Yoo.ai предназначена для оптимизации полного жизненного цикла корпоративных AI-агентов. Пользователи могут настраивать диалоговые сценарии с помощью визуальных low-code-интерфейсов, настраивать уровни памяти для поддержки контекста между сессиями и подключать CRM, базы знаний и сторонние API для получения данных в реальном времени. Платформа обеспечивает встроенные системы безопасности, управление доступом на основе ролей, варианты локального или облачного развертывания для соблюдения требований соответствия. Расширенная автоматизация рабочих процессов позволяет агентам запускать бизнес-процессы, отправлять уведомления и генерировать отчеты. Yoo.ai также предоставляет аналитические панели для отслеживания взаимодействий пользователей, обнаружения узких мест в диалогах и постоянного повышения эффективности агентов. Разработчики могут расширять возможности за счет кастомных функций на Python или Node.js, интегрировать Slack, Microsoft Teams и веб-виджеты для чата, использовать версии, A/B-тесты и автоматический мониторинг для масштабируемых и надежных развертываний.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

AChat.dev — ориентированная на разработчиков платформа для создания, тестирования и развертывания ИИ-чат-агентов с расширенными возможностями. Поддерживает постоянную память диалогов, чтобы агенты помнили прошлые взаимодействия, динамиическую вызов функций к внешним API для получения данных в реальном времени и совместную работу нескольких агентов по ролям. На базе SDK для Python и Node.js включает шаблоны для быстрого запуска, архитектуру плагинов для расширяемости и панели мониторинга для отслеживания производительности. Обеспечивает соответствие GDPR при обработке данных и масштабируется как в облаке, так и в локальных системах.

AgentFarm предоставляет комплексную платформу для координации различных AI-агентов в единой системе. Пользователи могут скриптовать специальные поведения агентов на Python, назначать роли (менеджер, работник, аналитик) и создавать очереди задач для параллельной обработки. Он легко интегрируется с основными сервисами LLM (OpenAI, Azure OpenAI), позволяя динамически управлять маршрутизацией подсказок и выбором модели. Встроенная панель отслеживает статус агентов, логирует взаимодействия и визуализирует производительность рабочего процесса. Благодаря модульным плагинам для пользовательских API разработчики могут расширять функциональность, автоматизировать обработку ошибок и мониторить использование ресурсов. Идеально подходит для развертывания многоступенчатых пайплайнов, AgentFarm повышает надежность, масштабируемость и удобство обслуживания в автоматизации на базе AI.

LangGraph предоставляет графовую абстракцию для проектирования рабочих процессов AI-агентов. Разработчики определяют узлы, представляющие подсказки, инструменты, источники данных или логику принятия решений, а затем соединяют их рёбрами, образуя ориентированный граф. Во время выполнения LangGraph обходить граф, последовательно или параллельно выполняя вызовы LLM, API-запросы и пользовательские функции. Встроенная поддержка кэширования, обработки ошибок, ведения журналов и конкурентности обеспечивает надежное поведение агента. Расширяемые шаблоны узлов и рёбер позволяют интегрировать любые внешние сервисы или модели, что делает LangGraph идеальным для построения чат-ботов, дата-пайплайнов, автономных работников и исследовательских помощников без необходимости сложного шаблонного кода.