AI Agents — это комплексный фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки интеллектуальных программных агентов. Он предлагает универсальные наборами инструментов для интеграции внешних сервисов, таких как поиск в сети, работа с файлами и собственными API. Встроенные модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между взаимодействиями, обеспечивая сложное многошаговое рассуждение и постоянные диалоги. Фреймворк поддерживает нескольких поставщиков LLM, включая OpenAI и модели с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать модели. Пользователи определяют задачи, назначают инструменты и политики памяти, а основной движок управляет формированием подсказок, вызовами инструментов и парсингом ответов для бесшовной работы агентов.

AgentIn — это основанная на Python рамка для ИИ-агентов, созданная для ускорения разработки диалоговых и задачевых агентов. Она включает встроенные модули памяти для сохранения контекста, динамическую интеграцию инструментов для вызова внешних API или локальных функций и гибкую систему шаблонов подсказок для индивидуальных взаимодействий. Оркестрация нескольких агентов обеспечивает параллельные рабочие процессы, а ведение журналов и кеширование повышают надежность и проверяемость. Легко настраивается через YAML или Python-код, поддерживает основные провайдеры LLM и может быть расширена с помощью собственных плагинов для специализированных задач.

AI-Agent-Solana — это специализированный фреймворк, соединяющий принятие решений на базе AI и выполнение на блокчейне. Используя высокопроизводительную сеть Solana, он позволяет разработчикам писать на TypeScript интеллектуальных агентов, которые автоматически инициируют транзакции умных контрактов на основе данных в реальном времени. SDK включает модули для безопасного управления кошельками, получения данных с блокчейна, слушателей событий для сегментов Solana и настраиваемые рабочие процессы, определяющие поведение агентов. Независимо от автоматизированного управления ликвидностью, ботов для выпуска NFT или агентов голосования DAO, AI-Agent-Solana управляет сложными взаимодействиями в блокчейне, обеспечивая безопасность ключей и эффективную параллельную обработку задач. Его модульный дизайн и обширная документация позволяют легко расширять функциональность или интегрировать с существующими децентрализованными приложениями.

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.

AI Library предлагает комплексную основу для проектирования и запуска AI-агентов. В нее входят конструкторы агентов, оркестрация цепочек, интерфейсы моделей, интеграция инструментов и поддержка векторных хранилищ. Платформа использует подход API-первым, обладает обширной документацией и примерными проектами. Независимо от того, создаете ли вы чат-боты, агенты для извлечения данных или автоматизированных помощников, модульная архитектура AI Library обеспечивает легкую настройку, объединение и мониторинг каждого компонента — таких как языковые модели, системы памяти и внешние инструменты — в производственной среде.

Exo — это фреймворк, ориентированный на разработчика, позволяющий создавать агентов, управляемых ИИ, способных общаться с пользователями, вызывать внешние API и сохранять контекст разговора. В основе Exo лежат определения на TypeScript для описания инструментов, слоёв памяти и управления диалогами. Пользователи могут регистрировать собственные действия для задач по извлечению данных, планированию или оркестровке API. Фреймворк автоматически обрабатывает шаблоны подсказок, маршрутизацию сообщений и обработку ошибок. Модуль памяти Exo может сохранять и вытаскивать пользовательскую информацию между сессиями. Разработчики могут развертывать агентов в средах Node.js или без сервера с минимальной настройкой. Exo также поддерживает промежуточное программное обеспечение для логирования, аутентификации и получения метрик. Его модульная архитектура обеспечивает повторное использование компонентов в нескольких агентских системах, ускоряя разработку и уменьшая избыточность.

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.

OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

HyperChat — это агентский фреймворк, ориентированный на разработчиков, упрощающий внедрение диалогового ИИ в приложения. Он объединяет подключения к различным провайдерам LLM, управляет контекстом сессии и долговечностью памяти, предоставляет частичные ответы в потоковом режиме для отзывчивых интерфейсов. Встроенная поддержка вызова функций и плагинов позволяет выполнять внешние API, обогащая диалоги реальными данными и действиями. Его модульная архитектура и UI-инструментарий позволяют быстро создавать прототипы и запускать в производстве в средах веб, Electron и Node.js.

Avalon-LLM — это основанный на Python мультиагентский AI-фреймворк, который позволяет пользователям оркестрировать нескольких агентов, управляемых LLM, в скоординированной среде. Каждый агент можно настроить с использованием определенных инструментов, таких как веб-поиск, работа с файлами и API, для выполнения специализированных задач. Фреймворк поддерживает модули памяти для хранения контекста беседы и долговременных знаний, цепочки рассуждений для улучшения принятия решений и встроенные пайплайны оценки для бенчмаркинга эффективности агентов. Avalon-LLM обеспечивает модульную систему плагинов, позволяющую легко добавлять или заменять компоненты, такие как поставщики моделей, наборы инструментов и хранилища памяти. Простые конфигурационные файлы и интерфейсы командной строки позволяют пользователям развертывать, контролировать и расширять автономные AI-рабочие процессы, адаптированные к исследовательским, разработческим и производственным задачам.

bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

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.

RepoAgent — это рамочный искусственный интеллект, преобразующий любой репозиторий кода в интерактивную базу знаний. Он индексирует исходные файлы, функции, классы и документацию в векторное хранилище, обеспечивая быстрый поиск и контекстные ответы. Разработчики могут задавать вопросы на естественном языке о функциональности, архитектуре или зависимостях кода. Он поддерживает автоматическое суммирование кода, создание документации и тестовых случаев с помощью интеграции с большими языковыми моделями. Кроме того, он анализирует проблемы, пулл-запросы и историю коммитов для предоставления информации о качестве кода и возможных ошибках. Его модульная архитектура позволяет адаптировать процессы поиска, выбор моделей и оформление вывода. Интегрируя напрямую в pipelines CI/CD или IDE, RepoAgent ускоряет разработку, сокращает время обучения и повышает производительность команды.