Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.

NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.

NPI.ai — это полноценная платформа, где пользователи могут графически проектировать AI-агентов, перетаскивая модули. Каждый агент состоит из компонентов, таких как подсказки для языковой модели, вызовы функций, логика принятия решений и векторы памяти. Платформа поддерживает интеграцию с API, базами данных и сторонними сервисами. Агентов можно сохранять контекст с помощью встроенных слоёв памяти, что позволяет им вести многопоточную беседу, получать прошлые взаимодействия и выполнять динамическое рассуждение. NPI.ai включает контроль версий, тестовые среды и пайплайны развертывания, что облегчает итерации и запуск агентов в продакшн. Благодаря журналам и мониторингу в реальном времени, команды получают инсайты о работе агентов и взаимодействиях с пользователями, что способствует постоянному улучшению и высокой надёжности в масштабе.

Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.

OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

Open WebUI Pipeline для RAGFlow предоставляет разработчикам и специалистам по данным модульный конвейер для создания приложений дополнения с помощью поиска (RAG). Он поддерживает загрузку документов, вычисление вкраплений с помощью различных API LLM и хранение векторных данных в локальных базах данных для эффективного поиска по схожести. Фреймворк управляет поиском, суммированием и диалоговыми потоками, обеспечивает интерфейсы для реального времени, ссылающиеся на внешние знания. С настройками подсказок, поддержкой нескольких моделей и управлением памятью, он позволяет создавать специализированные системы вопросов и ответов, обобщатели документов и личных ИИ-ассистентов в интерактивном Web UI. Архитектура плагина обеспечивает интеграцию с существующими локальными WebUI, такими как Oobabooga. В комплект входят пошаговые конфигурационные файлы и поддерживается пакетная обработка, отслеживание контекста диалога и гибкие стратегии поиска. Разработчики могут расширять конвейер пользовательскими модулями для выбора векторных хранилищ, цепочек подсказок и памяти пользователя, что делает его идеальным для исследований, поддержки клиентов и специализированных сервисов знаний.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

OpenAgentSpec определяет комплексный набор схем JSON, API-интерфейсов и руководств по протоколам для ИИ-агентов. В него входит регистрация агентов, объявление возможностей, форматы сообщений, обработка событий, управление памятью и механизмы расширения. Следуя спецификации, организации могут создавать агентов, которые надежно взаимодействуют друг с другом и с хост-средами, снижая затраты на интеграцию и способствуя формированию многоразовой экосистемы совместимых компонентов ИИ.

OpenAI Agents предоставляет модульную среду для определения, выполнения и управления автономными AI-агентами на базе языковых моделей OpenAI. Разработчики могут конфигурировать агентов с хранилищами памяти, регистрировать пользовательские инструменты или плагины, координировать работу нескольких агентов и отслеживать выполнение с помощью встроенного логгирования. Фреймворк управляет вызовами API, управлением контекстом и асинхронным планированием задач, позволяя быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов на базе ИИ и приложений, таких как извлечение данных, автоматизация поддержки клиентов, генерация кода, исследовательская деятельность.

OpenAI Agents JS позволяет разработчикам создавать AI-агентов, объединяя модели OpenAI с пользовательскими наборами инструментов. Агентов можно использовать для обработки пользовательского ввода, вызова внешних API, управления диалогами с постоянной памятью и выполнения задач, таких как парсинг веб-страниц, генерация кода или поиск данных. Фреймворк предоставляет систему плагинов для регистрации инструментов, стандартный класс Agent для оркестрации, встроенные модули памяти и поддержку моделей на основе чата и завершения. В числе функций — восстановление ошибок, мульти-инструментальная оркестрация и настраиваемый middleware. Определяя инструменты и вводя их в экземпляр агента, вы можете развернуть сложные рабочие процессы на базе ИИ в Node.js или в браузерных средах с минимальным количеством шаблонного кода. Также он упрощает управление API-ключами и поддерживает асинхронные операции, позволяя агентам выполнять долгие задачи или легко интегрировать базы данных и очереди сообщений.

Python AI Agent предоставляет разработчикам удобные инструменты для организации автономных агентов на базе крупных языковых моделей. Он предлагает встроенные механизмы определения пользовательских инструментов и действий, хранения истории диалога с помощью модулей памяти и потоковой передачи для интерактивных сценариев. Пользователи могут расширять его плагины для интеграции API, баз данных и внешних сервисов, что позволяет агентам получать данные, выполнять вычисления и автоматизировать рабочие процессы. Библиотека поддерживает настраиваемые пайплайны, обработку ошибок и журналирование для надежных развертываний. Минимум шаблонного кода позволяет создавать чат-боты, виртуальных помощников, аналитиков данных или автоматизаторов задач, использующих LLM для рассуждений и многозадачного принятия решений. Открытая модель способствует развитию сообщества и адаптируется к любой среде Python.

Catalyst от Raga — это SaaS-платформа, разработанная для упрощения создания и эксплуатации AI-агентов в предприятиях. Пользователи могут импортировать данные из баз данных, CRM и облачных хранилищ в векторные хранилища, настраивать политики памяти и управлять несколькими LLM для ответа на сложные запросы. Визуальный конструктор позволяет проектировать рабочие процессы с помощью drag-and-drop, интегрировать инструменты и API и осуществлять аналитику в реальном времени. После настройки агенты могут быть развернуты в виде чата, API или встроенных виджетов с контролем доступа по ролям, журналами аудита и масштабированием для производства.

RModel — это ориентированный на разработчика фреймворк для создания агентов ИИ, разработанный для упрощения создания современных диалоговых и автономных приложений. Он совместим с любыми LLM, поддерживает цепочки плагинов, хранение памяти и динамическую генерацию подсказок. Благодаря встроенным механизмам планирования, регистрации пользовательских инструментов и телеметрии, RModel позволяет агентам выполнять задачи, такие как поиск информации, обработка данных и принятие решений в различных областях, при этом поддерживая диалоги с сохранением состояния, асинхронное выполнение, настраиваемые обработчики ответов и безопасное управление контекстом для масштабируемых облачных или локальных развёртываний.

Saga обеспечивает гибкую архитектуру для создания AI-агентов, которые планируют и выполняют многошаговые рабочие процессы. Основные компоненты включают модуль планирования, который разбивает цели на действия, хранилище памяти для диалогового и задачного контекста, и регистратор инструментов для интеграции внешних сервисов или скриптов. Агенты работают асинхронно, управляют состоянием между сессиями и поддерживают разработку пользовательских инструментов. Saga позволяет быстро создавать прототипы автономных помощников, автоматизируя задачи такие как сбор данных, оповещения и интерактивные вопросы и ответы в вашем Python-окружении.

Serena предназначена для автоматизации сложных рабочих процессов через автономное планирование и выполнение. Она взаимодействует с поисковыми системами, базами данных и API для сбора информации, суммирует результаты и выполняет задачи в соответствии с заданными пользователем целями. Созданная как библиотека Python, Serena сохраняет состояние между сессиями, динамически загружает плагины для расширенных возможностей и использует крупные языковые модели для генерации структурированных планов. Разработчики могут настраивать интеграцию инструментов для выполнения кода, управления файлами и аналитики, делая Serena универсальной платформой для исследований, обработки данных, генерации контента и многого другого.

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.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) — это легкая и расширяемая структура для построения автономных AI-агентов в средах Node.js и браузера. Она позволяет определять поведение агента, интегрировать API крупных языковых моделей, таких как OpenAI и Hugging Face, и организовывать многошаговые рабочие процессы выполнения инструментов. Фреймворк поддерживает настраиваемые хранилища памяти для сохранения состояния диалогов, регистрацию инструментов для поиска в интернете, файловых операций и внешних API вызовов, а также подключаемые стратегии принятия решений. С Taiat вы можете быстро создавать прототипы агентов, которые планируют, рассуждают и выполняют задачи автономно — от получения данных и их суммирования до автоматической генерации кода и разговорных помощников.