AgentScope — это ориентированный на разработчиков фреймворк, созданный для упрощения создания интеллектуальных агентов с помощью модульных компонентов для динамического планирования, хранения памяти в контексте и интеграции инструментов/API. Поддерживаются несколько бэкендов LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), а также предоставляются настраиваемые пайплайны для выполнения задач, синтеза ответов и извлечения данных. Архитектура AgentScope позволяет быстро прототипировать диалоговых ботов, автоматизацию рабочих процессов и исследовательских помощников, сохраняя расширяемость и масштабируемость.

autogen4j — это легкая библиотека на Java, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов. Она предлагает основные модули для планирования, хранения памяти и выполнения действий, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на последовательные подзадачи. Фреймворк интегрируется с поставщиками LLM (например, OpenAI, Anthropic) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты (HTTP-клиенты, базы данных, работу с файлами). Разработчики определяют агентов с помощью удобного DSL или аннотаций, быстро собирая пайплайны для обогащения данных, автоматической отчётности и чат-ботов. Расширяемая система плагинов обеспечивает гибкость и возможность тонкой настройки поведения в различных приложениях.

DialSense предлагает мощный набор инструментов для создания, обучения и управления голосовыми помощниками, предоставляя централизованное решение для бизнеса, стремящегося улучшить взаимодействие с потребителями. С набором впечатляющих функций, включая настраиваемые разговорные боты и возможности автоматического масштабирования, он упрощает процесс управления голосовыми помощниками. Запросите демонстрацию уже сегодня, чтобы увидеть, как DialSense может трансформировать стратегии коммуникации вашего бизнеса.

LLM State Machine — это открытый исходный код Python-фреймворка, предназначенного для построения агентов ИИ с использованием явных машин состояний. Разработчики определяют состояния как дискретные шаги — каждый вызывающий большую языковую модель или пользовательскую логику — и переходы на основе результатов. Такой подход обеспечивает ясность, удобство сопровождения и надежную обработку ошибок для многоследовательных рабочих процессов на базе LLM, таких как обработка документов, разговорные боты и автоматизированные конвейеры.

Этот фреймворк предоставляет архитектуру на базе сервера, поддерживающую несколько MCP (Multi-Channel Processing) серверов для обработки одновременных диалогов, сохранения контекста между сессиями и интеграции внешних сервисов через плагины. Разработчики могут настраивать коннекторы для платформ обмена сообщениями, определять пользовательские вызовы функций и масштабировать экземпляры с помощью Docker или нативных хостов. В него входят логирование, обработка ошибок и модульный конвейер для расширения возможностей без изменения исходного кода.

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.

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.

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.

Callin.io предоставляет голосовых ассистентов на основе ИИ, разработанных для революционирования взаимодействия с клиентами и оптимизации бизнес-операций. Интегрируя современные разговорные боты, платформа обеспечивает оперативную и эффективную коммуникацию, позволяя компаниям повышать качество обслуживания клиентов и оперативную эффективность. Решения Callin.io специально адаптированы для колл-центров, финансовых услуг и общего клиентского обслуживания, создавая бесшовные и привлекательные коммуникационные впечатления.