Amon — это платформа и фреймворк для создания автономных AI-агентов, выполняющих многослойные задачи без вмешательства человека. Пользователи определяют поведение агентов, источники данных и интеграции через простые конфигурационные файлы или интуитивно понятный интерфейс. Время выполнения Amon управляет циклами жизни агентов, обработкой ошибок и логикой повторных попыток. Он поддерживает мониторинг в реальном времени, ведение журналов и масштабирование в облаке или в локальных средах, что делает его идеальным для автоматизации поддержки клиентов, обработки данных, рецензирования кода и многого другого.

Java Action Generic — это легкая, модульная библиотека, которая позволяет разработчикам реализовать автономные поведения агентов на Java, определяя универсальные действия. Действия — это параметрыемые единицы работы, которые агенты могут выполнять, планировать и объединять во время выполнения. Фреймворк обеспечивает последовательный интерфейс для действий, позволяя создавать пользовательские действия, управлять параметрами и интегрировать с управлением жизненным циклом агента LightJason. Поддержка событий и параллельности позволяет агентам выполнять задачи, такие как динамическое принятие решений, взаимодействие с внешними сервисами и организация сложных сценариев поведения. Библиотека продвигает повторное использование и модульный дизайн, она подходит для исследований, моделирования, IoT и игровых AI-приложений на любой платформе, поддерживающей JVM.

uAgents — это модульная JavaScript-библиотека, которая даёт возможность разработчикам создавать автономных, децентрализованных ИИ-агентов, способных обнаруживать пиров, обмениваться сообщениями, работать над задачами и адаптироваться с помощью обучения. Агенты общаются через протоколы gossip на базе libp2p, регистрируют возможности через on-chain реестры и договариваются о соглашениях уровня услуг с помощью смарт-контрактов. Основная библиотека управляет событиями жизненного цикла агента, маршрутизацией сообщений и расширяемыми поведениями, такими как обучение с подкреплением и распределение задач на основе рынка. С помощью настраиваемых плагинов uAgents может интегрироваться с блокчейном Fetch.ai, внешними API и оракулами, позволяя агентам выполнять реальные действия, получать данные и принимать решения в распределённых средах без централизованной координации.

Agent-Oriented Architecture (AOA) — это мощный фреймворк, предоставляющий разработчикам инструменты для построения и обслуживания интеллектуальных мульти-агентных систем. Агенты инкапсулируют состояние, поведение и паттерны взаимодействия, общаясь через асинхронную шину сообщений. В AOA есть модули для регистрации, обнаружения и сопоставления агентов, что обеспечивает динамическую композицию служб. Моделирование поведения поддерживает конечные автоматы, планирование, ориентированное на цели, и триггеры по событиям. Фреймворк управляет событиями жизненного цикла агентов: созданием, приостановкой, миграцией и завершением. Встроенные средства мониторинга и логирования облегчают настройку производительности и отладку. Универсальный транспортный слой поддерживает TCP, HTTP и пользовательские протоколы, что делает его пригодным для локальных, облачных и периферийных развертываний. Интеграция с популярными библиотеками обеспечивает беспрепятственную обработку данных и интеграцию AI-моделей.

MASlite предоставляет понятный API для создания классов агентов, регистрации поведения и обработки событийной обмена сообщениями между агентами. В него входит планировщик для управления задачами агентов, моделирование окружения для симуляции взаимодействий и система плагинов для расширения основных возможностей. Разработчики могут быстро создавать прототипы сценариев с несколькими агентами на Python, определяя методы жизненного цикла, подключая агентов через каналы и запуская симуляции в безголовом режиме или с использованием инструментов визуализации.

Skeernir — это открытый исходный код фреймворка AI-агентов, предназначенного для ускорения разработки агентов-маэстро для автоматизации игр и оркестрации процессов. Проект включает базовый шаблон, основные API и примерные модули, показывающие, как связать логику агента с целевыми окружениями, будь то моделирование игрового процесса или управление задачами операционной системы. Его расширяемая архитектура позволяет пользователям внедрять собственные стратегии принятия решений, подключать модели машинного обучения и управлять жизненным циклом агента на Windows, Linux и macOS. Встроенное логирование и поддержка конфигурации упрощают тестирование, отладку и развёртывание автономных AI-агентов.