Aegix предоставляет надежный SDK для организации ИИ-агентов, способных обрабатывать сложные рабочие процессы через многошаговое рассуждение. Поддерживая различные поставщики больших языковых моделей (LLM), она позволяет разработчикам интегрировать собственные инструменты — от подключений к базам данных до веб-скреперов — и поддерживать состояние диалога с помощью модулей памяти, таких как векторные хранилища. Гибкая архитектура цикла агента Aegix позволяет задавать этапы планирования, выполнения и проверки, что позволяет агентам итеративно улучшать результаты. Будь то создание ботов для QA документов, AI-ассистентов по коду или автоматических поддерживающих систем, Aegix упрощает разработку с помощью ясных абстракций, конфигурационных пайплайнов и простых точек расширения. Предназначена для масштабирования от прототипов до производственных решений, обеспечивая надежную работу и легко обслуживаемый код для систем на базе ИИ.

Протокол OpenExec — это всесторонняя спецификация и набор инструментов, обеспечивающих беспрепятственное взаимодействие между автономными AI-агентами. Стандартизация каналов коммуникации — таких как предложения задач, принятия, отказы, отчеты о выполнении и сообщения о разрешении споров — гарантирует, что агенты с разной архитектурой могут беспрепятственно взаимодействовать. Предоставляются SDK для Node.js и Python для определения идентичности агентов, регистрации навыков и управления репутацией. Протокол интегрирует платежные каналы для криптографических расчетов с токенами, обеспечивая безопасные и проверяемые транзакции по завершении задач. Через плагины для основных поставщиков LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) и блокчейн-сетей разработчики могут оркестрировать децентрализованные рабочие процессы, автоматизированные маркетплейсы услуг и процессы управления. Модульная структура OpenExec способствует расширяемости, позволяя создавать собственные расширения для верификации, арбитража и логирования, соответствующие бизнес-требованиям или исследовательским нуждам.

Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.