Система системных подсказок для идей агентства ИИ предоставляет всеобъемлющую структуру для концептуализации и построения AI-агентов. Используя подробный набор подсказок, она помогает определить назначение агента, профиль пользователя, спецификации входа/выхода, обработку ошибок и рабочие процессы. Каждый раздел побуждает учитывать важные компоненты, такие как источники знаний, логика принятия решений и требования к интеграции. Шаблон поддерживает итеративное уточнение, позволяя вносить изменения в инструкции и параметры. Предназначен для мгновенного запуска с ChatGPT от OpenAI или API-реализациями, что обеспечивает быстрый прототипирование и развертывание. Будь то создание чатботов для поддержки клиентов, виртуальных помощников или специальных движков рекомендаций, этот системный шаблон упрощает этап идей и обеспечивает надежную, хорошо документированную разработку AI-агентов.

FMAS (Гибкая система мультиагентов) — это открытая библиотека Python для построения, выполнения и визуализации моделирования мультиагентов. Вы можете определить агентов с собственной логикой принятия решений, настроить модель окружения, установить каналы обмена сообщениями для коммуникации и запускать масштабируемое моделирование. FMAS предоставляет хуки для мониторинга состояния агентов, отладки взаимодействий и экспорта результатов. Его модульная архитектура поддерживает плагины для визуализации, сбора метрик и интеграции с внешними источниками данных, что делает его идеальным для исследований, обучения и прототипирования автономных систем в реальных условиях.

В основе LionAGI — модульная архитектура для определения и выполнения зависимых стадий задач, разбиение сложных проблем на логические компоненты, обрабатываемые последовательно или параллельно. Каждая стадия может использовать настраиваемую подсказку, хранилище памяти и логику принятия решений для адаптации поведения в зависимости от предыдущих результатов. Разработчики могут интегрировать любые поддерживаемые API LLM или модели, размещённые самостоятельно, настраивать наблюдаемые пространства и определять отображения действий для создания агентов, планирующих, рассуждающих и обучающихся за несколько циклов. Встроенные инструменты логгирования, восстановления ошибок и аналитики позволяют отслеживать работу в реальном времени и итеративно совершенствовать модель. Не важно, автоматизируете ли вы исследовательские рабочие процессы, генерируете отчёты или оркеструете автономные процессы, LionAGI ускоряет создание умных, адаптивных ИИ-агентов с минимальным количеством шаблонного кода.

NPI.ai — это полноценная платформа, где пользователи могут графически проектировать AI-агентов, перетаскивая модули. Каждый агент состоит из компонентов, таких как подсказки для языковой модели, вызовы функций, логика принятия решений и векторы памяти. Платформа поддерживает интеграцию с API, базами данных и сторонними сервисами. Агентов можно сохранять контекст с помощью встроенных слоёв памяти, что позволяет им вести многопоточную беседу, получать прошлые взаимодействия и выполнять динамическое рассуждение. NPI.ai включает контроль версий, тестовые среды и пайплайны развертывания, что облегчает итерации и запуск агентов в продакшн. Благодаря журналам и мониторингу в реальном времени, команды получают инсайты о работе агентов и взаимодействиях с пользователями, что способствует постоянному улучшению и высокой надёжности в масштабе.

LinkAgent предоставляет легкий микронуклеус для создания ИИ-агентов с плагиныными компонентами. Пользователи могут регистрировать бэкенды языковых моделей, модули поиска и внешние API как инструменты, а затем собирать их в рабочие процессы с помощью встроенных планировщиков и маршрутизаторов. LinkAgent поддерживает обработчики памяти для сохранения контекста, динамический вызов инструментов и настраиваемую логику принятия решений для сложных многосвязанных рассуждений. Минимальный код позволяет автоматизировать задачи, такие как контроль качества, извлечение данных, оркестровка процессов и создание отчетов.

sma-begin создает оптимизированную базу кода для создания ИИ-агентов, абстрагируя такие компоненты, как обработка ввода, логика принятия решений и генерация вывода. В ядре реализована петля агента, которая запрашивает у LLM, интерпретирует ответ и, при необходимости, выполняет интегрированные инструменты, такие как HTTP-клиенты, файловые обработчики или пользовательские скрипты. Модули памяти позволяют агенту вспоминать предыдущие взаимодействия или контекст, а цепочка подсказок поддерживает многозадачные рабочие процессы. Обработка ошибок ловит сбои API или неверные выводы инструментов. Разработчикам достаточно определить подсказки, инструменты и желаемое поведение. Минимальным объемом шаблонного кода sma-begin ускоряет прототипирование чатботов, автоматических сценариев или специализированных помощников на любой платформе с поддержкой Python.