентов. Он позволяет настроить поведение агента, интегрировать внешние инструменты и API, управлять памятью и состоянием агента, а также контролировать выполнение. Основанный на Python, он поддерживает расширяемые плагины, коллаборацию нескольких агентов и встроенное логирование. Разработчики могут быстро прототипировать и разворачивать агентов для задач извлечения данных, автоматизированных исследований и диалоговых ассистентов — все в рамках одного унифицированного фреймворка.