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.

Java Action Interpolate — это специализированная библиотека на Java, предназначенная для интеграции с многопроцессорной платформой LightJason. Она предоставляет набор алгоритмов интерполяции, включая линейные, полиномиальные и сплайн-методы, позволяющие агентам плавно переходить между состояниями и действиями. Модуль предлагает настраиваемые параметры интерполяции, интегрируется в жизненный цикл действий LightJason и поддерживает пользовательские типы данных. Внедрение Java Action Interpolate позволяет разработчикам устранить резкие скачки поведения, повысить точность моделирования и упростить реализацию плавных движений агентов и решений внутри распределённых или имитационных сред.

Инструмент Agent Transparency предоставляет полный каркас для внедрения функций прозрачности в ИИ-агенты. Он предоставляет API для логирования состояния и решений, модули для вычисления ключевых метрик прозрачности (например, оценок доверия, родословной решений) и панели визуализации для изучения поведения агента со временем. Благодаря плотной интеграции с популярными фреймворками, он генерирует структурированные журналы прозрачности, поддерживает экспорт в JSON или CSV и включает утилиты для построения кривых прозрачности для аудитов и анализа эффективности. Этот инструмент позволяет командам выявлять предвзятость, отлаживать рабочие процессы и демонстрировать ответственное использование ИИ.