Agentic Workflow — это декларативная рамка, позволяющая разработчикам определять сложные рабочие процессы ИИ, связывая несколько LLM-агентов, каждый с настраиваемыми ролями, подсказками и логикой выполнения. Она обеспечивает встроенную поддержку оркестрации задач, управления состоянием, обработки ошибок и интеграции плагинов, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между агентами и внешними инструментами. Библиотека использует Python и YAML-конфигурации для абстракции определения агентов, поддерживает асинхронные потоки выполнения и расширяется с помощью пользовательских коннекторов и плагинов. Будучи проектом с открытым исходным кодом, она включает подробные примеры, шаблоны и документацию для ускорения разработки и поддержки сложных экосистем агентов ИИ.

AI Agents with LangGraph использует графовое представление для определения отношений и коммуникации между автономными ИИ-агентами. Каждый узел представляет собой агента или инструмент, что позволяет разложить задачу, настроить подсказки и динамически маршрутизировать действия. Фреймворк легко интегрируется с популярными LLM и поддерживает пользовательские функции инструментов, хранилища памяти и ведение журналов для отладки. Разработчики могут быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов, автоматизировать многошаговые процессы и экспериментировать с совместным взаимодействием агентов всего в нескольких строках Python.

AIKitchen предоставляет разработчикам дружественный Python-инструментарий, позволяющий составлять AI-агентов в виде модульных строительных блоков. В его основе лежит определение пайплайнов со стадиями для предварительной обработки входных данных, вызова LLM, выполнения инструментов и извлечения памяти. Интеграции с популярными провайдерами LLM обеспечивают гибкость, в то время как встроенные хранилища памяти отслеживают контекст диалога. Разработчики могут вставлять пользовательские задачи, использовать расширенную генерацию с поиском для доступа к знаниям и собирать стандартизированные метрики для мониторинга производительности. Фреймворк также включает возможности оркестрации рабочих процессов, поддерживая последовательные и условные сценарии для нескольких агентов. Благодаря плагин-архитектуре AIKitchen упрощает разработку энд-ту-энд агентов — от прототипирования исследовательских идей до развертывания масштабируемых цифровых работяг в продуктивных средах.

HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.

Coaty — это open-source-инструментарий, написанный на TypeScript, для разработки совместных децентрализованных IoT-приложений с использованием программных агентов. Он обеспечивает среду выполнения контейнера, в которой размещаются экземпляры агентов, сервис обнаружения и регистр для динамического поиска ресурсов, а также уровни pub/sub для распространения событий. Встроенные адаптеры хранения синхронизируют состояние между устройствами, при этом гибкая модель данных позволяет расширять и делиться объектами домена. Coaty поддерживает протоколы передачи, такие как MQTT и WebSocket, обеспечивая надежную быстрое взаимодействие между предельными, облачными и fog-средами без единой точки отказа.

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.