FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

Minimalist Agent предоставляет базовую структуру для создания AI-агентов на Python. Он использует классы агентов LangChain и API OpenAI для выполнения многошагового мышления, динамического выбора инструментов и исполнения функций. Вы можете клонировать репозиторий, настроить ключ API OpenAI, определить собственные инструменты или конечные точки и запускать CLI-скрипт для взаимодействия с агентом. Проект ориентирован на ясность и расширяемость, что облегчает изучение, изменение и расширение поведения основных агентов для экспериментов или обучения.

Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.

NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.

Swarm Simulator предоставляет настраиваемую среду для экспериментов с множеством агентов в реальном времени. Пользователи могут изменять ключевые параметры поведения — согласование, сплочение, разделение — и наблюдать за возникающей динамикой на визуальном холсте. Поддерживаются интерактивные ползунки UI, динамическое изменение количества агентов и экспорт данных для анализа. Идеально подходит для учебных демонстраций, прототипирования исследований или любительского изучения принципов роевого интеллекта.

IntelligentMASPlatform создавалась для ускорения разработки и развертывания систем с несколькими агентами, предлагая модульную архитектуру с отдельными слоями для агентов, окружения и сервисов. Агенты взаимодействуют через совместимую с FIPA коммуникацию ACL, что обеспечивает динамические переговоры и координацию. В платформу входит универсальный моделятор окружения, позволяющий моделировать сложные сценарии, планировать задачи агентов и визуализировать взаимодействия в реальном времени с помощью встроенной панели. Для расширенного поведения реализованы модули обучения с подкреплением и поддерживаются пользовательские плагины поведения. Инструменты развертывания позволяют упаковать агентов в автономные приложения или распределенные сети. Также API платформы обеспечивает интеграцию с базами данных, IoT-устройствами и сторонними сервисами ИИ, что делает её подходящей для исследований, промышленной автоматизации и умных городов.

Java Action Generic — это легкая, модульная библиотека, которая позволяет разработчикам реализовать автономные поведения агентов на Java, определяя универсальные действия. Действия — это параметрыемые единицы работы, которые агенты могут выполнять, планировать и объединять во время выполнения. Фреймворк обеспечивает последовательный интерфейс для действий, позволяя создавать пользовательские действия, управлять параметрами и интегрировать с управлением жизненным циклом агента LightJason. Поддержка событий и параллельности позволяет агентам выполнять задачи, такие как динамическое принятие решений, взаимодействие с внешними сервисами и организация сложных сценариев поведения. Библиотека продвигает повторное использование и модульный дизайн, она подходит для исследований, моделирования, IoT и игровых AI-приложений на любой платформе, поддерживающей JVM.

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.