Kin Kernel — это легкий, открытый каркас для построения цифровых работников на базе ИИ. Он обеспечивает единый механизм для оркестрации больших языковых моделей, управления контекстной памятью и интеграции пользовательских инструментов или API. Благодаря архитектуре, основанной на событиях, Kin Kernel поддерживает асинхронное выполнение задач, отслеживание сессий и расширяемые плагины. Разработчики могут определять поведение агента, регистрировать внешние функции и настраивать маршрутизацию через множество LLM для автоматизации процессов, от извлечения данных до поддержки клиентов. В системе встроена регистрация журналов и обработка ошибок для мониторинга и отладки. Для гибкости Kin Kernel может быть интегрирован в веб-сервисы, микросервисы или самостоятельные Python-приложения, что позволяет организациям разворачивать надежных агентов ИИ в масштабах.

Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.

UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

multiagent-ai-coding — это фреймворк на Python, предназначенный для облегчения совместной работы специализированных агентов ИИ в задачах разработки программного обеспечения. Система позволяет пользователям определять агентов для генерации кода, создания юнит-тестов, обзора кода, отладки и документирования. Связывая этих агентов через настраиваемый конвейер, разработчики могут автоматизировать процессы кодирования от начала до конца, повышая качество кода и ускоряя циклы итераций. Фреймворк также поддерживает интеграцию пользовательских агентов, ведение журналов и механизмы восстановления после ошибок.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.

Multi-Agent ColComp — это расширяемая, с открытым исходным кодом структура для организации команды агентов ИИ при выполнении сложных задач. Разработчики могут задавать различные роли агентов, настраивать каналы связи и обмениваться контекстными данными через единое хранилище памяти. Библиотека включает компоненты plug-and-play для переговоров, координации и построения консенсуса. В примерах демонстрируются совместное создание текста, распределенное планирование и моделирование мультиагентов. Модульный дизайн облегчает расширение, позволяя командам быстро прототипировать и оценивать стратегии мультиагентов в исследованиях или в производственной среде.

Фреймворк Mosaic AI Agent объединяет сложные методы извлечения с генеративным ИИ, предоставляя пользователям возможность доступа и генерации контента на основе богатого набора данных. Он улучшает способность ИИ-приложений не только генерировать текст, но и учитывать соответствующие данные, извлеченные из различных источников, предлагая улучшенную точность и контекст в выводах. Эта технология способствует более интеллектуальным взаимодействиям и позволяет разработчикам создавать ИИ-решения, которые не только креативны, но и основаны на всесторонних данных.

Этот фреймворк позволяет пользователям проектировать, настраивать и развертывать несколько AI-агентов, которые общаются через JSON-сообщения через центральный оркестратор. Каждый агент может иметь разные роли, подсказки и модули памяти, а также подключать любые поставщики LLM, реализовав интерфейс провайдера. Система поддерживает постоянную историю беседы, динамическую маршрутизацию и модульные расширения. Идеально подходит для моделирования дебатов, автоматизации потоков поддержки клиентов или координации многошагового создания документов. Работает на Python с поддержкой Docker для контейнеризированных развертываний.

Фреймворк Autonomous Economic Agents (AEA) от Fetch.ai — это открытый исходный код SDK на Python и набор CLI-инструментов для создания модульных автономных агентов, которые могут вести переговоры, осуществлять транзакции и сотрудничать в децентрализованных средах. В его состав входят команды для скелетонизации проектов агентов, шаблоны для протоколов и навыков, модули соединения для интеграции с несколькими реестрами (Ethereum, Cosmos и др.), интерфейсы контрактов, компоненты поведения и принятия решений, инструменты тестирования и моделирования, а также механизм публикации для распространения агентов в сети Open Economic Framework. Разработчики используют его модульную архитектуру для быстрого прототипирования цифровых работников для DeFi-трейдинга, торговых площадок данных, IoT-координации и автоматизации цепочки поставок.

Шепортинг — это открытая симуляционная платформа, предназначенная для исследований и разработок в области обучения с подкреплением с целью изучения и реализации задач пастушества с несколькими агентами. Она предоставляет среду, совместимую с Gym, в которой агенты могут обучаться выполнять поведение, такое как охватывание, сбор и рассеивание целевых групп в непрерывных или дискретных пространствах. В рамках реализованы модульные функции формировки наград, параметризация среды и утилиты для мониторинга обучения. Пользователи могут задавать препятствия, динамичные популяции агентов и собственные политики с использованием TensorFlow или PyTorch. Скрипты визуализации создают траектории и видео взаимодействия агентов. Модульная структура Шепортинга обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL, что позволяет воспроизводимые эксперименты, сравнение новых стратегий координации и быстрое создание прототипов решений на базе ИИ.

Multi-LLM Dynamic Agent Router — это открытая архитектура для построения сотрудничества агентов ИИ. Она включает динамический маршрутизатор, который направляет суб-запросы на оптимальные языковые модели, и интерфейс GraphQL для определения комбинированных подсказок, запроса результатов и объединения ответов. Это позволяет разработчикам разбивать задачи на микро-подсказки, отправлять их на специализированные LLM и программно объединять выводы, обеспечивая более релевантные, эффективные и легко поддерживаемые решения.

Together.AI - это инновационный агент ИИ, сосредоточенный на трансформации командной работы через интеллектуальное управление задачами и коммуникацию. Он бесшовно интегрируется в существующие рабочие процессы, предлагая такие функции, как автоматизированное назначение задач, обновления в реальном времени и отслеживание прогресса. Пользователи могут взаимодействовать с агентом, чтобы получать умные рекомендации и идеи, эффективно улучшая принятие решений и общую производительность в командной среде.

LLM Coordination — это ориентированный на разработчиков фреймворк, который управляет взаимодействием между несколькими большими языковыми моделями для решения сложных задач. Предоставляет компонент планирования, разбивающий высокоуровневые цели на подзадачи, модуль поиска, получающий контекст из внешних баз знаний, и движок выполнения, распределяющий задачи специализированным агентам LLM. Результаты собираются с помощью обратных связей для уточнения итогов. Абстрагируя коммуникацию, управление состоянием и конфигурацию конвейера, он позволяет быстро прототипировать рабочие процессы ИИ с несколькими агентами для автоматизированной поддержки клиентов, анализа данных, генерации отчетов и рассуждений с несколькими шагами. Пользователи могут настраивать планировщики, определять роли агентов и легко интегрировать собственные модели.

LLM to MCP Integration Engine — это open-source рамочная платформа, предназначенная для интеграции больших языковых моделей (LLMs) с различными платформами обмена сообщениями (MCP). Она предоставляет адаптеры для API LLM таких как OpenAI и Anthropic, а также соединители для чатов на Slack, Discord и Telegram. Движок управляет состоянием сессии, обогащает контекст и маршрутизирует сообщения в двух направлениях. Его плагиновая архитектура позволяет разработчикам расширять поддержку новых провайдеров и настраивать бизнес-логику, ускоряя развертывание AI-агентов в производственных средах.

Marketing Frameworks — это комплексная платформа на базе ИИ, которая помогает основателям стартапов, маркетологам и предпринимателям создавать мощные маркетинговые стратегии. Она предлагает различные модели, которые помогают вам понять вашу целевую аудиторию, рыночную среду и требования к контенту. Этот инструмент генерирует практические идеи и стратегии, позволяя компаниям оптимизировать свои маркетинговые усилия и сосредоточиться на росте. С функциями, адаптированными для разработки продуктов, понимания клиентов, анализа рынка, стратегического планирования и генерации контента, Marketing Frameworks стремится упростить сложные маркетинговые задачи.

A.I Framewerks — это комплексный набор, предназначенный для упрощения процесса создания и развертывания AI-моделей. Благодаря своему набору мощных инструментов и функций он отвечает сложным потребностям разработчиков AI. Платформа поддерживает различные задачи — от обучения моделей до развертывания, что упрощает для разработчиков создание, тестирование и управление AI-приложениями. Независимо от того, работаете ли вы с простыми алгоритмами машинного обучения или сложными нейронными сетями, A.I Framewerks предоставляет гибкую и эффективную среду для реализации ваших AI-проектов.

FusionOS.ai - это революционная маркетинговая платформа на основе ИИ, созданная для упрощения процесса создания, управления и оптимизации рекламных кампаний. Интегрировав различные инструменты ИИ и маркетинга, она способствует сотрудничеству для идейного задумки, написания и быстрой генерации рекламных материалов. Бизнес может использовать FusionOS для быстрого запуска кампаний, сочетающих текст, фоны и изображения товаров высокого разрешения, сгенерированные ИИ, максимизируя охват и эффективность рекламы.

TogetherForm - это инновационная платформа, которая превращает традиционные HTML-формы в документы для совместной работы в реальном времени, делая каждое поле формы интерактивным, подобно Google Docs. Это позволяет нескольким пользователям редактировать и обновлять поля формы одновременно, обеспечивая плавный и эффективный рабочий процесс для команд. Благодаря своему уникальному подходу, TogetherForm создан для повышения производительности и оптимизации процессов, что делает его идеальным решением для бизнеса, желающего улучшить свои взаимодействия на основе форм.

Botticelli Bots – это открытый фреймворк .NET Core, который облегчает разработку универсальных ботов. Эта платформа позволяет интегрироваться с различными базами данных, брокерами сообщений, звуковыми движками и множеством ИИ-движков, таких как GPT-j и ChatGPT. Разработанный для удобства, он поддерживает кроссплатформенную совместимость между Windows и Linux и предоставляет инструменты для управления высоконагруженными системами, расписанием и автоматизацией.