negotiation_agent предоставляет модульный набор инструментов для построения автономных ботов переговоров, поддерживаемых моделями типа GPT. Разработчики могут задавать сценарии переговоров, определяя элементы, предпочтения и функции полезности для моделирования целей агента. В набор входит предопределённые шаблоны агентов и возможность интеграции пользовательских стратегий, включая генерацию предложений, оценку встречных предложений, принятие решений и завершение сделок. Управление диалогами осуществляется с помощью стандартизированных протоколов, поддерживаются групповые симуляции для турниров и рассчитываются показатели эффективности, такие как уровень согласия, полезность и показатели справедливости. Открытая архитектура облегчает замену основного бекенда LLM и расширение логики агента через плагины. С помощью negotiation_agent команды могут быстро прототипировать и оценивать автоматизированные решения для ведения переговоров в электронной коммерции, исследованиях и образовательных целях.

OSUniverse объединяет в одной платформе открытые библиотеки и инструменты AI-агентов. Пользователи могут фильтровать проекты по языкам программирования, лицензиям, тегам и категориям, просматривать подробные карточки проектов с описаниями и ссылками на GitHub, а также вносить новые записи через запросы на слияние. Регулярное обновление осуществляется сообществом, делая эту платформу незаменимым ресурсом для поиска, оценки и выбора лучших технологий AI-агентов для исследований, прототипирования и производственного использования.

pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.

Geers AI Lang Graph предоставляет слой абстракции на основе графа для построения AI-агентов, которые координируют несколько вызовов LLM и управляют структурированными знаниями. Определяя узлы и связи, которые представляют подсказки, данные и память, разработчики могут создавать динамические рабочие процессы, отслеживать контекст взаимодействий и визуализировать потоки выполнения. Framework поддерживает плагины для различных провайдеров LLM, настраиваемые шаблоны подсказок и экспортируемые графы. Это упрощает итеративное проектирование агентов, повышает сохранение контекста и ускоряет прототипирование чат-ассистентов, ботов поддержки решений и исследовательских пайплайнов.

PulpGen предоставляет единую и настраиваемую платформу для построения передовых приложений на базе LLM. Она обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными хранилищами векторов, сервисами векторных embedding и поставщиками LLM. Разработчики могут определять собственные пайплайны для генерации с поиском, включать потоковые выходы, пакетно обрабатывать большие коллекции документов и отслеживать производительность, Q&A, сжатия текста и систем управления знаниями.