Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

Duet GPT — это открытая платформа на Python для организации диалогов между двумя моделями GPT. Вы задаёте разные роли агентов, настраиваемые системными подсказками, а фреймворк автоматически управляет очередностью, передачей сообщений и историей диалога. Такая кооперативная структура ускоряет решение сложных задач, поддерживая сравнительное рассуждение, циклы критики и итеративное улучшение через обмены. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, простоте настройки и встроенному журналу, она идеально подходит для исследований, прототипирования и рабочих производственных процессов в области программной помощи, поддержки принятия решений и креативной генерации идей. Разработчики могут расширять основные классы, интегрировать новые сервисы LLM, настраивать логику итератора и экспортировать транскрипты в формате JSON или Markdown для последующего анализа.

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.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

AI Agents with LangGraph использует графовое представление для определения отношений и коммуникации между автономными ИИ-агентами. Каждый узел представляет собой агента или инструмент, что позволяет разложить задачу, настроить подсказки и динамически маршрутизировать действия. Фреймворк легко интегрируется с популярными LLM и поддерживает пользовательские функции инструментов, хранилища памяти и ведение журналов для отладки. Разработчики могут быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов, автоматизировать многошаговые процессы и экспериментировать с совместным взаимодействием агентов всего в нескольких строках Python.

AtomicAgent предоставляет структурированный каркас для определения, составления и выполнения задач AI-агента. Основные модули включают реестр инструментов для регистрации и вызова внешних сервисов, менеджер памяти для хранения контекста диалога или задачи и механизм оркестровки, управляющий взаимодействиями с LLM шаг за шагом. Разработчики могут создавать переиспользуемые инструменты, настраивать логику принятия решений и использовать асинхронное выполнение длительных задач. Модульный дизайн AtomicAgent способствует удобству обслуживания, тестированию и быстрому развитию сложных рабочих процессов на базе ИИ, от чат-ботов до пайплайнов обработки данных.

AutoGen UI — это набор инструментов фронтенда, предназначенных для рендеринга и управления диалоговыми потоками с несколькими агентами. Он включает готовые компоненты, такие как окна чатов, селекторы агентов, таймлайны сообщений и панели отладки. Разработчики могут настроить нескольких AI-агентов, потоково получать ответы, вести журнал каждого этапа диалога и применять индивидуальные стили. Легко интегрируется с библиотеками оркестрации на серверной стороне для создания полноценного интерфейса для построения и мониторинга взаимодействий агентов AI.