IMMA (Интерактивный мультимодальный память-агент) — это модульная структура, предназначенная для повышения эффективности диалогового AI за счет хранения постоянной памяти. Он кодирует текст, изображения и другие данные из прошлых взаимодействий в эффективное хранилище, осуществляет семантический поиск для предоставления релевантного контекста в новых диалогах и использует методы суммирования и фильтрации для сохранения связности. API IMMA позволяют разработчикам задавать собственные политики вставки и поиска памяти, интегрировать мультимодальные встраивания и настраивать агента под задачи конкретной области. Управляя долгосрочным контекстом пользователя, IMMA поддерживает сценарии, требующие преемственности, персонализации и многоэтапного рассуждения в продолжительных сессиях.

Strands Agents предоставляет среду полного стека для создания умных помощников. Пользователи могут определять сценарии диалогов, управлять базами знаний, настраивать параметры памяти и интегрировать через вебхуки или внешние API. Платформа предоставляет аналитику для измерения эффективности, инструменты командного сотрудничества для контроля версий и беспроблемное развертывание через веб-чат, мобильные приложения или встроенные виджеты. Требуются лишь визуальные навыки — можно настраивать поведение с помощью редактора и масштабировать агентов для обработки больших объемов запросов.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

Devon предоставляет комплекс инструментов для определения, оркестровки и выполнения автономных агентов внутри Python-приложений. Пользователи могут определять цели агента, задавать вызываемые задачи и связывать действия на основе условий. Благодаря интеграции с языковыми моделями типа GPT и локальными векторными хранилищами, агенты поглощают и интерпретируют входные данные пользователей, извлекают контекстуальные знания и разрабатывают планы. Фреймворк поддерживает долговременную память благодаря модульным бекэндам хранения, позволяя агентам вспомнить прошлые взаимодействия. Встроенные компоненты мониторинга и логирования обеспечивают отслеживание в реальном времени, а CLI и SDK ускоряют разработку и развёртывание. Подходит для автоматизации поддержки клиентов, аналитики данных и рутинных бизнес-процессов, Devon ускоряет создание масштабируемых цифровых работников.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.