AI-Agents предоставляет гибкую архитектуру агента, которая оркестрирует планировщики языковых моделей, модули постоянной памяти и подключаемые наборы инструментов. Разработчики определяют инструменты для HTTP-запросов, операций с файлами и собственной логики, затем настраивают планировщик LLM для выбора вызываемого инструмента. Память сохраняет контекст и историю диалогов. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, восстановлением ошибок и логированием, что позволяет быстро прототипировать интеллектуальных помощников, аналитиков данных или ботов автоматизации без переписывания основной логики оркестрации.

Agent Forge обеспечивает модульную архитектуру для определения, выполнения и координации AI-агентов. Внутри есть встроенные API для оркестрации задач, модули памяти для долгосрочного сохранения контекста и система плагинов для интеграции внешних сервисов (например, LLM, баз данных, сторонних API). Разработчики могут быстро прототипировать, тестировать и внедрять агентов в продуктивных условиях, объединяя сложные рабочие процессы без необходимости управлять низкоуровневой инфраструктурой.

Agent-FLAN предназначен для упрощения создания сложных приложений на базе ИИ агентов, разделяя задачи на роли планирования и выполнения. Пользователи задают поведение агентов и рабочие процессы с помощью конфигурационных файлов, указывая форматы данных, интерфейсы инструментов и протоколы коммуникации. Планировщик генерирует высокоуровневые планы задач, а исполнители выполняют конкретные действия, такие как вызовы API, обработка данных или создание контента с помощью крупных языковых моделей. Модульная архитектура поддерживает плагины, адаптеры инструментов, шаблоны подсказок и панели мониторинга в реальном времени. Отличается бесшовной интеграцией с популярными провайдерами LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Hugging Face, позволяя быстро прототипировать, тестировать и запускать рабочие процессы с несколькими агентами для сценариев автоматизации исследований, генерации контента и бизнес-процессов.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

Agno AI Agent предназначен для быстрого построения разработчиками автономных агентов, поддерживаемых большими языковыми моделями. В нем есть модульный реестр инструментов, управление памятью, циклы планирования и выполнения, а также беспрепятственная интеграция с внешними API (поиск в интернете, файловые системы, базы данных). Пользователи могут определять собственные интерфейсы инструментов, настраивать личность агента и оркестровать сложные многоэтапные рабочие процессы. Агентов можно планировать задачи, динамично вызывать инструменты и учиться на предыдущих взаимодействиях для повышения эффективности.

10x Rules — это комплексный фреймворк AI-агентов, позволяющий организациям создавать и развертывать интеллектуальных агентов на основе пользовательских правил и бизнес-логики. Определяя триггеры, условия и действия через интуитивный интерфейс, пользователи могут задавать AI-агентам выполнение задач, таких как извлечение данных из документов, оценка лидов, отправка персонализированных писем и обновление записей CRM. Платформа бесшовно интегрируется с популярными сервисами с помощью предварительно настроенных коннекторов, поддерживает мониторинг и отладку в реальном времени, а также предоставляет аналитику эффективности агентов. Как технические, так и нетехнические пользователи могут упростить повторяющиеся рабочие процессы, снизить ошибки и ускорить операции благодаря автоматизации на базе AI.

Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.

Autogpt — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Rust для построения автономных ИИ-агентов. Он предлагает типизированные интерфейсы для API OpenAI, встроенное управление памятью, цепочку контекста и расширяемую поддержку плагинов. Агент может быть настроен для выполнения цепочек подсказок, поддержания состояния беседы и программного выполнения динамических задач. Подходит для внедрения в CLI-инструменты, серверные сервисы или исследовательские прототипы, Autogpt упрощает организацию сложных ИИ-рабочих процессов, используя преимущества производительности и безопасности Rust.

autoMate использует модели GPT от OpenAI и модульную систему инструментов для выполнения полномасштабных автоматизированных рабочих процессов. Пользователи задают цели на естественном языке, и autoMate разбивает их на подзадачи, такие как чтение или запись файлов, скрапинг веб-страниц, суммирование данных и составление писем. Он динамически вызывает подходящие функции, управляет API-взаимодействиями, ведет лог прогресса и выводит результаты в нужном формате. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты, обеспечивая масштабируемую автоматизацию обработки данных, генерации контента и системных операций.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

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.

ManasAI — это основанный на Python фреймворк, позволяющий создавать автономных AI-агентов с встроенным состоянием и модульной архитектурой. Он предоставляет основные абстракции для рассуждения агентом, краткосрочной и долгосрочной памяти, интеграции внешних инструментов и API, обработки событий на основе сообщений и оркестрации mehrere агентов. Агентов можно настраивать для управления контекстом, выполнения задач, обработки повторных попыток и сбора обратной связи. Его расширяемая архитектура позволяет разработчикам адаптировать бэкенды памяти, инструменты и оркестраторы под конкретные рабочие процессы, что делает его идеальным для прототипирования чат-ботов, цифровых работников и автоматизированных пайплайнов, требующих устойчивого контекста и сложных взаимодействий.

Swarms.ai предоставляет визуальный интерфейс для определения и соединения нескольких агентов ИИ в умные рабочие процессы. Каждый агент можно настроить с определёнными ролями, источниками данных и кастомными интеграциями API. Агенты взаимодействуют путём обмена сообщениями, запуска действий и обмена контекстом, чтобы решить сложные задачи от начала до конца. Платформа предлагает контроль доступа по ролям, управление версиями и анализ в реальном времени для отслеживания эффективности стаи. Не требуется программирование: пользователи перетаскивают компоненты, задают триггеры и связывают выходы для автоматизированных процессов поддержки, продаж, операционных задач и др.

Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.

Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.

OpenAI Agents MCP Server предоставляет прочную основу для развертывания и управления автономными агентами на базе моделей OpenAI. Он предлагает гибкий RESTful API для создания, настройки и управления агентами, позволяя разработчикам оркестровать многошаговые задачи, координировать взаимодействия между агентами и сохранять постоянную память между сессиями. Фреймворк поддерживает плагинообразные интеграции инструментов, расширенное логирование диалогов и настраиваемые стратегии планирования. Абстрагируя инфраструктурные аспекты, MCP Server упрощает разработку, ускоряет прототипирование и обеспечивает масштабируемость развертываний в продакшене — для чат-ассистентов, автоматизации рабочих процессов и цифровых работников на базе ИИ.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

Suna позволяет организациям создавать комплексных AI-агентов, выполняющих повторяющиеся задачи, подключающихся к API и управляя многошаговыми рабочими процессами. С помощью интерфейса drag-and-drop пользователи могут определять триггеры, отображать потоки данных и интегрировать сторонние сервисы, такие как CRM, электронная почта и базы данных. Платформа использует большие языковые модели для предоставления возможностей понимания естественного языка и принятия решений внутри каждого агента. Благодаря встроенному мониторингу, логам и оповещениям команды могут отслеживать производительность агентов и оптимизировать рабочие процессы в реальном времени. Suna также предлагает контроль версий, функции совместной работы и безопасные параметры развертывания, обеспечивая масштабируемость и управление. От автоматизации поддержки клиентов до извлечения данных и генерации отчетов — Suna помогает бизнесу автоматизировать операции в масштабах.

SuperPilot — автономная рамочная система AI-агентов, использующая большие языковые модели для выполнения многоступенчатых задач без ручного вмешательства. Интегрируя GPT и модели Anthropic, она может создавать планы, вызывать внешние инструменты, такие как браузер для веб-скрапинга, терминал для выполнения команд оболочки и модули памяти для хранения контекста. Пользователи задают цели, а SuperPilot динамически координирует подзадачи, управляет очередью задач и реагирует на новую информацию. Модульная архитектура позволяет добавлять пользовательские инструменты, настраивать параметры моделей и вести журнал взаимодействий. Благодаря встроенным циклдам обратной связи человек может уточнять решения и повышать качество результатов. Это делает SuperPilot подходящим для автоматизации исследований, задач программирования, тестирования и рутинных рабочих процессов обработки данных.