Демонстрации AWS Sample Model Context Protocol — это репозиторий с открытым исходным кодом, представляющий стандартизированные шаблоны для управления контекстом больших языковых моделей (LLM) и вызова инструментов. В нем есть две полные демонстрации — одна на JavaScript/TypeScript и одна на Python, реализующие протокол контекста модели, позволяющие разработчикам строить ИИ-агентов, вызывающих функции AWS Lambda, сохраняющих историю диалогов и осуществляющих потоковую передачу ответов. Примерный код демонстрирует форматирование сообщений, сериализацию аргументов функций, обработку ошибок и настраиваемые интеграции инструментов, ускоряя прототипирование генеративных AI-приложений.

SwiftAgent предлагает мощный набор инструментов для построения умных агентов, интегрируя модели OpenAI напрямую в Swift. Разработчики могут объявлять пользовательские действия и внешние инструменты, которые агенты вызывают по запросам пользователей. Фреймворк сохраняет разговорную память, позволяя агентам обращаться к прошлым взаимодействиям. Поддерживаются шаблоны подсказок и динамическое внедрение контекста, что облегчает ведение многоходовых диалогов и логику принятия решений. Асинхронный API SwiftAgent отлично работает вместе с корутинами Swift, делая его идеальным для iOS, macOS и серверных сред. Благодаря абстракции вызовов моделей, хранения памяти и оркестровки pipeline, SwiftAgent позволяет командам быстро прототипировать и развёртывать диалоговых ассистентов, чат-ботов или автоматизированных агентов в проектах на Swift.

Visily – это инструмент дизайна, управляемый AI, который упрощает процесс создания высококачественных каркасных моделей и прототипов. Этот инструмент позволяет пользователям преобразовывать скриншоты, шаблоны или текстовые подсказки в редактируемые каркасные модели. Он идеально подходит как для новичков в дизайне, так и для профессиональных команд, стремящихся ускорить процесс разработки продукта. Ключевые функции включают предложения по дизайну на основе AI, удобный интерфейс и возможности сотрудничества, что делает создание и настройку UI-дизайна простым для всех.

Wizard Proto — это сложный инструмент для прототипирования, предназначенный для упрощения создания веб-прототипов. С помощью искусственного интеллекта он принимает текстовые описания и мгновенно превращает их в функциональный код страниц, который визуализирует дизайн в реальном времени. Это позволяет продуктовым командам быстро повторять идеи и способствует более гладкому взаимодействию между разработчиками и дизайнерами. Инструмент легок в использовании, что делает его подходящим как для начинающих, так и для опытных специалистов, стремящихся улучшить свои рабочие процессы и эффективность в процессе прототипирования.

KickstartDS — это стартовый комплект с открытым кодом и набор инструментов для разработки UI нового поколения, специализированный для создания цифровых дизайн-систем. Он включает в себя низкокодовую платформу, обширную библиотеку компонентов и библиотеку паттернов, позволяя веб-командам эффективно создавать согласованные, соответствующие бренду веб-интерфейсы. С помощью KickstartDS команды могут быстро начать проекты по разработке дизайн-систем, гарантируя соблюдение лучших практик в дизайне UI и UX.

negotiation_agent предоставляет модульный набор инструментов для построения автономных ботов переговоров, поддерживаемых моделями типа GPT. Разработчики могут задавать сценарии переговоров, определяя элементы, предпочтения и функции полезности для моделирования целей агента. В набор входит предопределённые шаблоны агентов и возможность интеграции пользовательских стратегий, включая генерацию предложений, оценку встречных предложений, принятие решений и завершение сделок. Управление диалогами осуществляется с помощью стандартизированных протоколов, поддерживаются групповые симуляции для турниров и рассчитываются показатели эффективности, такие как уровень согласия, полезность и показатели справедливости. Открытая архитектура облегчает замену основного бекенда LLM и расширение логики агента через плагины. С помощью negotiation_agent команды могут быстро прототипировать и оценивать автоматизированные решения для ведения переговоров в электронной коммерции, исследованиях и образовательных целях.

OSUniverse объединяет в одной платформе открытые библиотеки и инструменты AI-агентов. Пользователи могут фильтровать проекты по языкам программирования, лицензиям, тегам и категориям, просматривать подробные карточки проектов с описаниями и ссылками на GitHub, а также вносить новые записи через запросы на слияние. Регулярное обновление осуществляется сообществом, делая эту платформу незаменимым ресурсом для поиска, оценки и выбора лучших технологий AI-агентов для исследований, прототипирования и производственного использования.

pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.

Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.

CraftUI - это современное веб-приложение, разработанное для бесшовного создания интерфейсов. Оно позволяет пользователям без усилий генерировать отшлифованные пользовательские интерфейсы из изображений и текстовых подсказок. С дружелюбным интерфейсом CraftUI интегрирует мощные функции, которые ускоряют рабочие процессы дизайна, поддерживают сотрудничество и повышают производительность. Идеально подходит для создания прототипов, веб-приложений и мобильных интерфейсов, оно помогает оптимизировать процесс дизайна, предлагая заранее подготовленные компоненты и настраиваемые шаблоны, обеспечивая при этом приоритет скорости и качества в каждом проекте.

Geers AI Lang Graph предоставляет слой абстракции на основе графа для построения AI-агентов, которые координируют несколько вызовов LLM и управляют структурированными знаниями. Определяя узлы и связи, которые представляют подсказки, данные и память, разработчики могут создавать динамические рабочие процессы, отслеживать контекст взаимодействий и визуализировать потоки выполнения. Framework поддерживает плагины для различных провайдеров LLM, настраиваемые шаблоны подсказок и экспортируемые графы. Это упрощает итеративное проектирование агентов, повышает сохранение контекста и ускоряет прототипирование чат-ассистентов, ботов поддержки решений и исследовательских пайплайнов.

Indesignify использует передовой искусственный интеллект, чтобы оптимизировать процесс дизайна интерьеров. Пользователи могут без особых усилий перестраивать комнаты, мгновенно создавать прототипы и настраивать различные элементы, чтобы преобразить свои пространства за считанные секунды. Платформа разработана для удобства и эффективности, предлагая мощные инструменты как для домовладельцев, стремящихся визуализировать свои мечты, так и для специалистов в области дизайна интерьеров. С его удобным интерфейсом и мощными возможностями ИИ Indesignify революционизирует подход к перепланировке пространства.