sma-begin создает оптимизированную базу кода для создания ИИ-агентов, абстрагируя такие компоненты, как обработка ввода, логика принятия решений и генерация вывода. В ядре реализована петля агента, которая запрашивает у LLM, интерпретирует ответ и, при необходимости, выполняет интегрированные инструменты, такие как HTTP-клиенты, файловые обработчики или пользовательские скрипты. Модули памяти позволяют агенту вспоминать предыдущие взаимодействия или контекст, а цепочка подсказок поддерживает многозадачные рабочие процессы. Обработка ошибок ловит сбои API или неверные выводы инструментов. Разработчикам достаточно определить подсказки, инструменты и желаемое поведение. Минимальным объемом шаблонного кода sma-begin ускоряет прототипирование чатботов, автоматических сценариев или специализированных помощников на любой платформе с поддержкой Python.

Бэкэнд LangGraph-GUI — это проект с открытым исходным кодом на FastAPI, обеспечивающий графический интерфейс LangGraph. Он обрабатывает операции CRUD для узлов и ребер графа, управляет выполнением рабочих процессов с разными языковыми моделями и возвращает результаты в реальном времени. Поддерживает аутентификацию, логирование и расширяемость за счет пользовательских плагинов, позволяя пользователям прототипировать, тестировать и внедрять сложные рабочие процессы обработки естественного языка с помощью визуального программирования при полном контроле над конвейерами выполнения.

LangGraph Learn сочетает визуальный интерфейс программирования с базовым SDK на Python для помощи пользователям в создании сложных рабочих процессов агентов ИИ в виде направленных графов. Каждый узел представляет собой функциональный компонент, такой как шаблоны подсказок, вызовы моделей, условная логика или обработка данных. Пользователи могут соединять узлы, чтобы определить порядок выполнения, настраивать свойства узлов через графический интерфейс и запускать пайплайн поэтапно или полностью. Панели отображения и отладки в реальном времени показывают промежуточные результаты, а встроенные шаблоны ускоряют распространённые задачи, такие как ответы на вопросы, суммирование или поиск знаний. Графы можно экспортировать как самостоятельные скрипты Python для развертывания в продакшене. LangGraph Learn идеально подходит для обучения, быстрого прототипирования и совместной разработки агентов ИИ без необходимости писать много кода.

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.

LazyLLM поддерживает внешние API или пользовательские утилиты. Агенты выполняют определённые задачи через последовательные или ветвящиеся рабочие процессы, поддерживая синхронную и асинхронную работу. LazyLLM также включает встроенные средства логирования, тестирования и расширения для настройки подсказок или стратегий поиска. Обеспечивая управление низкоуровневыми вызовами к LLM, памятью и выполнением инструментов, LazyLLM позволяет быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных сценариев с минимальным объемом шаблонного кода.