Wise Agents предлагает полный и ищущийся каталог платформ и фреймворков AI-агентов. Он включает фильтры по категориям, языкам программирования, типам лицензий и другим параметрам, чтобы помочь пользователям выбрать подходящий инструмент. Каждая запись агента содержит подробный профиль, ключевые возможности, ссылки на GitHub и документацию, а также оценки сообщества. Сайт регулярно обновляется благодаря вкладам сообщества, чтобы каждая новая версия и разработка агента были доступны в одном централизованном ресурсе.

echoOLlama использует экосистему Ollama для предоставления минимальной структуры агента: он читает пользовательский ввод из терминала, отправляет его сконфигурированному локальному LLM и транслирует ответы в реальном времени. Пользователи могут скриптовать последовательности взаимодействий, связывать подсказки и экспериментировать с инженерией подсказок, не модифицируя исходный код модели. Это делает echoOLlama идеальным средством для тестирования диалоговых сценариев, создания простых командных утилит и обработки итеративных задач агентов, при этом обеспечивая безопасность данных.

Java-Action-Datetime — это модуль расширения для фреймворка LightJason, предназначенный для обработки всех временных операций внутри ваших агентов. Он предоставляет действия по получению текущего штампа времени, парсингу строк даты/времени в объекты времени Java, применению настраиваемых шаблонов форматирования, выполнению арифметических операций, таких как добавление или вычитание продолжительности, вычисление разницы между датами и временами, а также преобразованию между часовыми поясами. Эти действия легко интегрируются в код агентов LightJason, сокращая шаблонный код и обеспечивая надежное, последовательное рассуждение о времени в распределенных системах.

Java Action Interpolate — это специализированная библиотека на Java, предназначенная для интеграции с многопроцессорной платформой LightJason. Она предоставляет набор алгоритмов интерполяции, включая линейные, полиномиальные и сплайн-методы, позволяющие агентам плавно переходить между состояниями и действиями. Модуль предлагает настраиваемые параметры интерполяции, интегрируется в жизненный цикл действий LightJason и поддерживает пользовательские типы данных. Внедрение Java Action Interpolate позволяет разработчикам устранить резкие скачки поведения, повысить точность моделирования и упростить реализацию плавных движений агентов и решений внутри распределённых или имитационных сред.

ProficientAI Agent Framework — это решение «под ключ» для проектирования и развертывания продвинутых AI-агентов. Оно позволяет пользователям определять поведение агентов через модульные определения инструментов и спецификации функций, обеспечивая бесшовную интеграцию с внешними API и сервисами. Подсистема управления памятью обеспечивает хранение краткосрочного и долгосрочного контекста, что позволяет вести связные многопроходные диалоги. Разработчики могут легко переключаться между разными языковыми моделями или объединять их для специализированных задач. Встроенные инструменты мониторинга и логирования предоставляют информацию о производительности агентов и метриках использования. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов для поддержки клиентов, системы поиска знаний или рабочие процессы автоматизации, ProficientAI упрощает весь цикл — от прототипа до производства, обеспечивая масштабируемость и надежность.

openai-agents-python — это полнофункционательный пакет Python, предназначенный для помощи разработчикам в создании полностью автономных AI-агентов. Он предоставляет абстракции для планирования агента, интеграции инструментов, состояний памяти и циклов выполнения. Пользователи могут регистрировать пользовательские инструменты, задавать цели агенту и позволять фреймворку координировать пошаговое рассуждение. В библиотеку также входят утилиты для тестирования и логирования действий агента, что облегчает итерацию поведения и устранение ошибок в сложных многопроходных задачах.

Toolhouse - это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания ИИ-агентов и рабочих процессов без хлопот, связанных с образцовым кодом. Она поставляется с готовыми агентскими фреймворками, такими как RAG, evals, интеграция API, память, кэш, подсказки и инструменты, позволяя разработчикам быстро создавать и отправлять функциональные ИИ-продукты. Благодаря надежной поддержке интеграций сторонних приложений Toolhouse предлагает бесшовный опыт разработки и отладки, значительно ускоряя производственный жизненный цикл.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.

AgentScope — это ориентированный на разработчиков фреймворк, созданный для упрощения создания интеллектуальных агентов с помощью модульных компонентов для динамического планирования, хранения памяти в контексте и интеграции инструментов/API. Поддерживаются несколько бэкендов LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), а также предоставляются настраиваемые пайплайны для выполнения задач, синтеза ответов и извлечения данных. Архитектура AgentScope позволяет быстро прототипировать диалоговых ботов, автоматизацию рабочих процессов и исследовательских помощников, сохраняя расширяемость и масштабируемость.

Инструмент Agent Transparency предоставляет полный каркас для внедрения функций прозрачности в ИИ-агенты. Он предоставляет API для логирования состояния и решений, модули для вычисления ключевых метрик прозрачности (например, оценок доверия, родословной решений) и панели визуализации для изучения поведения агента со временем. Благодаря плотной интеграции с популярными фреймворками, он генерирует структурированные журналы прозрачности, поддерживает экспорт в JSON или CSV и включает утилиты для построения кривых прозрачности для аудитов и анализа эффективности. Этот инструмент позволяет командам выявлять предвзятость, отлаживать рабочие процессы и демонстрировать ответственное использование ИИ.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

AI Agents Tools — это полноценная платформа Python, позволяющая быстро создавать ИИ-агентов, используя вызовы функций OpenAI. Библиотека обёртывает ряд модульных инструментов, включая поиск в сети, браузер, получение данных из Википедии, выполнение Python REPL и интеграцию памяти векторного типа. Определяя шаблоны агентов, такие как однозонтовый агент, агент на основе набора инструментов и рабочие процессы с обработкой обратных вызовов, разработчики могут организовать цепочки рассуждений из нескольких шагов. Инструментарий скрывает сложность сериализации функций и обработки ответов, обеспечивая гладкую интеграцию с моделями OpenAI. Поддерживаются динамическая регистрация инструментов и отслеживание состояния памяти, позволяя агентам вспоминать прошлые взаимодействия. Подходит для создания чатботов, автономных исследовательских ассистентов и автоматизированных рабочих процессов, AI Agents Tools ускоряет экспериментирование и внедрение пользовательских рабочих потоков на базе ИИ.

AnyAgent — это гибкая платформа, позволяющая разработчикам создавать интеллектуальных агентов, способных к рассуждению, планированию и выполнению задач в различных сферах. В ней есть встроенный планировщик для последовательного выполнения действий, настраиваемые хранилища памяти для долгосрочного контекста и простое подключение сторонних инструментов и API. Благодаря простому декларативному DSL можно определить пользовательские навыки, встроить журналирование событий и без усилий переключаться между различными бекендами LLM. Подходит для чат-ботов поддержки клиентов, аналитических помощников или исследовательских прототипов — AnyAgent ускоряет создание агентов с надежной архитектурой, модульными компонентами и расширяемостью для реальных сценариев автоматизации.

Blue Agent служит комплексным набором инструментов для построения AI-агентов на Node.js. Он позволяет реализовывать цепочки размышлений для улучшения логики, интегрировать внешние инструменты и API для расширенного функционала, а также сохранять память диалогов для удержания контекста. В рамках имеется движок планирования, который последовательно выполняет задачи, модуль исполнения для действий и встроенное логирование для отслеживания решений агента. Разработчики могут создавать свои интерфейсы инструментов, управлять многоэтапными рабочими процессами и использовать вызовы функций для взаимодействия с сервисами. Модульная архитектура Blue Agent позволяет легко расширять функциональность через плагины и поддерживает инструменты отладки для наблюдения за поведением агентов, что делает его идеальным для разработки продвинутых чат-ботов, автономных ассистентов и автоматизированных pipeline.

JADE — это фреймворк для разработки агентов на базе Java, упрощающий создание распределённых многоагентных систем. Он предоставляет инфраструктуру, соответствующую FIPA, включая среду выполнения, транспорт сообщений, каталог агентов и управление агентами. Разработчики пишут классы агентов на Java, развертывают их в контейнерах и используют графические инструменты, такие как RMA и Sniffer, для отладки и мониторинга. JADE поддерживает мобильность агентов, планирование поведения и операции жизненного цикла, обеспечивая масштабируемый и модульный дизайн для исследований, координации IoT, моделирования и автоматизации предприятий.

LangChain — это open-source фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки приложений на базе ИИ. Он обеспечивает абстракции для цепочки нескольких вызовов языковых моделей (цепочки), создания агентов, взаимодействующих с внешними инструментами, и управления памятью диалогов. Разработчики могут определять подсказки, парсеры вывода и запускать рабочие процессы «от конца до конца». Интеграции включают векторные хранилища, базы данных, API и платформы хостинга, позволяя создавать боеспособных чат-ботов, системы анализа документов, помощников по коду и пользовательские AI пайплайны.

Bitte AI Agents — это комплексный фреймворк разработки агентов, разработанный для упрощения создания автономных ИИ-ассистентов. Он позволяет определять роли агентов, настраивать хранилища памяти, интегрировать внешние API или пользовательские инструменты и управлять многоступенчатыми рабочими процессами. Разработчики могут использовать SDK платформы для построения, тестирования и развертывания агентов в любой среде. Этот фреймворк автоматически управляет контекстом, историей диалогов и контрольными механизмами безопасности, обеспечивая быструю итерацию и масштабируемое развертывание умных агентов для таких кейсов, как автоматизация обслуживания клиентов, аналитика данных и создание контента.

MCP Agent Proxy выступает в качестве промежуточного сервиса между вашими приложениями и API OpenAI. Он прозрачно передает вызовы ChatCompletion и Embedding, обрабатывает потоковые ответы, кэширует результаты для повышения производительности и снижения затрат, логирует метаданные запросов и ответов для отладки, а также позволяет в реальном времени настраивать параметры API. Разработчики могут интегрировать его в существующие фреймворки агентов для упрощения мультиканальной обработки и поддержания единой управляющей точки для всех взаимодействий с ИИ.

Julep AI Responses — это рамочная платформа для ИИ-агентов, доступная как SDK для Node.js и облачная платформа. Разработчики инициализируют объект Agent, определяют обработчики onMessage для пользовательских ответов, управляют состоянием сессии для контекстных диалогов и интегрируют плагины или внешние API. Платформа осуществляет хостинг и масштабирование, позволяя быстро прототипировать и развертывать чат-ботов, клиентов поддержки или внутренних помощников с минимальными настройками.