Functionary предоставляет декларативный способ регистрации пользовательских инструментов — JavaScript-функций, реализующих вызовы API, запросы к базам данных или бизнес-логику. Она оборачивает взаимодействие с LLM для анализа пользовательских запросов, определения, какие инструменты использовать, и парсинга их выводов обратно в диалоговые ответы. Фреймворк поддерживает память, обработку ошибок и цепочку действий, предлагая хуки для предварительной и последующей обработки. Разработчики могут быстро запускать агентов, способных к динамической оркестровке функций без шаблонного кода, что повышает контроль над рабочими процессами на базе ИИ.

InfantAgent предлагает легкую структуру для проектирования и развертывания интеллектуальных агентов на Python. Интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает постоянные модули памяти и обеспечивает цепочки пользовательских инструментов. В комплектации — разговорный интерфейс, оркестрация задач и принятие решений на базе правил. Архитектура плагинов позволяет легко расширять функциональность за счет специализированных инструментов и API, что делает его идеальным для прототипирования исследовательских агентов, автоматизации рабочих процессов или внедрения AI-ассистентов в приложения.

Nestor предлагает модульную архитектуру для сборки ИИ-агентов, поддерживающих состояние беседы, вызывающих внешние инструменты и настраивающих рабочие потоки. Основные функции включают хранилища памяти на основе сессий, реестр функций инструментов или плагинов, гибкие шаблоны подсказок и унифицированные интерфейсы клиента LLM. Агенты могут выполнять последовательные задачи, делать принятия решений с ответвлениями и интегрироваться с REST API или локальными скриптами. Nestor работает независимо от фреймворка, что позволяет пользователям работать с OpenAI, Azure или самохостинг-провайдерами LLM.

Labs — это open-source предметно-ориентированный язык, предназначенный для определения и выполнения AI-агентов с использованием крупномасштабных языковых моделей. Он предоставляет конструкции для объявления подсказок, управления контекстом, условного ветвления и интеграции внешних инструментов (например, баз данных, API). С помощью Labs разработчики описывают рабочие процессы агентов в виде кода, координируя многошаговые задачи, такие как извлечение данных, анализ и генерация. Фреймворк компилирует DSL-скрипты в исполняемые пайплайны, которые можно запускать локально или в production. Labs поддерживает интерактивный REPL, инструменты командной строки и интегрируется с поставщиками стандартных LLM. Его модульная архитектура позволяет легко расширять функциональность с помощью пользовательских функций и утилит, способствуя быстрому прототипированию и сопровождаемому развитию агентов. Легкий рантайм обеспечивает низкую нагрузку и бесшовную интеграцию в существующие приложения.

В основе LionAGI — модульная архитектура для определения и выполнения зависимых стадий задач, разбиение сложных проблем на логические компоненты, обрабатываемые последовательно или параллельно. Каждая стадия может использовать настраиваемую подсказку, хранилище памяти и логику принятия решений для адаптации поведения в зависимости от предыдущих результатов. Разработчики могут интегрировать любые поддерживаемые API LLM или модели, размещённые самостоятельно, настраивать наблюдаемые пространства и определять отображения действий для создания агентов, планирующих, рассуждающих и обучающихся за несколько циклов. Встроенные инструменты логгирования, восстановления ошибок и аналитики позволяют отслеживать работу в реальном времени и итеративно совершенствовать модель. Не важно, автоматизируете ли вы исследовательские рабочие процессы, генерируете отчёты или оркеструете автономные процессы, LionAGI ускоряет создание умных, адаптивных ИИ-агентов с минимальным количеством шаблонного кода.

Цель LLM-агентов — упростить создание автономных систем, координируя крупные языковые модели и внешние инструменты через модульную архитектуру. Разработчики могут задавать собственные инструменты с стандартными интерфейсами, настраивать хранилища памяти для сохранения состояния и создавать многоступенчатые цепи рассуждений, использующие подсказки LLM для планирования и выполнения задач. Модуль AgentExecutor управляет вызовами инструментов, обработкой ошибок и асинхронными рабочими потоками, а шаблоны иллюстрируют реальные сценарии, такие как добыча данных, поддержка клиентов и планировщик задач. За счет абстракции вызовов API, обработки подсказок и управления состоянием, фреймворк сокращает boilerplate и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для команд, разрабатывающих пользовательские решения автоматизации на Python.

LLM-Agent — легкое и расширяемое фреймворк для построения AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он предоставляет абстракции для памяти диалога, динамических шаблонов подсказок и бесшовной интеграции пользовательских инструментов или API. Разработчики могут управлять процессами многошагового рассуждения, сохранять состояние между взаимодействиями и автоматизировать сложные задачи, такие как извлечение данных, создание отчетов и поддержка принятия решений. Объединив управление памятью, использование инструментов и планирование, LLM-Agent ускоряет создание интеллектуальных, ориентированных на задачи агентов на Python.

Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.

Camel AI — это открытая платформа, предназначенная для упрощения создания и оркестрации интеллектуальных агентов. Она предоставляет абстракции для цепочек больших языковых моделей, интеграции внешних инструментов и API, управления графами знаний и сохранения памяти. Разработчики могут определять многогранные рабочие процессы, разбиение задач на подпланы и мониторинг выполнения через CLI или веб-интерфейс. Основанный на Python и Docker, Camel AI позволяет беспрепятственно менять поставщиков LLM, настраивать плагины инструментов и использовать гибридные стратегии планирования, ускоряя разработку автоматизированных помощников, дата-пайплайнов и автономных рабочих процессов крупного масштаба.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

Playbooks AI — это фреймворк для разработчиков для построения AI-агентов с помощью декларативного DSL плейбуков. Он поддерживает интеграцию с различными LLM, пользовательскими инструментами и хранилищами памяти. С помощью CLI и веб-интерфейса пользователи могут определять поведение агента, оркестровать многоэтапные рабочие процессы и отслеживать выполнение. Особенности включают маршрутизацию инструментов, состояние памяти, контроль версий, аналитики и коллаборацию нескольких агентов, что облегчает создание прототипов и развертывание готовых к производству AI-ассистентов.

AgentSea AI Hub — это надежная платформа и фреймворк для полного цикла разработки и управления агентами, который упрощает создание и управление. С помощью визуального конструктора перетаскивания можно создавать персонажей, сценарии диалогов и настраиваемые навыки без глубоких знаний программирования. Разработчики могут интегрировать внешние API, базы знаний и базы данных, а встроенный модуль управления памятью сохраняет контекст между сессиями. Платформа поддерживает мультиканальные развертывания (веб, мобильные устройства, чат, голос и электронная почта), обеспечивая плавное взаимодействие с пользователями. Детальный мониторинг производительности, A/B-тестирование и контроль версий позволяют постоянно улучшать систему. Благодаря ролям и совместным рабочим пространствам команда может эффективно координировать сложные проекты агентов. AgentSea AI Hub ускоряет создание цифровых работников, автоматизацию рутинных задач и повышает вовлеченность клиентов через интеллектуальную автоматизацию.

SmolAgents Dynamic Tools расширяет открытый исходный код фреймворка Python SmolAgents, чтобы дать агентам на базе LLM возможность динамически вызывать инструменты. Агенты могут беспрепятственно использовать множество предварительно созданных инструментов — таких как веб-поиск через SerpAPI, математические калькуляторы, получение даты и времени, операции с файловой системой и обработчики пользовательских HTTP-запросов — в зависимости от пользовательских намерений и цепочек размышлений. Разработчики могут регистрировать дополнительные инструменты или настраивать существующие, что позволяет агентам заниматься получением данных, созданием контента, вычислениями и интеграцией внешних API в едином интерфейсе. Оценивая доступность инструментов во время выполнения, SmolAgents Dynamic Tools оптимизирует рабочие процессы, уменьшая жестко прописанную логику и повышая модульность в различных сценариях, таких как исследовательская помощь, автоматическая генерация отчетов и расширение чат-ботов.

Taiga — это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания, оркестровки и развертывания автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках предлагаемого решения реализована гибкая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и внешних API, настраиваемый модуль памяти для управления долгосрочным и краткосрочным контекстом диалогов, а также механизм цепочки задач для последовательной обработки многосложных рабочих процессов. Также в Taiga встроена система логирования, метрик и обработки ошибок, обеспечивающих готовность к развертыванию в промышленной среде. Разработчики могут быстро создавать прототипы агентов, расширять их функциональность через SDK и деплоить на различных платформах. Обеспечивая абстракцию сложных логик оркестрации, Taiga позволяет командам сосредоточиться на построении интеллектуальных ассистентов, умеющих исследовать, планировать и выполнять действия без ручного вмешательства.

AgentSpeak — это open-source реализация на Java языка программирования AgentSpeak(L), разработанная для облегчения создания и управления автономными агентами BDI (Вера—Желание— Намерение). Он включает среду выполнения, которая парсит код AgentSpeak(L), поддерживает базы убеждений агентов, инициирует события и выбирает и выполняет планы на основе текущих убеждений и целей. Интерпретатор поддерживает параллельное выполнение агентов, динамическое обновление планов и настраиваемую семантику. Благодаря модульной архитектуре, разработчики могут расширять ключевые компоненты, такие как выбор планов и редактирование убеждений. AgentSpeak позволяет академикам и промышленным компаниям прототипировать, моделировать и развёртывать интеллектуальных агентов в симуляциях, IoT-системах и сценариях мультиагентов.

DataEnvGym предлагает коллекцию модульных и настраиваемых сред, построенных на API Gym, что облегчает исследования в области обучения с подкреплением в сферах, основанных на данных. Исследователи и инженеры могут выбрать встроенные задачи, такие как очистка данных, создание признаков, планирование пакетных задач и потоковая аналитика. Фреймворк поддерживает бесшовную интеграцию с популярными библиотеками RL, стандартизированные метрики оценки и инструменты логирования для отслеживания эффективности агентов. Пользователи могут расширять или объединять среды для моделирования сложных конвейеров данных и оценки алгоритмов в реалистичных условиях.

ElizaOS предоставляет надежный набор инструментов для проектирования, тестирования и внедрения автономных AI-агентов в проектах на TypeScript. Разработчики определяют личности агентов, цели и архитектуру памяти, затем используют систему планирования ElizaOS для определения последовательности задач. Модульная архитектура подключателей упрощает интеграцию с системами коммуникации — Discord, Telegram, Slack, X — и блокчейн-сетями через Web3-адаптеры. ElizaOS поддерживает различные бекенды LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), позволяя легко переключаться между моделями. Поддержка плагинов расширяет функциональность с помощью пользовательских навыков, логирования и мониторинга. Через CLI и SDK команды могут менять конфигурации агентов, отслеживать производительность и масштабировать развертывания в облачных или локальных средах. ElizaOS позволяет автоматизировать взаимодействия с клиентами, маркетинг в соцсетях и бизнес-процессы с помощью автономных цифровых работников.

Java-Action-Shape — это специальная библиотека действий, разработанная для расширения возможностей системы LightJason с помощью продвинутых геометрических функций. Она предоставляет агентам готовые действия для создания стандартных фигур (круг, прямоугольник, многоугольник), применения трансформаций (сдвиг, вращение, масштаб), а также для выполнения аналитических расчетов (площадь, периметр, центроид). Каждое действие потокобезопасно и интегрировано с асинхронной моделью выполнения LightJason, что обеспечивает эффективную параллельную обработку. Разработчики могут определить пользовательские фигуры, задав вершины и грани, зарегистрировать их в реестре действий агента и включить в определения планов. Централизуя логику, связанную с фигурами, Java-Action-Shape сокращает объем повторного кода, обеспечивает единый API и ускоряет создание приложений с геометрической привязкой — от моделирования до образовательных инструментов.

LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

MCP Agent создает надежную основу для построения интеллектуальных помощников, управляемых ИИ, предоставляя модульные компоненты для интеграции языковых моделей, пользовательских инструментов и источников данных. Основные функции включают динамический вызов инструментов на основе намерений пользователя, контекстную память для долгосрочных разговоров и гибкую систему плагинов, упрощающую расширение возможностей. Разработчики могут создавать пайплайны для обработки входящих данных, вызова внешних API и управления асинхронными рабочими потоками, сохраняя при этом прозрачные логи и метрики. Поддержка популярных LLM, настраиваемых шаблонов и ролевая система контроля доступа делают MCP Agent простым в развертывании масштабируемых и поддерживаемых ИИ-агентов в условиях продакшена. Подходит для чатботов поддержки клиентов, RPA-ботов или исследовательских ассистентов — MCP Agent ускоряет цикл разработки и обеспечивает стабильную работу во всех сценариях.