Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.

FinAgents предоставляет комплексный набор инструментов для проектирования, настройки и выполнения автономных AI-агентов, ориентированных на финансовые задачи. Используя крупные языковые модели и API данных рынка в реальном времени, он автоматизирует обратное тестирование стратегий, перестроение портфеля, оценку рисков и подготовку отчетов о результатах. Фреймворк обладает модульной архитектурой с подключаемыми компонентами для обмена данными, адаптерами моделей, движками выполнения и модулями отчетности, позволяя пользователям комбинировать компоненты по мере необходимости. Также FinAgents включает шаблоны агентов, средства логирования и сценарии развертывания для ускорения разработки и обеспечения воспроизводимости в реальных и моделируемых условиях.

AgentX предоставляет расширяемую архитектуру для построения ИИ-агентов, использующих большие языковые модели, интеграции инструментов и API, а также модули памяти для автономного выполнения сложных задач. Имеется система плагинов для пользовательских инструментов, поддержка поиска по векторам, цепочечное рассуждение и детальные журналы выполнения. Пользователи могут определять агентов через гибкие конфигурационные файлы или код, указывая инструменты, системы памяти, такие как Chroma DB, и цепочки рассуждений. AgentX управляет контекстом по сессиям, поддерживает генерацию с дополнением поиска и облегчает мультитурные диалоги. Его модульные компоненты позволяют разработчикам выполнять оркестровку рабочих процессов, настраивать поведение агентов и интегрировать внешние сервисы для автоматизации, исследовательской помощи, поддержки клиентов и анализа данных.

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.