LLM-Blender-Agent позволяет разработчикам создавать модульные системы ИИ с несколькими агентами, оборачивая LLM в совместные агенты. Каждый агент может получить доступ к инструментам, таким как выполнение Python, парсинг веб-страниц, SQL-базы данных и внешние API. Фреймворк управляет памятью диалогов, пошаговым рассуждением и оркестровкой инструментов, поддерживая такие задачи, как создание отчетов, анализ данных, автоматизированные исследования и автоматизация рабочих процессов. Основанный на LangChain, он легкий, расширяемый и совместим с GPT-3.5, GPT-4 и другими LLM.

В основе AGIFlow — интуитивная панель, позволяющая собирать ИИ-агентов в динамичные рабочие процессы, определяя триггеры, условную логику и обмен данными между агентами. Каждый узел может запускать пользовательский код, вызывать внешние API или использовать готовые модели для обработки языка, визуальных данных или анализа информации. Встроенные соединители позволяют подключать популярные базы данных, веб-сервисы и платформы обмена сообщениями, что упрощает интеграцию и оркестровку систем. Возможности контроля версий и отката позволяют быстро итеративно улучшать рабочие процессы, а мониторинг в реальном времени, панели метрик и оповещения обеспечивают прозрачность и стабильность. После тестирования рабочие процессы можно развернуть в масштабируемой облачной инфраструктуре с функциями планирования, позволяющими автоматизировать сложные задачи, такие как генерация отчётов, маршрутизация поддержки клиентов или исследовательские пайплайны.

AgentIn — это основанная на Python рамка для ИИ-агентов, созданная для ускорения разработки диалоговых и задачевых агентов. Она включает встроенные модули памяти для сохранения контекста, динамическую интеграцию инструментов для вызова внешних API или локальных функций и гибкую систему шаблонов подсказок для индивидуальных взаимодействий. Оркестрация нескольких агентов обеспечивает параллельные рабочие процессы, а ведение журналов и кеширование повышают надежность и проверяемость. Легко настраивается через YAML или Python-код, поддерживает основные провайдеры LLM и может быть расширена с помощью собственных плагинов для специализированных задач.