cpp-langchain реализует основные функции экосистемы LangChain на C++. Разработчики могут оборачивать вызовы больших языковых моделей, определять шаблоны запросов, собирать цепочки и управлять агентами, вызывающими внешние инструменты или API. Включены модули памяти для поддержания диалогового состояния, поддержка embedding для поиска по сходству, интеграции с векторными базами данных. Модульная архитектура позволяет настраивать каждый компонент — клиенты LLM, стратегии запросов, бекенды памяти и инструменты — под конкретные задачи. Предоставляя библиотеку только в виде заголовков и поддержку CMake, cpp-langchain упрощает компиляцию нативных AI-приложений для Windows, Linux и macOS без необходимости в Python-runtime.

Глубокий исследовательский агент на базе Python с открытым исходным кодом предназначен для проведения всесторонних исследований. Он использует интегрированный веб-поиск, загрузку PDF и NLP-пайплайны для поиска релевантных источников, парсинга технических документов и извлечения структурированных данных. Агент связывает запросы через LangChain и OpenAI, обеспечивая контекстно-зависимый вопрос-ответ, автоматизированное оформление цитат и суммирование нескольких документов. Исследователи могут настраивать параметры поиска, фильтровать по дате публикации или области и выводить отчеты в markdown или JSON. Этот инструмент минимизирует время ручного обзора литературы и обеспечивает согласованные, высококачественные резюме в различных областях исследований.

Knowledge-Discovery-Agents предоставляет модульный набор заранее созданных и настраиваемых ИИ агентов, предназначенных для извлечения структурированных данных из PDF, CSV, веб-сайтов и других источников. Он интегрируется с LangChain для управления инструментами, поддерживает цепочки задач, такие как упаковка веб-страниц, генерация эмбеддингов, семантический поиск и создание графов знаний. Пользователи могут определять рабочие процессы агентов, добавлять новые загрузчики данных и внедрять ботов QA или аналитические пайплайны. С минимальным количеством шаблонного кода он ускоряет прототипирование, исследование данных и автоматическое создание отчетов в исследованиях и бизнесе.

Meta-Agent-with-More-Agents — это расширяемая open-source архитектура метаагента, позволяющая нескольким специализированным подагентам взаимодействовать для выполнения сложных задач. Utilizes LangChain для оркестровки агентов и API OpenAI для обработки естественного языка. Разработчики могут создавать пользовательские агенты для задач извлечения данных, анализа чувств, принятия решений или генерации контента. Мета-агент координирует разбиение задачи, отправляет цели подходящим агентам, собирает их выходные данные и итеративно уточняет результаты через циклы обратной связи. Модульная архитектура поддерживает параллельную обработку, ведение журналов и обработку ошибок. Идеально подходит для автоматизации многозадачных процессов, исследовательских пайплайнов и систем поддержки решений, она упрощает создание надежных распределенных ИИ-систем, абстрагируя коммуникацию между агентами и управление жизненным циклом.

Solana AI Agent Multimodal через Web3.js. Агент автоматически подписывает транзакции с помощью настроенного ключевого кошелька, отправляет их на RPC-эндпоинт Solana и следит за подтверждениями. Его модульная архитектура позволяет легко расширять с помощью настраиваемых шаблонов запросов, цепочек и строителей инструкций, что позволяет использовать такие сценарии, как автоматический выпуск NFT, обмен токенов, боты для управления кошельками и многие другие.

Virtual Scientists V2 — это модульная структура AI-агентов, предназначенная для научных исследований. Она определяет нескольких виртуальных ученых — химика, физика, биолога и специалиста по данным, — каждый с доменно-специфическими знаниями и интеграциями инструментов. Эти агенты используют LangChain для координации API-запросов к таким источникам, как Semantic Scholar, ArXiv и веб-поиск, обеспечивая автоматизированный сбор литературы, контекстный анализ и извлечение данных. Пользователи программируют задачи, указывая цели исследований; агенты самостоятельно собирают статьи, резюмируют методы и результаты, разрабатывают экспериментальные протоколы, создают гипотезы и формируют структурированные отчеты. Framework поддерживает плагины для пользовательских инструментов и рабочих процессов, облегчая расширяемость. Автоматизируя повторяющиеся задачи, Virtual Scientists V2 ускоряет получение инсайтов и снижает ручной труд в многодисциплинарных проектах.

Coffee-Shop-AI-Agents — это open-source рамка для создания и развертывания специализированных AI-агентов, автоматизирующих ключевые функции кофейни. Используя LangChain и модели OpenAI, проект предоставляет модульных агентов, включая агента бариста, который обрабатывает сложные заказы, рекомендует кастомизации и управляет наличием ингредиентов. Агент кассира обрабатывает платежи, выдает цифровые чеки и отслеживает показатели продаж. Агент менеджера генерирует прогнозы запасов, предлагает графики пополнения и анализирует показатели эффективности. Выполненные на основе персонализируемых подсказок и пайплайнов, разработчики могут быстро адаптировать агентов под уникальные политики и меню магазина. Репозиторий содержит скрипты установки, API-интеграции и примерные рабочие процессы для имитации реалистичных взаимодействий и аналитики бизнеса в дружелюбной среде.

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.

Интеллектуальный диалоговый агент на базе RAG сочетает слой поиска на основе векторного хранилища с Gemini LLM от Google через LangChain для обеспечения богатого контекстом обмена знаниями. Пользователи вводят и индексируют документы — PDF, веб-страницы или базы данных — в векторную базу данных. При запросе агент извлекает наиболее релевантные фрагменты, вставляет их в шаблон подсказки и генерирует краткие, точные ответы. Модульная архитектура позволяет настраивать источники данных, векторные хранилища, инженерные системы подсказок и бекенды LLM. Этот проект с открытым исходным кодом упрощает разработку специализированных Q&A ботов, исследовательских инструментов и помощников, предоставляющих масштабируемые, быстрые аналитические данные из больших коллекций документов.

AGNO AI-агенты предоставляют пакет настраиваемых, предварительно созданных AI-агентов, выполняющих различные задачи: суммирование больших документов, парсинг и интерпретацию веб-контента, ответы на предметные вопросы, проверку исходного кода, анализ наборов данных и создание чат-ботов с памятью. Их модульный дизайн позволяет добавлять новые инструменты или интегрировать внешние API. Агенты управляются через конвейеры LangChain и доступны через REST API. AGNO поддерживает многозадачные рабочие процессы, ведение логов и простую развертку, что позволяет разработчикам ускорить автоматизацию на базе ИИ в своих приложениях.