Industrial AI Agents — это набор инструментов на базе Python, предназначенный для оптимизации промышленных операций путем развертывания автономных AI-агентов, специализирующихся на производственных задачах. Он включает Data Ingest Agent для сбора данных с датчиков через MQTT и OPC-UA, Diagnostics Agent для выявления аномалий и сбоев, Quality Agent для визуального контроля с помощью компьютерного зрения и Scheduling Agent для динамического планирования производства. Framework поддерживает контейнеризацию с Docker и Kubernetes, обеспечивая интеграцию с существующими IoT-платформами и масштабируемую аналитику в реальном времени.

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.

openai-agents-python — это полнофункционательный пакет Python, предназначенный для помощи разработчикам в создании полностью автономных AI-агентов. Он предоставляет абстракции для планирования агента, интеграции инструментов, состояний памяти и циклов выполнения. Пользователи могут регистрировать пользовательские инструменты, задавать цели агенту и позволять фреймворку координировать пошаговое рассуждение. В библиотеку также входят утилиты для тестирования и логирования действий агента, что облегчает итерацию поведения и устранение ошибок в сложных многопроходных задачах.

Фреймворк моделирования агентов LLM позволяет разрабатывать, выполнять и анализировать моделируемые среды, где автономные агенты взаимодействуют через большие языковые модели. Пользователи могут регистрировать несколько экземпляров агентов, назначать настраиваемые подсказки и роли, а также указывать каналы связи, такие как обмен сообщениями или общий состояние. Фреймворк управляет циклами моделирования, собирает журналы и вычисляет показатели, такие как частота ходов, задержка отклика и показатели успеха. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с OpenAI, Hugging Face и локальными LLM. Исследователи могут создавать сложные сценарии — переговоры, распределение ресурсов или совместное решение проблем — чтобы наблюдать за возникающим поведением. Расширяемая архитектура плагинов позволяет добавлять новые поведения агентов, ограничения окружения или модули визуализации, способствуя воспроизводимым экспериментам.

Maux — это SaaS-платформа для AI-агентов, позволяющая командам проектировать, конфигурировать и запускать интеллектуальных автономных агентов без глубокого управления инфраструктурой. Пользователи могут выбирать из модульных шаблонов, настраивать цепочки подсказок и интегрировать API такие как Slack, CRM и базы данных. Maux поддерживает оркестрацию нескольких агентов, позволяя им общаться и координироваться при выполнении сложных задач. Встроенные панели мониторинга и журналы предоставляют информацию о производительности, метриках использования и обработке ошибок. Платформа также предлагает контроль версий, управление доступом по ролям и триггеры webhook для беспрепятственного внедрения продакшн-агентов для поддержки клиентов, автоматизации исследований, обработки данных и автоматизации рабочих процессов.

MultiAgent2 предоставляет комплексный набор инструментов для оркестровки автономных AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять агентов с настраиваемыми персонажами, стратегиями и контекстами памяти, что позволяет им вести диалоги, делиться информацией и решать задачи совместно. Фреймворк поддерживает плагины для хранения долгосрочной памяти, доступ на основе ролей к общим данным и настраиваемые каналы коммуникации для синхронного или асинхронного диалога. CLI и Python SDK позволяют быстро прототипировать, тестировать и развертывать системы с несколькими агентами для исследований, автоматической поддержки клиентов, пайплайнов по созданию контента и систем поддержки принятия решений. Благодаря абстракции коммуникации между агентами и управлению памятью, MultiAgent2 ускоряет разработку сложных AI-приложений.

Nova предоставляет полный набор инструментов для создания автономных AI-агентов на Python. В него входит планировщик, разлагающий цели на конкретные шаги, система плагинов для интеграции любых внешних инструментов или API и модуль памяти для хранения и вызова контекста общения. Разработчики могут настроить индивидуальное поведение, отслеживать решения агента через логи и расширять функциональность минимальным кодом. Nova упрощает весь цикл жизни агента — от разработки до запуска.

onChain-agent представляет собой полный набор инструментов для создания автономных цепных агентских систем на базе ИИ. Он постоянно слушает цепочные события, такие как переводы токенов, предложения по управлению или ценовые потоки, использует встроенные большие языковые модели для интерпретации данных, генерации планов решений и запуска транзакций. В рамках включены настраиваемые шаблоны стратегий для арбитража DeFi, марктмейкинга, обеспечения ликвидности и голосований по управлению. Он надежно управляет приватными ключами, обеспечивает контроль рисков и ведет журнал всех действий для аудита. Разработчики могут расширять функциональность с помощью модульных плагинов — для поддержки пользовательских цепочек, оракулов данных иПродвинутых моделей ИИ. В реальном времени доступны панели мониторинга и оповещения, помогающие отслеживать эффективность.

OpenNARS основан на принципах неаксиоматической логики, позволяя системе выполнять дедукцию, индукцию и абдукцию с помощью пар значений правды, отражающих неопределенность. Он поддерживает опытную память для утверждений и динамически назначает правила вывода в зависимости от доступных ресурсов, обеспечивая надежную работу в реальном времени. Механизм обновления убеждений системы обновляет доверия по мере поступления новой информации, повышая точность принятия решений. Разработчики могут интегрировать OpenNARS через предоставляемые SDK на языках Java, C++, Python, JavaScript, Dart или Go и развертывать его на настольных компьютерах, серверах, мобильных устройствах или встроенных системах. Основные применения включают когнитивную робототехнику, автономных агентов и сложные задачи решения проблем, где необходимы адаптивное обучение и эффективное управление знаниями.

OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.

Совки предоставляют инструментарий, ориентированный на разработчика, для создания автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи с несколькими этапами. В основе лежит использование больших языковых моделей (LLM) для рассуждения, дополненное системой плагинов для вызова внешних API, выполнения кода и запросов к базам данных. Разработчики определяют агентов с помощью простой API на TypeScript, выбирают набор инструментов и настраивают модули памяти для сохранения состояния. Время выполнения сов управляет циклами рассуждения, обработкой вызовов инструментов и управлением конкуренцией. Он поддерживает среды Node.js и Deno, обеспечивая широкую кроссплатформенность. Встроенные журналы, обработка ошибок и хуки расширяемости упрощают прототипирование и развертывание роботизированных потоков работы, чат-ботов и автоматизированных помощников, управляемых ИИ.

Rusty Agent is a lightweight yet powerful Rust library designed to simplify the creation of autonomous AI agents that leverage large language models. It introduces core abstractions such as Agents, Tools, and Memory modules, allowing developers to define custom tool integrations—e.g., HTTP clients, knowledge bases, calculators—and orchestrate multi-step conversations programmatically. Rusty Agent supports dynamic prompt building, streaming responses, and contextual memory storage across sessions. It integrates seamlessly with OpenAI API (GPT-3.5/4) and can be extended for additional LLM providers. Its strong typing and performance benefits of Rust ensure safe, concurrent execution of agent workflows. Use cases include automated data analysis, interactive chatbots, task automation pipelines, and more—empowering Rust developers to embed intelligent language-driven agents into their applications.

Practical AI Agents предоставляет разработчикам комплексную структуру и готовые примеры для построения автономных агентов на основе больших языковых моделей. В нем показано, как интегрировать API-инструменты (например, веб-браузеры, базы данных, пользовательские функции), реализовать RAG-стиль памяти, управлять контекстом беседы и осуществлять динамическое планирование. Примеры легко адаптировать для чат-ботов, помощников по анализу данных, скриптов автоматизации задач или исследовательских инструментов. Репозиторий включает блокноты, Docker-файлы и конфигурационные файлы для ускорения настройки и развертывания во множестве сред.

Proactive AI Agents — это ориентированный на разработчика каркас, предназначенный для построения сложных автономных экосистем агентов на базе крупных языковых моделей. Он предоставляет готовые возможности для создания агентов, разбиения задач и межагентной коммуникации, обеспечивая беспрепятственную координацию сложных многошаговых целей. Каждый агент может быть оснащен пользовательскими инструментами, памятью и алгоритмами планирования, что позволяет им проактивно предсказывать потребности пользователей, планировать задачи и динамически корректировать стратегии. Каркас поддерживает модульную интеграцию новых языковых моделей, инструментальных наборов и баз знаний, а также обладает встроенными функциями журналирования и мониторинга. Затеняя сложности оркестрации агентов, Proactive AI Agents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ для исследований, автоматизации и корпоративных приложений.

Raia – это готовая к корпоративному использованию автономная платформа-агент, разработанная для преобразования данных в практические аналитические данные. В отличие от традиционных инструментов, которые прекращают свою работу на этапе визуализации данных, Raia использует ИИ для автоматизации процессов обработки данных, ответов на вопросы, связанные с данными, и предсказания трендов. С помощью Raia команды могут получать мгновенные аналитические данные и максимизировать потенциал своих активов данных, что в конечном итоге приводит к значительным бизнес-результатам. Платформа адаптирована для различных случаев использования, что делает ее универсальным решением для разных отделов и отраслей.

Rolodexter 3 позволяет создавать, настраивать и оркестрировать автономных агентов ИИ, которые работают вместе для выполнения многошаговых процессов. Каждому агенту можно назначить конкретную роль с индивидуальными подсказками, получить доступ к внешним инструментам или API и хранить или извлекать память между сессиями. Платформа обладает интуитивным веб-интерфейсом для мониторинга активности агентов, журналов и результатов в реальном времени. Разработчики могут расширять систему с помощью пользовательских плагинов или интегрировать новые источники данных, что идеально подходит для быстрого прототипирования, автоматизации исследований и делегирования сложных задач.

Self Collab AI представляет собой модульную структуру, в которой разработчики определяют автономных агентов, каналы коммуникации и цели задач. Агент использует предопределённые подсказки и шаблоны для согласования ответственности, обмена данными и итерации решений. Основанный на Python и с интерфейсами, легко расширяемыми для интеграции с LLM, пользовательскими плагинами и внешними API, он позволяет быстро прототипировать сложные рабочие процессы—например, исследовательскую помощь, создание контента или анализ данных—настройкой ролей агентов и правил сотрудничества без необходимости глубокого написания кода оркестрации.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

SyntropAI — это библиотека Python, ориентированная на разработчиков, созданная для упрощения построения автономных ИИ-агентов. Она предоставляет модульную архитектуру с основными компонентами для управления памятью, интеграции инструментов и API, абстракции бэкенда LLM и движка планирования, который управляет многошаговыми рабочими процессами. Пользователи могут определять собственные инструменты, настраивать постоянную или кратковременную память и выбирать из поддерживаемых поставщиков LLM. SyntropAI также включает хуки для журналирования и мониторинга, позволяющие отслеживать решения агента. Благодаря модулям plug-and-play команды могут быстро совершенствовать поведение агентов, что делает их идеальными для чатботов, помощников знаний, автоматизированных ботов и исследовательских прототипов.

uAgents — это модульная JavaScript-библиотека, которая даёт возможность разработчикам создавать автономных, децентрализованных ИИ-агентов, способных обнаруживать пиров, обмениваться сообщениями, работать над задачами и адаптироваться с помощью обучения. Агенты общаются через протоколы gossip на базе libp2p, регистрируют возможности через on-chain реестры и договариваются о соглашениях уровня услуг с помощью смарт-контрактов. Основная библиотека управляет событиями жизненного цикла агента, маршрутизацией сообщений и расширяемыми поведениями, такими как обучение с подкреплением и распределение задач на основе рынка. С помощью настраиваемых плагинов uAgents может интегрироваться с блокчейном Fetch.ai, внешними API и оракулами, позволяя агентам выполнять реальные действия, получать данные и принимать решения в распределённых средах без централизованной координации.