GPTMe предоставляет мощную платформу для оркестрации AI-агентов, сохраняющих контекст диалога, интегрирующих внешние инструменты и предоставляющих согласованный API. Разработчики устанавливают легкий Python-пакет, определяют агентов с плагино-совместимыми backend-ами памяти, регистрируют пользовательские инструменты (например, поиск в интернете, запросы в базы данных, операции с файлами) и запускают локальный или облачный сервис. GPTMe управляет отслеживанием сессий, многошаговым рассуждением, шаблонами подсказок и переключением моделей, предоставляя готовых к использованию для производства ассистентов для клиентской поддержки, продуктивности, анализа данных и прочего.

ImageAgent — это фреймворк агента на Python, подключающийся к API OpenAI и моделям зрения для выполнения генерации изображений из текста, редактирования изображений (инпейнинг, перенос стиля) и анализа изображений (подписи, обнаружение объектов). Он использует оркестрацию типа LangChain для автономного управления несколькими шагами, обработки парсинга подсказок и может быть расширен пользовательскими инструментами и пайплайнами для индивидуальных рабочих процессов изображений.

llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.

mini-agi разработан, чтобы упростить создание автономных ИИ-агентов, предоставляя минимальный и модульный каркас. Написанный на Python, он использует языковые модели OpenAI для интерпретации высокоуровневых целей, разложения их на подзадачи и оркестрации вызовов инструментов, таких как HTTP-запросы, операции с файлами или пользовательские действия. В рамках фреймворка реализовано хранилище памяти для отслеживания состояния агента и результатов, модуль планирования для разбиения задач с использованием эвристик на основе стоимости, и модуль исполнения, который последовательно вызывает инструменты. С помощью конфигурационных файлов пользователи могут вставлять собственные инструменты, определять шаблоны подсказок и регулировать глубину планирования. Легкая архитектура mini-agi делает его идеальным для прототипирования ИИ-агентов, выполняющих исследовательские запросы, автоматизирующих рабочие процессы или автономно генерирующих код.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

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.

Whiz предназначен для предоставления прочной основы для разработки интеллектуальных агентов, выполняющих сложные разговорные и задачевые рабочие процессы. Используя Whiz, разработчики определяют "инструменты" — функции Python или внешние API — которые агент вызывает при обработке запросов пользователя. Встроенный модуль памяти захватывает и восстанавливает контекст беседы, обеспечивая последовательные многоповоротные взаимодействия. Динамический планировщик разбивает цели на действия, а гибкий интерфейс позволяет внедрять собственные политики, реестры инструментов и движки памяти. Whiz поддерживает семантический поиск на базе embedding, ведение журналов для аудита и асинхронное выполнение для масштабирования. Полностью с открытым исходным кодом, Whiz может быть развернут в любом месте, где работает Python, что позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов поддержки клиентов, помощников по анализу данных или специализированных агентов с минимальной подготовкой кода.

JKStack Agents Server служит централизованным слоем оркестрации для развертывания ИИ-агентов. Он предоставляет REST-эндпоинты для определения пространств имен, регистрации новых агентов и запуска их с пользовательскими подсказками, настройками памяти и инструментов. Для взаимодействия в реальном времени сервер поддерживает потоковые WebSocket, отправляя частичные результаты по мере их генерации языковыми моделями. Разработчики могут расширять основные функции через менеджер плагинов для интеграции пользовательских инструментов, поставщиков LLM и хранилищ векторов. Также сервер отслеживает историю запусков, статусы и журналы, обеспечивая наблюдаемость и отладку. Благодаря встроенной поддержке асинхронной обработки и горизонтального масштабирования JKStack Agents Server упрощает развертывание стабильных рабочих процессов на базе ИИ в производстве.

Спецификация корпоративных ИИ-агентов определяет всеобъемлющий стандарт для агентов корпоративного уровня, включая схемы манифестов для идентификации, описания, триггеров, управления памятью и поддерживаемых инструментов. Включает форматы определения инструментов на основе JSON, руководства по оркестровке пайплайнов и рабочих процессов, а также стандарты версионирования для обеспечения последовательных развертываний. Поддерживает расширяемость через регистрацию пользовательских инструментов, лучшие практики по безопасности и управлению, а также интеграцию с различными средами выполнения. Соблюдая стандарт, команды могут создавать, делиться и поддерживать ИИ-агентов в нескольких средах, способствуя сотрудничеству, масштабируемости и единообразию в крупных организациях.

LocalAgent использует современные LLM для интерпретации подсказок пользователя и выполнения действий на локальной машине. Он может искать и редактировать файлы, запускать shell-команды, совершать веб-поиски и взаимодействовать с зарегистрированными пользовательскими инструментами. Поддерживая контекст между сессиями, он запоминает предыдущие задачи и переменные. Разработчики могут быстро создавать проекты, рефакторить код или автоматизировать настройку окружения без выхода из терминала. Его модульная структура позволяет легко интегрировать API локальных или удалённых моделей и расширять рабочие процессы с помощью дополнительных инструментов.

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.

ZhipuAI Agent к OpenAI — специализированный фреймворк, созданный для соединения служб завершения чата ZhipuAI с интерфейсами агента в стиле OpenAI. Предоставляет SDK на Python, имитирующий парадигму вызовов функций OpenAI и поддерживающий интеграцию сторонних инструментов, позволяя разработчикам определять настраиваемые инструменты, вызывать внешние API и сохранять контекст диалога между ходами. Фреймворк управляет оркестровкой запросов, динамическим формированием подсказок и разбором ответов, возвращая структурированные данные, совместимые с форматом ChatCompletion OpenAI. Абстрагируя различия API, он обеспечивает беспрепятственное использование китайских моделей ZhipuAI в существующих рабочих процессах, ориентированных на OpenAI. Идеально подходит для создания чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов, которые требуют возможностей китайских LLM без изменения существующего кода на базе OpenAI.

Bot-With-Plan предоставляет модульный шаблон на Python для построения AI-агентов, которые сначала создают подробный план перед выполнением. Он использует GPT от OpenAI для анализа инструкций пользователя, разбиения задач на последовательные шаги, проверки плана и последующего выполнения каждого через внешние инструменты (например, поиск в интернете или калькуляторы). Включает управление подсказками, анализ планов, оркестрацию выполнения и обработку ошибок. Разделение фаз планирования и исполнения обеспечивает лучший контроль, облегчает отладку и расширение функционала с новыми инструментами или возможностями.

ChainLite упрощает создание AI-агентов, снимая сложность оркестрации LLM и переводя её в переиспользуемые модули цепочек. Используя простые декораторы Python и файлы конфигурации, разработчики определяют поведение агента, интерфейсы инструментов и структуры памяти. Фреймворк интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) и внешними источниками данных (API, базы данных), позволяя агентам получать информацию в реальном времени. Встроенный браузерный UI, подкрепленный Streamlit, позволяет пользователям просматривать историю по токенам, отлаживать подсказки и визуализировать графы выполнения цепочек. ChainLite поддерживает множество целей развертывания — от локальной разработки до производственных контейнеров, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между учеными данных, инженерами и продуктологами.