Nuzon-AI предоставляет фреймворк для агента на базе Python, который позволяет определять задачи, управлять диалоговой памятью и расширять возможности через плагины. Поддерживается интеграция с крупными LLM (OpenAI, локальные модели), что позволяет агентам выполнять веб-взаимодействия, анализ данных и автоматизированные рабочие процессы. Архитектура включает реестр навыков, систему вызова инструментов и слой оркестрации нескольких агентов, позволяя создавать комбинации для поддержки клиентов, исследовательской помощи и личной продуктивности. С помощью конфигурационных файлов можно настроить поведение каждого агента, политику хранения памяти и ведение логов для отладки или аудита.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) — это клиентский фреймворк, созданный для упрощения разработки ИИ-агентов в веб-приложениях с использованием API OpenAI. Разработчики могут определять собственные функции, которые OLI эффективно выбирает в зависимости от запросов пользователя, управлять контекстом диалога для поддержания согласованного состояния при нескольких взаимодействиях, а также связывать вызовы API для сложных рабочих процессов, таких как бронирование встреч или создание отчетов. Кроме того, OLI включает инструменты для разбора ответов, обработки ошибок и интеграции сторонних сервисов через вебхуки или REST-конечные точки. Поскольку он полностью модульный и с открытым исходным кодом, команды могут настраивать поведение агента, добавлять новые возможности и развертывать агенты OLI на любой веб-платформе без зависимостей серверной части. OLI ускоряет разработку диалоговых интерфейсов и автоматизацию.

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.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

OpenAgentSpec определяет комплексный набор схем JSON, API-интерфейсов и руководств по протоколам для ИИ-агентов. В него входит регистрация агентов, объявление возможностей, форматы сообщений, обработка событий, управление памятью и механизмы расширения. Следуя спецификации, организации могут создавать агентов, которые надежно взаимодействуют друг с другом и с хост-средами, снижая затраты на интеграцию и способствуя формированию многоразовой экосистемы совместимых компонентов ИИ.

OpenAI Agents JS позволяет разработчикам создавать AI-агентов, объединяя модели OpenAI с пользовательскими наборами инструментов. Агентов можно использовать для обработки пользовательского ввода, вызова внешних API, управления диалогами с постоянной памятью и выполнения задач, таких как парсинг веб-страниц, генерация кода или поиск данных. Фреймворк предоставляет систему плагинов для регистрации инструментов, стандартный класс Agent для оркестрации, встроенные модули памяти и поддержку моделей на основе чата и завершения. В числе функций — восстановление ошибок, мульти-инструментальная оркестрация и настраиваемый middleware. Определяя инструменты и вводя их в экземпляр агента, вы можете развернуть сложные рабочие процессы на базе ИИ в Node.js или в браузерных средах с минимальным количеством шаблонного кода. Также он упрощает управление API-ключами и поддерживает асинхронные операции, позволяя агентам выполнять долгие задачи или легко интегрировать базы данных и очереди сообщений.

PySpur предоставляет интегрированную среду для построения, тестирования и развертывания ИИ-агентов через удобный узловой интерфейс. Разработчики собирают цепочки действий — таких как вызовы языковых моделей, получение данных, ветвление решений и взаимодействие с API — перетаскиванием и соединением модульных блоков. Режим живого моделирования позволяет верифицировать логику, инспектировать промежуточные состояния и отлаживать рабочие процессы перед развертыванием. PySpur также предлагает контроль версий потоков агентов, профилирование производительности и однокнопочное развертывание в облако или локальную инфраструктуру. Благодаря поддержке подключаемых коннекторов и популярным LLM и векторным базам данных команды могут быстро прототипировать сложные рассуждающие агенты, автоматизированных помощников или данные pipeline. Открытый исходный код и расширяемая архитектура минимизируют шаблонный код и инфраструктурные накладные расходы, позволяя быстрее итерации и более надежные решения агента.

Catalyst от Raga — это SaaS-платформа, разработанная для упрощения создания и эксплуатации AI-агентов в предприятиях. Пользователи могут импортировать данные из баз данных, CRM и облачных хранилищ в векторные хранилища, настраивать политики памяти и управлять несколькими LLM для ответа на сложные запросы. Визуальный конструктор позволяет проектировать рабочие процессы с помощью drag-and-drop, интегрировать инструменты и API и осуществлять аналитику в реальном времени. После настройки агенты могут быть развернуты в виде чата, API или встроенных виджетов с контролем доступа по ролям, журналами аудита и масштабированием для производства.

RoboCup Rescue Agent Simulation — это рамочная платформа с открытым исходным кодом, моделирующая городские катастрофические ситуации, где несколько управляемых ИИ агентов сотрудничают для поиска и спасения жертв. Она предоставляет интерфейсы для навигации, картографии, связи и интеграции сенсоров. Пользователи могут писать собственные стратегии агентов, запускать пакетные эксперименты и визуализировать показатели эффективности агентов. Платформа поддерживает настройку сценариев, ведение логов и анализ результатов, что ускоряет исследования в области мультиагентных систем и алгоритмов реагирования на бедствия.

Vagent.io предоставляет интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с пользовательскими AI-агентами с помощью голосовых команд. Вместо ввода текста пользователи могут легко общаться со своими AI-агентами с помощью естественной речи. Платформа интегрируется с простыми вебхуками и использует OpenAI для высококачественного распознавания речи и поддержки более 60 языков. Конфиденциальность данных является приоритетом, регистрация не требуется, и все данные хранятся на устройстве пользователя. Vagent.io очень универсален, позволяя пользователям подключаться к различным бэкендам и создавать модульные многопользовательские системы для более сложных задач.

Saga обеспечивает гибкую архитектуру для создания AI-агентов, которые планируют и выполняют многошаговые рабочие процессы. Основные компоненты включают модуль планирования, который разбивает цели на действия, хранилище памяти для диалогового и задачного контекста, и регистратор инструментов для интеграции внешних сервисов или скриптов. Агенты работают асинхронно, управляют состоянием между сессиями и поддерживают разработку пользовательских инструментов. Saga позволяет быстро создавать прототипы автономных помощников, автоматизируя задачи такие как сбор данных, оповещения и интерактивные вопросы и ответы в вашем Python-окружении.

Simple-Agent — это открытый исходный код, написанный на Python и использующий API OpenAI для создания модульных диалоговых агентов. Он позволяет разработчикам определять функции инструментов для вызова агентом, сохранять контекст памяти между взаимодействиями и настраивать поведение агента через модули навыков. Фреймворк управляет маршрутизацией запросов, планированием действий и выполнением инструментов, чтобы вы могли сосредоточиться на доменной логике. Встроенные журналирование и обработка ошибок ускоряют разработку чатботов, автоматизированных помощников и инструментов поддержки решений, основанных на ИИ. Обеспечивает легкую интеграцию с пользовательскими API и источниками данных, поддерживает асинхронные вызовы инструментов и имеет простую конфигурацию. Используйте его для прототипирования агентов для поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и многого другого. Модульная архитектура облегчает добавление новых возможностей без изменения основной логики. Поддерживается сообществом и документацией, Simple-Agent подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков для быстрого размещения интеллектуальных агентов.

Skeernir — это открытый исходный код фреймворка AI-агентов, предназначенного для ускорения разработки агентов-маэстро для автоматизации игр и оркестрации процессов. Проект включает базовый шаблон, основные API и примерные модули, показывающие, как связать логику агента с целевыми окружениями, будь то моделирование игрового процесса или управление задачами операционной системы. Его расширяемая архитектура позволяет пользователям внедрять собственные стратегии принятия решений, подключать модели машинного обучения и управлять жизненным циклом агента на Windows, Linux и macOS. Встроенное логирование и поддержка конфигурации упрощают тестирование, отладку и развёртывание автономных AI-агентов.

Solana AI Agent Eliza — это концептуальный пример агента ИИ, который приносит классического чат-бота Eliza на блокчейн Solana. Он состоит из смарт-контракта на Rust с использованием Anchor, реализующего модели диалогов Eliza, и легкого веб-интерфейса. Когда пользователь отправляет сообщение, интерфейс вызывает ончейн-программу, которая генерирует ответ в стиле Eliza и записывает как подсказку, так и ответ в аккаунт Solana. Эта архитектура демонстрирует, как просто внедрять AI-логику прямо в цепочку, обеспечивая неизменяемые, проверяемые журналы разговоров, а также служит шаблоном для разработки более продвинутых AI-агентов на Solana.

StarCat предоставляет редактор перетаскивающих элементов для создания AI-агентов без программирования. Вы выбираете шаблон или начинаете со scratch, настраиваете подсказки, создаете память и контекст, интегрируетесь с инструментами как Slack, email, CRM и базы данных. Агенты могут управлять многоэтапными рабочими процессами, такими как сортировка тикетов, оценка лидов, ввод данных и генерация отчетов. Встроенные аналитические инструменты отслеживают производительность, а управление версиями обеспечивает безопасное обновление. Размещайте агентов на веб-сайтах, платформах обмена сообщениями или внутренних панелях для немедленной автоматизации повторяющихся процессов.

Steamship — это мощная платформа, предназначенная для упрощения создания, развертывания и управления AI-агентами. Она предлагает разработчикам управляемый стек для языковых AI-пакетов, поддерживая полный жизненный цикл разработки от безсерверного хостинга до решений для векторного хранения. С помощью Steamship пользователи могут легко создавать, масштабировать и настраивать AI-инструменты и приложения, обеспечивая плавный опыт интеграции AI-возможностей в их проекты.

Suna позволяет организациям создавать комплексных AI-агентов, выполняющих повторяющиеся задачи, подключающихся к API и управляя многошаговыми рабочими процессами. С помощью интерфейса drag-and-drop пользователи могут определять триггеры, отображать потоки данных и интегрировать сторонние сервисы, такие как CRM, электронная почта и базы данных. Платформа использует большие языковые модели для предоставления возможностей понимания естественного языка и принятия решений внутри каждого агента. Благодаря встроенному мониторингу, логам и оповещениям команды могут отслеживать производительность агентов и оптимизировать рабочие процессы в реальном времени. Suna также предлагает контроль версий, функции совместной работы и безопасные параметры развертывания, обеспечивая масштабируемость и управление. От автоматизации поддержки клиентов до извлечения данных и генерации отчетов — Suna помогает бизнесу автоматизировать операции в масштабах.

Talkstack AI - это платформа, которая предоставляет высокоэффективных ИИ-агентов, способных выполнять широкий спектр сложных задач через текстовые и голосовые звонки. Эти ИИ-агенты разработаны для оптимизации как обслуживания клиентов, так и продаж, обрабатывая запросы, планирование, напоминания и маркетинговые задачи с безопасностью корпоративного уровня. С поддержкой нескольких языков Talkstack AI обеспечивает бесшовный и эффективный опыт коммуникации для бизнеса всех размеров. Платформа заслужила доверие как стартапов, так и крупных компаний благодаря своей способности повышать производительность, снижать затраты и улучшать удовлетворенность клиентов.

TheAgentic - это платформа, основанная на AI, предназначенная для создания умных агентов, которые автоматизируют сложные задачи, позволяя пользователям повышать производительность, сосредотачиваясь на стратегических действиях. С настраиваемыми агентами предприятия могут управлять рабочими процессами, автоматизировать обработку данных и получать интеллектуальные сведения, адаптированные к их нуждам. Платформа направлена на снижение ручного ввода, оптимизацию управления временем и предоставление аналитики для принятия решений, тем самым преобразуя повседневную работу организаций.

Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.