LeanAgent — это фреймворк на базе Python, созданный для упрощения разработки автономных агентов ИИ. Он включает встроенные модули планирования, использующие крупные языковые модели для принятия решений, расширяемый слой интеграции инструментов для вызова внешних API или пользовательских сценариев и систему управления памятью, которая сохраняет контекст между взаимодействиями. Разработчики могут настраивать рабочие процессы агентов, подключать собственные инструменты, быстро отлаживать и запускать готовых к производству агентов для различных областей.

llama-cpp-agent — это открытый исходный код фреймворка на C++, предназначенного для полностью автономной работы AI-агентов. Он использует движокInference llama.cpp для обеспечения быстрых взаимодействий с низкой задержкой, поддерживает модульную систему плагинов, конфигурируемую память и выполнение задач. Разработчики могут подключать собственные инструменты, переключаться между локальными моделями LLM и создавать приватные чат-ассистенты без внешних зависимостей.

Playbooks AI — это фреймворк для разработчиков для построения AI-агентов с помощью декларативного DSL плейбуков. Он поддерживает интеграцию с различными LLM, пользовательскими инструментами и хранилищами памяти. С помощью CLI и веб-интерфейса пользователи могут определять поведение агента, оркестровать многоэтапные рабочие процессы и отслеживать выполнение. Особенности включают маршрутизацию инструментов, состояние памяти, контроль версий, аналитики и коллаборацию нескольких агентов, что облегчает создание прототипов и развертывание готовых к производству AI-ассистентов.

openai-agents-python — это полнофункционательный пакет Python, предназначенный для помощи разработчикам в создании полностью автономных AI-агентов. Он предоставляет абстракции для планирования агента, интеграции инструментов, состояний памяти и циклов выполнения. Пользователи могут регистрировать пользовательские инструменты, задавать цели агенту и позволять фреймворку координировать пошаговое рассуждение. В библиотеку также входят утилиты для тестирования и логирования действий агента, что облегчает итерацию поведения и устранение ошибок в сложных многопроходных задачах.

LLM-Agent обеспечивает структурированную архитектуру для построения интеллектуальных агентов на базе LLM. Включает инструментарий для определения пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и исполнительные компоненты для организации сложных цепочек действий. Агенты могут вызывать API, запускать локальные процессы, обращаться к базам данных и управлять состоянием диалога. Шаблоны подсказок и хуки плагинов позволяют точно настраивать поведение агента. Предназначен для расширяемости; поддерживает добавление новых интерфейсов инструментов, пользовательских оценщиков и динамической маршрутизации задач — для автоматизированных исследований, анализа данных, генерации кода и других задач.

MCP Agent создает надежную основу для построения интеллектуальных помощников, управляемых ИИ, предоставляя модульные компоненты для интеграции языковых моделей, пользовательских инструментов и источников данных. Основные функции включают динамический вызов инструментов на основе намерений пользователя, контекстную память для долгосрочных разговоров и гибкую систему плагинов, упрощающую расширение возможностей. Разработчики могут создавать пайплайны для обработки входящих данных, вызова внешних API и управления асинхронными рабочими потоками, сохраняя при этом прозрачные логи и метрики. Поддержка популярных LLM, настраиваемых шаблонов и ролевая система контроля доступа делают MCP Agent простым в развертывании масштабируемых и поддерживаемых ИИ-агентов в условиях продакшена. Подходит для чатботов поддержки клиентов, RPA-ботов или исследовательских ассистентов — MCP Agent ускоряет цикл разработки и обеспечивает стабильную работу во всех сценариях.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.