Plan Agent с Meta-Agent предоставляет многоуровневую архитектуру ИИ-агентов: агент планирования создает структурированные стратегии для достижения целей высокого уровня, а мета-агент контролирует выполнение, вносит изменения в планы и делегирует подпомощников. Встроены плагины-интеграторы (например, API веб-сервисов, базы данных), постоянная память для хранения контекста и настраиваемое логирование для анализа эффективности. Пользователи могут расширять систему собственными модулями — от обработки данных до генерации контента и поддержки решений.

Real-Agents предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные задачи. Построенный на Python и совместимый с основными моделями больших языковых моделей, фреймворк имеет модульный дизайн, включающий основные компоненты для понимания языка, рассуждения, хранения памяти и выполнения инструментов. Разработчики могут быстро интегрировать внешние сервисы, такие как веб-API, базы данных и пользовательские функции, расширяя возможности агентов. Real-Agents поддерживает механизмы памяти для сохранения контекста между взаимодействиями, что позволяет вести диалоги с несколькими этапами и реализовывать рабочие процессы длительного времени. Платформа также включает инструменты для логгирования, отладки и масштабирования агентов в производственной среде. Благодаря абстрагированию низкоуровневых деталей, Real-Agents ускоряет цикл разработки, позволяя командам сосредоточиться на логике конкретных задач и предлагать мощные автоматизированные решения.

SelfYAI предлагает комплексный интерфейс без кода для проектирования, обучения и развертывания ИИ-агентов, соответствующих вашим бизнес-потребностям. Пользователи могут импортировать данные из CRM, таблиц и баз данных, а затем настраивать индивидуальные рабочие процессы и сценарии разговоров с помощью простых инструментов drag-and-drop. Агенты сохраняют контекст с помощью модулей памяти и могут быть развернуты на сайтах, Slack, Teams и API-конечниках. Встроенная аналитика отслеживает объем взаимодействий, коэффициенты разрешений и отзывы пользователей, поддерживая итеративные улучшения. Благодаря надежным средствам безопасности и контролю доступа на основе ролей, SelfYAI обеспечивает конфиденциальность данных и соответствие требованиям, легко масштабируя автоматизацию на базе ИИ.

Thufir — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, способных планировать и выполнять сложные задачи. В его ядре находится движок планирования, который разбивает высокоуровневые цели на конкретные действия, модуль памяти для хранения и извлечения контекстной информации за сессии, и интерфейс инструментов, который позволяет агентам взаимодействовать с внешними API, базами данных или средами выполнения кода. Разработчики могут использовать модульные компоненты Thufir для настройки поведения агентов, определения пользовательских инструментов, управления состоянием агента и оркестрации многопроцессных рабочих процессов. Абстрагируя низкоуровневую инфраструктуру, Thufir ускоряет разработку и развертывание интеллектуальных агентов для приложений, таких как виртуальные помощники, автоматизация процессов, научные исследования и цифровые работники.

Whiz предназначен для предоставления прочной основы для разработки интеллектуальных агентов, выполняющих сложные разговорные и задачевые рабочие процессы. Используя Whiz, разработчики определяют "инструменты" — функции Python или внешние API — которые агент вызывает при обработке запросов пользователя. Встроенный модуль памяти захватывает и восстанавливает контекст беседы, обеспечивая последовательные многоповоротные взаимодействия. Динамический планировщик разбивает цели на действия, а гибкий интерфейс позволяет внедрять собственные политики, реестры инструментов и движки памяти. Whiz поддерживает семантический поиск на базе embedding, ведение журналов для аудита и асинхронное выполнение для масштабирования. Полностью с открытым исходным кодом, Whiz может быть развернут в любом месте, где работает Python, что позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов поддержки клиентов, помощников по анализу данных или специализированных агентов с минимальной подготовкой кода.

AgentScope — это ориентированный на разработчиков фреймворк, созданный для упрощения создания интеллектуальных агентов с помощью модульных компонентов для динамического планирования, хранения памяти в контексте и интеграции инструментов/API. Поддерживаются несколько бэкендов LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), а также предоставляются настраиваемые пайплайны для выполнения задач, синтеза ответов и извлечения данных. Архитектура AgentScope позволяет быстро прототипировать диалоговых ботов, автоматизацию рабочих процессов и исследовательских помощников, сохраняя расширяемость и масштабируемость.

AgentForge предоставляет структурированную среду для определения, объединения и оркестрации отдельных навыков ИИ в целостных автономных агентов. Поддерживает память для сохранения контекста, интеграцию с внешними сервисами через плагины, коммуникацию между несколькими агентами, планирование задач и обработку ошибок. Разработчики могут настраивать собственные обработчики навыков, использовать встроенные модули для понимания естественного языка и интегрироваться с популярными LLM, такими как серия GPT от OpenAI. Модульный дизайн ускоряет циклы разработки, упрощает тестирование и развёртывание чатботов, виртуальных помощников, агентов анализа данных и ботов автоматизации по области.

Agentic-Systems предназначен для упрощения разработки сложных автономных приложений ИИ за счет модульной архитектуры, состоящей из компонентов агент, инструмент и память. Разработчики могут определять пользовательские инструменты, инкапсулируя внешние API или внутренние функции, а модули памяти сохраняют контекст между итерациями агента. Встроенный движок оркестрации планирует задачи, разрешает зависимости и управляет взаимодействиями нескольких агентов для совместных рабочих процессов. Разделяя логику агента и детали исполнения, этот фреймворк обеспечивает быстрые эксперименты, легкое масштабирование и точное управление поведением агента. Будь то прототипирование исследовательских помощников, автоматизация потоков данных или развертывание систем поддержки решений, Agentic-Systems предоставляет необходимые абстракции и шаблоны для ускорения разработки решений ИИ от начала до конца.

Agents-Deep-Research разработана для упрощения разработки и тестирования автономных агентов ИИ за счет использования модульной и расширяемой базы кода. В нее входит движок планирования задач, разбивающий заданные пользователем цели на подзадачи, модуль долговременной памяти для хранения и извлечения контекста, а также слой интеграции инструментов, позволяющий агентам взаимодействовать с внешними API и симулированными окружениями. Фреймворк также включает скрипты оценки и инструменты бенчмаркинга для измерения производительности агентов в различных сценариях. Основанный на Python и совместимый с разными backend LLM, он позволяет исследователям и разработчикам быстро прототипировать новые архитектуры агентов, проводить воспроизводимые эксперименты и сравнивать различные стратегии планирования в контролируемых условиях.

RedNote — это открытый исходный код агента ИИ, разработанный на Python и LangChain, позволяющий пользователям вводить исходный текст или файлы документов для автоматической обработки. Он использует крупные языковые модели для генерации кратких резюме, извлечения задач, определения ключевых инсайтов и категоризации информации. Агент сохраняет контекст в рамках сессий с помощью встроенной памяти, что поддерживает накопление знаний. Пользователи могут задавать дополнительные вопросы для уточнения или расширения резюме, а система может экспортировать результаты в структурированные markdown-файлы. Модульная архитектура и плагин-система позволяют интегрировать с внешними сервисами как Notion или Obsidian. Это комплексное решение улучшает ведение заметок, синтез исследований и управление знаниями для отдельного пользователя и команд.

CrewAI — это модульная Python-рамка для построения полностью автономных ИИ-агентов. Она включает основные компоненты, такие как Оркестратор агента для планирования и принятия решений, слой интеграции инструментов для соединения с внешними API или пользовательскими действиями, а также модуль памяти для хранения и памяти контекста. Разработчики определяют задачи, регистрируют инструменты, конфигурируют системы памяти и запускают агентов, способных планировать мультиступенчатые рабочие процессы, выполнять действия и адаптироваться по результатам. CrewAI отлично подходит для создания интеллектуальных помощников, автоматизированных рабочих процессов и исследовательских прототипов.

Augini позволяет разработчикам создавать умных агентов, способных интерпретировать пользовательский ввод, вызывать внешние API, загружать контекстную память и генерировать согласованные многошаговые ответы. Пользователи могут настраивать каждого агента с помощью настраиваемых комплектов инструментов для поиска в сети, запросов к базам данных, работы с файлами или собственных функций на Python. Интегрированный модуль памяти сохраняет состояние диалогов между сессиями, обеспечивая контекстное взаимодействие. Декларативный API Augini позволяет строить сложные многократные рабочие процессы с ветвями, повторениями и обработкой ошибок. Он бесшовно интегрируется c крупными поставщиками LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Azure AI, и поддерживает развёртывание в виде самостоятельных скриптов, Docker-контейнеров или масштабируемых микросервисов. Augini помогает командам быстро создавать прототипы, тестировать и обслуживать AI-агентов в производственных средах.

Automata — это ориентированный на разработчиков каркас, позволяющий создавать автономных AI-агентов на JavaScript и TypeScript. Он предлагает модульную архитектуру, включающую планировщики для разбиения задач, модули памяти для сохранения контекста и интеграцию инструментов для HTTP-запросов, запросов к базам данных и вызовов API по навыкам. Благодаря поддержке асинхронного выполнения, расширениям плагинов и структурированным выводам, Automata упрощает создание агентов, способных выполнять многоступенчатое рассуждение, взаимодействовать с внешними системами и динамически обновлять свою базу знаний.

Automation Chatbot предназначен для оптимизации повторяющихся рабочих процессов, позволяя пользователям взаимодействовать с подключенными сервисами через разговорный ИИ. На базе моделей OpenAI и хранилища векторов Chroma агент сохраняет контекст между сессиями, вспоминает прошлые взаимодействия и выполняет действия на платформах, таких как Slack, Google Drive и Calendar. С модульной архитектурой коннекторов разработчики могут добавлять новые интеграции для электронной почты, управления файлами или пользовательских API. Встроенный модуль планирования позволяет запускать автоматические триггеры по времени или событиям. Используя определения на TypeScript, система верифицирует ввод/вывод и автоматически генерирует кодовые фрагменты. Рамка может работать на локальных машинах или контейнерных средах, обеспечивая расширяемость и безопасность, такие как OAuth2 и управление API-ключами. Всё это позволяет организациям внедрять автоматизацию на основе чата, соответствующую их операционным нуждам.

Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

Egg AI позволяет организациям создавать уникальных AI-агентов, адаптированных под конкретные бизнес-задачи, такие как поддержка клиентов, вовлечение продаж и внутренний поиск знаний. Благодаря интерфейсу drag-and-drop пользователи задают логику диалогов, добавляют условные ветвления и интегрируют REST API, базы данных и сторонние сервисы, такие как Slack или Zendesk. Платформа поддерживает модули памяти для сохранения контекста пользователя, обеспечивая персонализированные и связные диалоги. Агенты могут быть развёрнуты на сайтах, платформах сообщений или встроены в мобильные и настольные приложения. Надежные инструменты тестирования и мониторинга в реальном времени помогают в итеративных улучшениях, а корпоративные механизмы безопасности и контроля доступа обеспечивают конфиденциальность данных и соответствие нормативам. Автоматическое масштабирование позволяет агентам Egg AI без проблем справляться с переменными нагрузками, снижая ручной труд и ускоряя вывод на рынок.

ggfai предоставляет единый интерфейс для определения целей, управления многошаговым рассуждением и поддержания диалогового контекста с помощью модулей памяти. Он поддерживает настраиваемые интеграции инструментов для вызова внешних сервисов или API, асинхронные потоки выполнения и абстракции над моделями GPT от OpenAI. Архитектура плагинов позволяет вам менять бэкенды памяти, хранилища знаний и шаблоны действий, что упрощает оркестровку агентов для задач, таких как поддержка клиентов, получение данных или личные ассистенты.

Insurance-Agentic-AI использует агентную AI-архитектуру, сочетающую модели GPT от OpenAI с цепочными и инструментальными возможностями LangChain для автономного выполнения сложных страховых задач. Регистрируя пользовательские инструменты для обработки документов, разбора полисов, вычисления предложений и суммирования претензий, агент может анализировать требования клиентов, извлекать релевантную информацию о полисах, рассчитывать приблизительную стоимость и предоставлять четкие ответы. Многоступенчатое планирование обеспечивает логичное выполнение задач, а компоненты памяти сохраняют контекст между сессиями. Разработчики могут расширять набор инструментов для интеграции сторонних API или адаптации агента к новым страховым вертикалям. Исполнение через CLI обеспечивает простое развертывание, позволяя страховым специалистам передавать рутинные операции и сосредотачиваться на стратегических решениях. Поддерживается журналирование и мультиагентская координация для масштабируемого управления рабочими потоками.

JARVIS-1 представляет собой модульную архитектуру, объединяющую интерфейс на естественном языке, модуль памяти и исполнитель задач на базе плагинов. На базе GPT-index он сохраняет диалоги, восстанавливает контекст и развивается благодаря взаимодействиям с пользователем. Пользователи задают задачи простыми подсказками, а JARVIS-1 управляет планированием задач, выполнением кода, обработкой файлов и веб-браузингом. Его система плагинов обеспечивает пользовательские интеграции с базами данных, электронной почтой, PDF и облачными сервисами. Можно развернуть через Docker или CLI на Linux, macOS и Windows, JARVIS-1 гарантирует офлайн-работу и полный контроль данных, что делает его идеальным для разработчиков, команд DevOps и продвинутых пользователей, ищущих безопасную и расширяемую автоматизацию.