Многоагентный помощник ИИ — это модульная платформа на Python, которая управляет несколькими GPT-агентами, назначенными на разные роли, такие как планирование, исследования, анализ и выполнение. Система поддерживает передачу сообщений между агентами, хранение памяти и интеграцию с внешними инструментами и API, позволяя разлагать сложные задачи и совместно решать проблемы. Разработчики могут настраивать поведение агентов, добавлять новые инструменты и конфигурировать рабочие процессы через простые файлы настроек. Используя распределенный вывод логики между специализированными агентами, платформа ускоряет автоматические исследования, анализ данных, принятие решений и автоматизацию задач. В репозитории есть примеры реализации и шаблоны, что позволяет быстро создавать прототипы интеллектуальных помощников и цифровых работников, способных управлять рабочими процессами от начала до конца в бизнесе, образовании и исследованиях.

OpenAI Agent Swarm — это модульная система, предназначенная для упрощения координации нескольких GPT-агентов при выполнении различных задач. Каждый агент работает независимо с настраиваемыми подсказками и ролями, а ядро Swarm управляет циклом жизни агентов, передачей сообщений и планированием задач. Платформа включает инструменты для определения сложных рабочих процессов, мониторинга взаимодействий агентов в реальном времени и объединения результатов в последовательный вывод. Распределяя рабочие нагрузки между специализированными агентами, пользователи могут решать сложные задачи — от генерации контента и анализа исследований до автоматической отладки и суммирования данных. OpenAI Agent Swarm бесшовно интегрируется с API OpenAI, позволяя разработчикам быстро развертывать мультиигровые системы без необходимости строить инфраструктуру оркестрации с нуля.

Solace AI — модульная платформа для агентов AI, позволяющая развернуть собственный разговорный помощник на своей инфраструктуре. Она предлагает управление контекстной памятью, поддержку векторных баз данных для поиска документов, хуки плагинов для внешних интеграций и веб-интерфейс для чата. Благодаря настраиваемым системным подсказкам и точному контролю источников знаний, вы можете создавать агентов для поддержки, обучения, личной продуктивности или внутренней автоматизации без использования сторонних серверов.

CoreLink-Persona-Engine — это модульная структура, которая позволяет разработчикам создавать агентов ИИ с уникальными личностями, определяя черты личности, поведения памяти и сценарии общения. Она обеспечивает гибкую архитектуру плагинов для интеграции баз знаний, пользовательской логики и внешних API. Движок управляет как кратковременной, так и долговременной памятью, обеспечивая сохранение контекста между сессиями. Разработчики могут настраивать профили персональности с помощью JSON или YAML, подключаться к поставщикам LLM, таким как OpenAI или локальные модели, и развёртывать агентов на различных платформах. Встроенные системы логирования и аналитики позволяют отслеживать работу агентов и совершенствовать их поведение, делая эту систему подходящей для поддержки клиентов, виртуальных помощников, ролевых игр и исследовательских прототипов.

enhance_llm предоставляет модульную структуру для организации вызовов больших языковых моделей в определенных последовательностях, позволяя разработчикам связывать подсказки, интегрировать внешние инструменты или API, управлять разговорным контекстом и реализовывать условную логику. Поддерживаются несколько поставщиков LLM, настраиваемые шаблоны подсказок, асинхронное выполнение, обработка ошибок и управление памятью. Благодаря абстрагированию взаимодействия с LLM, enhance_llm упрощает разработку приложений, похожих на агентов — таких как автоматизированные помощники, боты для обработки данных и системы многошагового рассуждения, — облегчающая создание, отладку и расширение сложных рабочих процессов.

LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

ADK-Golang — это открытый набор инструментов для разработки агентов в экосистеме Go. Он предоставляет модульную архитектуру для регистрации и управления инструментами (API, базы данных, внешние сервисы), создания динамических шаблонов вопросов и поддержки памяти диалогов для многоточечных взаимодействий. Встроенные паттерны оркестрации и возможности логирования позволяют легко настраивать, тестировать и запускать ИИ-агентов, выполняющих задачи по извлечению данных, автоматизированным рабочим процессам и контекстному общению. ADK-Golang скрывает низкоуровневые вызовы API и оптимизирует весь цикл жизни агента — от инициализации и планирования до выполнения и обработки ответов — полностью на языке Go.

BambooAI объединяет набор модульных библиотек Python, утилит и шаблонов, предназначенных для упрощения создания и развертывания автономных AI-агентов. В основе стоит гибкая архитектура памяти—векторные базы данных и временные кэши—а также настраиваемые механизмы поиска для рабочих процессов RAG. Разработчики могут легко интегрировать инструменты, такие как поиск в интернете, Википедия, операции с файлами, запросы к базам данных и выполнение Python-кода. Фреймворк поддерживает основные API LLM (OpenAI, Anthropic) и локальный хостинг моделей. Агенты управляются через CLI, RESTful сервис или встроены в приложения. Функции логирования, мониторинга и восстановления ошибок обеспечивают надежность работы. Сообщество расширяет возможности с помощью плагинов и расширений, делая BambooAI адаптируемым под уникальные области и рабочие процессы.

GPT-агент предоставляет модульную платформу для создания интеллектуальных агентов на базе новейших моделей GPT. Пользователи начинают с определения рабочих процессов через визуальный редактор, задавая входные данные, действия и форматы вывода. Платформа поддерживает интеграцию с внешними источниками данных и пользовательскими базами знаний, позволяя агентам выполнять сложные исследования и задачи по резюме. Также доступны API для безголового развертывания и веб-дашборд для мониторинга производительности, настройки параметров модели и просмотра логов разговоров. Независимо от того, автоматизируете ли вы взаимодействие с клиентами, генерируете отчеты или управляете расписанием, GPT-агент обеспечивает полную поддержку от создания агента до масштабируемого производства.

Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.

Easy-Agent ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя модульную платформу, которая объединяет LLM с внешними инструментами, памятью сессий в памяти и настраиваемыми потоками действий. Разработчики начинаются с определения набора оберток инструментов, которые предоставляют API или исполняемые файлы, затем создают экземпляр агента с желаемыми стратегиями рассуждений — например, одношаговыми, многошаговыми цепочками или пользовательскими подсказками. Фреймворк управляет контекстом, динамически вызывает инструменты на основе вывода модели и отслеживает историю разговора через память сессии. Поддерживает асинхронное выполнение параллельных задач и надежную обработку ошибок для стабильной работы агента. Абстрагируя сложную оркестрацию, Easy-Agent позволяет командам разворачивать интеллектуальных ассистентов для автоматизированных исследований, ботов поддержки клиентов, потоков извлечения данных и помощников по планированию с минимальными настройками.