ToolAgents — модульный открытый фреймворк для AI-агентов, интегрирующий большие языковые модели с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Разработчики регистрируют инструменты через централизованный реестр, определяя конечные точки для задач API, запросов к базам данных, выполнения кода и анализа документов. Агены могут планировать многошаговые операции, динамически вызывая или связывая инструменты на основе выходных данных LLM. Фреймворк поддерживает последовательное и параллельное выполнение задач, обработку ошибок и расширяемые плагины для пользовательских интеграций инструментов. API на базе Python упрощает создание, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, работающих с данными, контентом, скриптами и документами — для быстрого прототипирования и масштабируемой автоматизации в аналитике, исследованиях и бизнес-процессах.

X Search Assistant — это инструмент на основе ИИ, предназначенный для помощи пользователям в создании расширенных поисковых запросов в Twitter. С помощью этого инструмента вам не нужно запоминать сложные операторы поиска. Просто введите свой запрос на простом английском, и LLM (модель большого языка) сгенерирует соответствующий поисковый запрос для Twitter. Вы можете выбрать из множества поддерживаемых LLM и настроить их в соответствии с вашими потребностями. Инструмент также предоставляет ярлыки и флаги для повышения эффективности поиска, что делает исследование в Twitter проще и эффективнее.

Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

AgentReader — это удобный для разработчиков фреймворк AI-агента, позволяющий загружать и индексировать различные источники данных, такие как PDF, текстовые файлы, Markdown-документы и веб-страницы. Он бесшовно интегрируется с ведущими поставщиками LLM, чтобы обеспечить интерактивные сессии чатов и ответы на вопросы из вашей базы знаний. Основные функции включают потоковую передачу ответов модели в реальном времени, настраиваемые пайплайны поиска, веб-скрапинг через безголовый браузер и архитектуру плагинов для расширения возможностей по сбору и обработке.

AI Agent Example — это демонстрационный репозиторий для разработчиков и исследователей, желающих создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей (LLM). Проект включает примерный код для планирования агента, хранения памяти и вызова инструментов, показывая, как интегрировать внешние API или пользовательские функции. Он обладает простым интерфейсом диалога, который интерпретирует пользовательские намерения, формулирует планы действий и выполняет задачи, вызывая предопределённые инструменты. Разработчики могут следовать простым шаблонам для расширения агента новыми возможностями, такими как планирование событий, парсинг веб-страниц или автоматическая обработка данных. Благодаря модульной архитектуре этот шаблон ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми рабочими процессами и персональными цифровыми помощниками, а также предоставляет представление о оркестровке агентов и управлении состоянием.

AI Agent FletUI предоставляет модульную структуру пользовательского интерфейса для создания умных чат-приложений с поддержкой больших языковых моделей (LLMs). В неё входят виджеты чата, панели интеграции инструментов, хранилища памяти и обработчики событий, которые бесшовно подключаются к любому поставщику LLM. Пользователи могут определять собственные инструменты, постоянно управлять контекстом сессии и отображать расширенные сообщения. Библиотека скрывает сложности разметки UI в Flet и упрощает вызов инструментов, что обеспечивает быстрое прототипирование и развертывание помощников на базе LLM.

Инструмент автоматизации банковских выписок и финансового анализа на базе AI — это Python-совместимый инструмент, который обрабатывает исходные банковские документы (PDF, CSV), применяет OCR и процессы извлечения данных, а также использует большие языковые модели для интерпретации и категоризации каждой транзакции. Он создает структурированные реестры, разбивку расходов, месячные отчеты и прогнозы будущего денежного потока. Пользователи могут настраивать правила категоризации, добавлять бюджетные пороги и экспортировать отчеты в JSON, CSV или HTML. Агент сочетает традиционные скрипты обработки данных с контекстным анализом на базе LLM для быстрого предоставления оперативных финансовых инсайтов.

CambioML специализируется на использовании передовой технологии LLM для извлечения и преобразования неструктурированных данных из различных форматов документов, включая PDF, HTML и изображения. Платформа разработана с учетом простоты использования и конфиденциальности, что позволяет пользователям автоматизировать обработку документов и минимизировать потерю информации. Она предоставляет единый интерфейс для извлечения данных и поддерживает несколько существующих языковых моделей для более индивидуальных решений. Компании могут ожидать улучшения эффективности и точности, что делает CambioML ведущим выбором в области извлечения данных.

Azeerc-AI — это разработческий фреймворк, который позволяет быстро строить интеллектуальных агентов, оркестрируя вызовы больших языковых моделей (LLM), интеграцию инструментов и управление памятью. Он имеет архитектуру плагинов, где можно регистрировать собственные инструменты — например, веб-поиск, сборщики данных или внутренние API — и затем программировать сложные многоэтапные рабочие процессы. Встроенная динамическая память позволяет агентам помнить и извлекать прошлые взаимодействия. За счет минимального количества шаблонного кода вы можете запускать чат-боты или агентов с конкретными задачами, настраивать их поведение и разворачивать в любой среде Python. Его расширяемый дизайн подходит для разнообразных случаев использования — от поддержки клиентов до автоматизированных исследовательских систем.

ModelOp Center — это продвинутая платформа, предназначенная для управления, мониторинга и управления ИИ-моделями по всему предприятию. Это программное обеспечение ModelOps жизненно необходимо для координации ИИ-инициатив, включая те, которые связаны с генеративным ИИ и крупными языковыми моделями (LLM). Оно гарантирует, что все ИИ-модели работают эффективно, соответствуют нормативным стандартам и обеспечивают ценность на протяжении всего жизненного цикла. Предприятия могут использовать ModelOp Center для повышения масштабируемости, надежности и соблюдения норм своих ИИ-разработок.

cpp-langchain реализует основные функции экосистемы LangChain на C++. Разработчики могут оборачивать вызовы больших языковых моделей, определять шаблоны запросов, собирать цепочки и управлять агентами, вызывающими внешние инструменты или API. Включены модули памяти для поддержания диалогового состояния, поддержка embedding для поиска по сходству, интеграции с векторными базами данных. Модульная архитектура позволяет настраивать каждый компонент — клиенты LLM, стратегии запросов, бекенды памяти и инструменты — под конкретные задачи. Предоставляя библиотеку только в виде заголовков и поддержку CMake, cpp-langchain упрощает компиляцию нативных AI-приложений для Windows, Linux и macOS без необходимости в Python-runtime.

demo_smolagents — пример реализации SmolAgents, микрофреймворка на Python для создания автономных ИИ-агентов на базе крупных языковых моделей. В этом демо представлены примеры настройки отдельных агентов с конкретными наборами инструментов, установки каналов связи между агентами и динамического управления передачей задач. Он показывает интеграцию LLM, вызовы инструментов, управление подсказками и шаблоны оркестрации для построения мультиагентных систем, способных координированно выполнять действия по инициативе пользователя и промежуточным результатам.

Fabrice AI позволяет разработчикам создавать сложные системы AI-агентов, использующие большие языковые модели (LLMs) в средах Node.js и браузерах. Встроенные модули памяти позволяют сохранять историю диалогов, интеграция инструментов расширяет возможности агента с помощью пользовательских API, а система плагинов обеспечивает расширяемость за счет сообществ. Благодаря типобезопасным шаблонам запросов, координации нескольких агентов и настраиваемым поведением выполнения, Fabrice AI упрощает создание чат-ботов, автоматизации задач и виртуальных помощников. Кроссплатформенный дизайн обеспечивает бесшовное развертывание в веб-приложениях, безсерверных функциях или настольных приложениях, ускоряя разработку интеллектуальных, контекстных AI-сервисов.

Симулятор фокус-группы Qingmuyili использует адаптированные большие языковые модели (LLM) вместе с количественным маркетинговым анализом, интегрируя их с ведущими отраслевыми фреймворками для получения глубоких рыночных инсайтов. Этот высокотехнологичный инструмент определяет ваши самые многообещающие рыночные сегменты, предлагая передовой подход к маркетинговым исследованиям, который превосходит традиционные автоматизированные инструменты.

GenAI Agents SDK — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, созданная для помощи разработчикам в создании самоуправляемых AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основной шаблон агента с подключаемыми модулями для хранения памяти, интерфейсами инструментов, стратегиями планирования и циклами выполнения. Вы можете настроить агентов для вызова внешних API, чтения/записи файлов, выполнения поиска или взаимодействия с базами данных. Его модульная архитектура обеспечивает простоту настройки, быстрое прототипирование и бесшовную интеграцию новых возможностей, что позволяет создавать динамичные автономные AI-приложения, умеющие рассуждать, планировать и действовать в реальных сценариях.

GenPen.AI — это новаторская интегрированная среда разработки (IDE), которая использует очень большие языковые модели (VLLM) для превращения проектных подсказок в полностью функциональные REST API всего за несколько минут. Она бесшовно интегрируется с OpenAPI, предоставляя автоматическую документацию, ускоряя отладку и обеспечивая масштабируемые решения, готовые для предприятий. GenPen.AI стремится революционизировать разработку программного обеспечения, упрощая и автоматизируя процесс генерации кода.

Google Gemini — это последняя и самая продвинутая большая языковая модель (LLM) от Google с мультимодальными возможностями обработки. Созданная с нуля для работы с текстом, кодом, аудио, изображениями и видео, Google Gemini предоставляет беспрецедентную универсальность и производительность. Эта ИИ-модель доступна в трех конфигурациях — Ultra, Pro и Nano — каждая из которых предназначена для разных уровней производительности и интеграции с существующими сервисами Google, что делает её мощным инструментом для разработчиков, бизнеса и создателей контента.

GPA-LM — это основанный на Python фреймворк, созданный для упрощения создания и организации AI-агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нем есть планировщик, разбивающий инструкции высокого уровня на подзадачи, исполнитель, управляющий вызовами инструментов и взаимодействиями, и модуль памяти, сохраняющий контекст между сессиями. Архитектура плагинов позволяет разработчикам добавлять собственные инструменты, API и логику принятия решений. Поддержка нескольких агентов позволяет координировать роли, распределять задачи и собирать результаты. Интегрируется с популярными LLM, такими как OpenAI GPT, и поддерживает развертывание в различных средах. Фреймворк ускоряет разработку автономных агентов для исследований, автоматизации и прототипирования приложений.

gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.