Модульный AI-агент на Python, предлагающий чат, запоминание контекста и автоматическое выполнение задач. В системе реализована поддержка веб-браузинга, управления файлами, отправки электронной почты и планирования через плагины. Использует модели OpenAI или локальные языковые модели и хранилище памяти на SQLite, что позволяет сохранять историю диалогов и адаптировать ответы со временем. Разработчики могут расширять возможности с помощью собственных модулей, создавая персонализированный помощник для повышения продуктивности, исследований или домашней автоматизации.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.

Super-Agent-Party позволяет разработчикам определить объект Party, где отдельные AI-агенты выполняют различные роли, такие как планирование, исследование, составление черновика и рецензирование. Каждый агент можно настроить с помощью пользовательских подсказок, инструментов и параметров модели. Фреймворк управляет маршрутизацией сообщений и разделённым контекстом, позволяя агентам в реальном времени работать вместе над подзадачами. Поддерживается интеграция плагинов для сторонних сервисов, гибкие стратегии оркестровки и процедуры обработки ошибок. С интуитивным API пользователи могут динамически добавлять или удалять агентов, связывать рабочие процессы и визуализировать взаимодействия агентов. Построен на Node.js и совместим с основными облачными провайдерами, Super-Agent-Party упрощает разработку масштабируемых и поддерживаемых систем с несколькими агентами для автоматизации, генерации контента, анализа данных и других задач.

Trainable Agents разработан как модульный, расширяемый набор инструментов для быстрого создания и обучения AI-агентов на базе современных больших языковых моделей. Фреймворк абстрагирует основные компоненты, такие как среды взаимодействия, интерфейсы политики и обратные связи, позволяя разработчикам легко определять задачи, предоставлять демонстрации и реализовывать функции награды. Встроенная поддержка OpenAI GPT и Anthropic Claude обеспечивает воспроизведение опыта, пакетное обучение и оценку производительности. Также в библиотеку входят утилиты для ведения журналов, отслеживания метрик и экспорта обученных политик для развертывания. Будь то создание диалоговых ботов, автоматизация рабочих процессов или проведение исследований — этот фреймворк упрощает весь цикл разработки от прототипирования до производства в едином пакете на Python.