AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

ADK-Golang — это открытый набор инструментов для разработки агентов в экосистеме Go. Он предоставляет модульную архитектуру для регистрации и управления инструментами (API, базы данных, внешние сервисы), создания динамических шаблонов вопросов и поддержки памяти диалогов для многоточечных взаимодействий. Встроенные паттерны оркестрации и возможности логирования позволяют легко настраивать, тестировать и запускать ИИ-агентов, выполняющих задачи по извлечению данных, автоматизированным рабочим процессам и контекстному общению. ADK-Golang скрывает низкоуровневые вызовы API и оптимизирует весь цикл жизни агента — от инициализации и планирования до выполнения и обработки ответов — полностью на языке Go.

Agentin — это открытая библиотека Python, предназначенная для помощи разработчикам в создании интеллектуальных агентов, способных планировать, действовать и учиться. Она предоставляет абстракции для управления диалоговой памятью, интеграции внешних инструментов или API и оркестрации нескольких агентов в параллельных или иерархических рабочих потоках. Благодаря настраиваемым модулям планирования и поддержке пользовательских оберток для инструментов, Agentin позволяет быстро прототипировать автономных агентов обработки данных, чат-ботов поддержки клиентов или научных ассистентов. Фреймворк также предлагает расширяемые хуки для логирования и мониторинга, позволяя легко отслеживать решения агентов и устранять ошибки при сложных многоэтапных взаимодействиях.

Agenite — это фреймворк AI-агентов на базе Python, предназначенный для упрощения создания, оркестрации и управления автономными агентами. Предоставляет модульные компоненты, такие как хранилища памяти, планировщики задач и каналы коммуникации на основе событий, что позволяет разработчикам создавать агентов с состояниями, многошаговым рассуждением и асинхронными рабочими потоками. Платформа содержит адаптеры для подключения к внешним API, базам данных и очередь сообщений, а его расширяемая архитектура поддерживает индивидуальные модуля для обработки естественного языка, поиска данных и принятия решений. Встроенные backend'ы хранения для Redis, SQL и кешей в памяти обеспечивают постоянное состояние агентов и поддержку масштабируемых развертываний. Также включает командную строку и JSON-RPC сервер для удаленного контроля и интеграции с системами мониторинга.

HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.

Agent-Squad — это модульная платформа на Python, которая дает командам возможность проектировать, развертывать и запускать системы с несколькими агентами для выполнения сложных задач. В основе Agent-Squad позволяет определять разные профили агентов — такие как сборщики данных, резюмирующие, кодеры и валидаторы — которые общаются через определенные каналы и делятся памятью. Разделяя высокоуровневые цели на подтasks, рамки управляют параллальной обработкой, используют LLM вместе с внешними API, базами данных или пользовательскими инструментами. Разработчики могут задавать рабочие процессы в JSON или коде, следить за взаимодействиями агентов и динамически адаптировать стратегии с помощью встроенных журналов и средств оценки.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.

SDK Azure AI Agent — это комплексная рамочная платформа, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных автономных агентов, способных выполнять сложные задачи. Обеспечивает модульную архитектуру, включающую планировщики, исполнители и компоненты памяти, которые совместно оценивают намерения пользователя, планируют действия, вызывают внешние API или пользовательские инструменты и сохраняют состояние. SDK поддерживает интеграцию с различными LLM, что обеспечивает контекстно-зависимые диалоги и принятие решений. Встроенная телеметрия и коннекторы служб Azure позволяют агентам восстанавливаться после ошибок, масштабироваться в облачных средах и поддерживать безопасные взаимодействия. Быстрая разработка прототипов осуществляется с помощью шаблонов CLI и предварительно подготовленных навыков, что позволяет командам развертывать цифровых работников для автоматизации рабочих процессов, улучшения поддержки клиентов или анализа данных.

CrewAI — это модульная Python-рамка для построения полностью автономных ИИ-агентов. Она включает основные компоненты, такие как Оркестратор агента для планирования и принятия решений, слой интеграции инструментов для соединения с внешними API или пользовательскими действиями, а также модуль памяти для хранения и памяти контекста. Разработчики определяют задачи, регистрируют инструменты, конфигурируют системы памяти и запускают агентов, способных планировать мультиступенчатые рабочие процессы, выполнять действия и адаптироваться по результатам. CrewAI отлично подходит для создания интеллектуальных помощников, автоматизированных рабочих процессов и исследовательских прототипов.

Примеры Azure AI Foundry Agents предоставляют разработчикам богатый набор сценариев, иллюстрирующих, как использовать SDK и сервисы Azure AI Foundry. Включают разговорных агентов с долгосрочной памятью, планировщиков, разрушающих сложные задачи, агентов с вызовами внешних API, а также мультимодальных агентов с текстом, изображениями и speech. Каждый пример предварительно настроен с конфигурациями окружения, оркестровкой LLM, поиском по векторам и телеметрией для ускорения прототипирования и развертывания надежных AI-решений на Azure.

AimeBox предлагает всеобъемлющую автономную среду для построения и запуска AI-агентов. Она интегрируется с крупными поставщиками LLM, хранит состояние диалогов и эмбеддинги в векторной базе данных, а также поддерживает вызовы пользовательских инструментов и функций. Пользователи могут настраивать стратегии памяти, определять рабочие процессы и расширять возможности через плагины. Платформа включает веб-дашборд, API-концы и CLI-управление, что облегчает создание чат-ботов, помощников по знаниям и цифровых работников специфических отраслей без внешних сервисов.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

BAML Agents предназначен для разработчиков и специалистов по ИИ, ищущих модульную и расширяемую платформу для создания автономных агентов. Он предлагает архитектуру на базе плагинов для бесшовной интеграции пользовательских инструментов, под-систему памяти для поддержания контекста диалога и встроенную поддержку многошаговых сценариев рассуждения. С помощью BAML Agents пользователи могут быстро настраивать поведение агентов, подключаться к внешним API и управлять сложными задачами, не изобретая заново популярные шаблоны агентов. Легкий дизайн и ясные абстракции делают его идеальным для прототипирования, исследований и продуктивных развертываний в различных сценариях автоматизации.

Модульный набор инструментов Besser Agentic Framework предназначен для определения, координации и масштабирования AI-агентов. Он позволяет настроить поведение агента, интегрировать внешние инструменты и API, управлять памятью и состоянием агента, а также контролировать выполнение. Основанный на Python, он поддерживает расширяемые плагины, коллаборацию нескольких агентов и встроенное логирование. Разработчики могут быстро прототипировать и разворачивать агентов для задач извлечения данных, автоматизированных исследований и диалоговых ассистентов — все в рамках одного унифицированного фреймворка.

Swarms — это набор инструментов и рамочный каркас, созданный для упрощения создания и оркестровки автономных ИИ-агентов, которые работают сообща для решения сложных рабочих процессов. Каждый агент можно настроить с разными ролями, инструментами и контекстами памяти, что позволяет специализированным агентам искать информацию, анализировать данные, создавать творческие результаты или вызывать внешние API. Платформа предоставляет интерфейс командной строки, SDK для Python и YAML-файлы конфигурации для определения поведения агентов, стратегий планирования и коммуникации между агентами. Swarms поддерживает интеграцию с OpenAI, Anthropic, Azure и open-source LLM, содержит встроенные системы логирования, панели мониторинга и модульные уровни памяти для последовательного выполнения многошаговых рассуждений. С помощью Swarms команды могут проектировать, тестировать и развертывать распределённые самоорганизующиеся ИИ-решения с минимальным количеством шаблонного кода и полной возможностью мониторинга.

SDK Swarms упрощает создание, настройку и выполнение систем с несколькими агентами, использующими большие языковые модели. Разработчики определяют агентов с разными ролями — исследователь, синтезатор, критик — и объединяют их в стаи (swarms), обменивающиеся сообщениями через общую шину. SDK занимается планированием, сохранением контекста и хранением памяти, что позволяет решать задачи итеративно. Поддерживая OpenAI, Anthropic и другие поставщики LLM, он предоставляет гибкие интеграции. Инструменты для логирования, сбора результатов и оценки эффективности помогают прототипировать и запускать AI-рабочие процессы для мозговых штурмов, генерации контента, суммирования и поддержки принятия решений.

Continuum — это открытая Python-рамка, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов, определяя задачи, инструменты и память в модульной форме. Созданные с помощью Continuum агенты следуют циклу план-выполнение-наблюдение, что позволяет взаимодействовать рассуждения LLM с внешними API вызовами или скриптами. Его расширяемая архитектура поддерживает несколько видов памяти (например, Redis, SQLite), настраиваемые библиотеки инструментов и асинхронное выполнение. Основной упор делается на гибкость: пользователь может писать собственные политики агента, интегрировать сторонние сервисы, такие как базы данных или вебхуки, и разворачивать агенты в различных средах. Событийно-ориентированная оркестрация Continuum регистрирует действия агентов, облегчая отладку и оптимизацию производительности. Независимо от задачи автоматизации загрузки данных, построения диалоговых помощников или оркестрации DevOps-процессов, Continuum обеспечивает масштабируемую основу для рабочих процессов AI-агентов в промышленном масштабе.

Copilot Studio — это платформа и каркас ИИ, позволяющие быстро создавать узкоспециализированных напарников. Благодаря интерфейсу drag-and-drop пользователи проектируют шаблоны подсказок, настраивают интеграцию инструментов (например, API, базы данных), управляют выбором моделей и оркеструют развертывание. Поддерживаются контроль версий, консоли тестирования и маршрутизация по нескольким моделям, скрывающая сложность инфраструктуры. Команды могут прототипировать, повторять и запускать интеллектуальных агентов за несколько минут для поддержки клиентов, помощи разработчикам или личной эффективности.

CrewAI Quickstart — это набор инструментов для разработчиков, предназначенный для упрощения создания и развертывания разговорных агентов на базе ИИ с использованием фреймворка CrewAI. Он предлагает предварительно настроенную среду Node.js, примерные скрипты для взаимодействия с API CrewAI и лучшие практики по проектированию подсказок, оркестровке агентов и обработке ошибок. С помощью этого быстрого старта команды могут прототипировать чатботов, автоматизировать рабочие процессы и интегрировать AI-ассистентов в существующие приложения за несколько минут, сокращая шаблонный код и обеспечивая единообразие проектов.