JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

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.

AI Agents Laravel provides a comprehensive framework for defining, managing, and executing AI-driven agents inside Laravel applications. It abstracts interactions with various large language models (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) and offers built-in support for tool integrations, such as HTTP requests, database queries, and custom business logic. Developers can define agents with custom prompts, memory backends (in-memory, database, Redis), and decision-making rules to handle complex conversational flows or automated tasks. The package includes event logging, error handling, and monitoring hooks to track agent performance. It facilitates rapid prototyping and seamless integration of intelligent assistants, data parsers, and workflow automation directly in web environments.

AI Engineer DevTools — это полный набор инструментов для разработчиков, упрощающих создание и поддержку AI-агентов. Он предлагает командную строку для генерации каркаса проекта, генерации кода для стандартных шаблонов агентов, скрипты настройки окружения, интегрированные тестовые рамки, примеры CI/CD-цепочек, автоматизацию развертывания и настройки мониторинга. Уменьшая количество шаблонного кода и соблюдая лучшие практики, он обеспечивает последовательность, надежность и быстрое выполнение итераций в проектах AI-агентов на этапах разработки и эксплуатации.

EthLisbon предоставляет готовую архитектуру автономных агентов, которые взаимодействуют со смарт-контрактами Ethereum для автоматического проведения аукционов, ставок и торгов. Он слушает события на цепочке, обрабатывает оффчейн-данные и выполняет настраиваемые стратегии на базе конфигурируемых параметров. Модульная кодовая база позволяет разработчикам расширять навыки, интегрировать дополнительные оракулы и запускать несколько экземпляров агентов. Механизмы повторных попыток и управления состоянием обеспечивают устойчивость, а встроенные инструменты логирования и мониторинга — прямой контроль и видимость в реальном времени.

Evolving Agents предоставляет основанную на генетическом программировании структуру для создания и эволюции модульных ИИ-агентов. Пользователи собирают архитектуру агентов из взаимозаменяемых компонентов, определяют симуляции среды и показатели фитнеса, затем запускают циклы эволюции для автоматического создания улучшенных поведений агентов. В библиотеку входят инструменты для мутаций, кроссинговера, управления популяцией и мониторинга эволюции, что позволяет исследователям и разработчикам прототипировать, тестировать и совершенствовать автономных агентов в различных симулированных средах.

Курс Agents от Justinvarghese511 — структурированная обучающая программа, которая дает разработчикам навыки проектирования, реализации и развертывания AI-агентов. Через пошаговые руководства участники учатся проектировать потоки решений агентов, интегрировать внешние API и управлять контекстом и памятью. В курс входят образцы кода, блокноты Jupyter и практические упражнения по созданию агентов, автоматизирующих извлечение данных, отвечающих в разговоре и выполняющих многоступенчатые задачи. В конце у участников будет портфолио работающих проектов AI-агентов и лучших практик для их размещения в производственной среде.