CamelAGI — это открытая платформа, которая упрощает создание автономных AI-агентов. Она оснащена архитектурой плагинов для пользовательских инструментов, интеграцией долговременной памяти для сохранения контекста и поддержкой нескольких крупных языковых моделей таких как GPT-4 и Llama 2. Благодаря модулям планирования и исполнения, агенты могут разлагать задачи, вызывать внешние API и адаптироваться со временем. Расширяемость и ориентированность на сообщество делают CamelAGI подходящим для исследовательских прототипов, производственных систем и образовательных проектов.

IntelliConnect — это универсальный фреймворк AI-агентов, позволяющий разработчикам создавать интеллектуальных агентов, соединяя LLM (например, GPT-4) с различными внешними API и службами. Он поддерживает многошаговое рассуждение, выбор инструментов в зависимости от контекста и обработку ошибок, что делает его идеальным для автоматизации сложных рабочих процессов, таких как обслуживание клиентов, доставка данных из Интернета или документов, тайм-менеджмент и другое. Его дизайн на основе плагинов обеспечивает простое расширение, а встроенное логирование и наблюдаемость помогают контролировать эффективность агента и со временем оптимизировать его способности.

Kaizen — современная архитектура AI-агентов, созданная для упрощения управления автономными агентами на базе LLM. Предлагает модульную архитектуру для определения многошаговых рабочих процессов, интеграции внешних инструментов через API и хранения контекста в буферах памяти для поддержания диалогов с сохранением состояния. Конструктор пайплайнов Kaizen позволяет связывать подсказки, выполнять код и запрашивать базы данных в одном orchestrated запуске. Встроенные панели логирования и мониторинга дают представление о производительности агентов и использовании ресурсов в реальном времени. Разработчики могут разворачивать агентов в облаке или локально с поддержкой автошкалирования. Абстрагируя взаимодействие с LLM и операционные вопросы, Kaizen помогает быстро прототипировать, тестировать и масштабировать автоматизацию AI в сферах поддержки клиентов, исследований и DevOps.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.

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.

Magi MDA — это ориентированная на разработчика платформа для создания автономных агентов, которая упрощает их создание и внедрение. Она включает набор основных компонентов — планировщиков, исполнителей, интерпретаторов и памяти — которые можно собирать в индивидуальные пайплайны. Пользователи могут подключаться к популярным поставщикам LLM для генерации текста, добавлять модули поиска для дополнения знаний и интегрировать любые инструменты или API для специализированных задач. Framework автоматически обрабатывает пошаговое reasoning, маршрутизацию инструментов и управление контекстом, позволяя командам сосредоточиться на бизнес-логике, а не на проблемах оркестровки.

Фреймворк Mosaic AI Agent объединяет сложные методы извлечения с генеративным ИИ, предоставляя пользователям возможность доступа и генерации контента на основе богатого набора данных. Он улучшает способность ИИ-приложений не только генерировать текст, но и учитывать соответствующие данные, извлеченные из различных источников, предлагая улучшенную точность и контекст в выводах. Эта технология способствует более интеллектуальным взаимодействиям и позволяет разработчикам создавать ИИ-решения, которые не только креативны, но и основаны на всесторонних данных.

MultiLang Status Agents — это open-source фреймворк для AI-агентов, который демонстрирует, как создавать и внедрять кросс-платформенные агенты проверки состояний, используя разные языки программирования. Предоставляет пример кода на Python, C# и JavaScript, интегрированный с Semantic Kernel и API GPT OpenAI для запросов к endpointам состояния или здоровья. Фреймворк стандартизирует рабочие процессы агентов, включая построение Prompt, аутентификацию API, парсинг результатов и формирование сводок. Пользователи могут расширять или настраивать агентов для добавления новых интеграций услуг, изменения языковых подсказок или внедрения агентов состояния в веб-приложения и административные панели. За счет абстракции языко-специфичных реализаций, ускоряет разработку последовательных инструментов мониторинга с AI для различных технологий.

NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

Operit — это комплексный фреймворк для AI-агентов с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания автономных агентов для различных задач. Интегрируясь с LLM, такими как GPT от OpenAI и локальными моделями, он позволяет динамически рассуждать в многопроцессных рабочих потоках. Пользователи могут определять собственные плагины для обработки получения данных, web-скрейпинга, запросов к базам данных или выполнения кода, в то время как Operit управляет контекстом сессии, памятью и вызовами инструментов. Фреймворк предоставляет удобный API для создания, тестирования и развертывания агентов с сохраняемым состоянием, настраиваемыми конвейерами и механизмами обработки ошибок. Будь то разработка чат-ботов для поддержки клиентов, исследовательских ассистентов или бизнес-агентов автоматизации, расширяемая архитектура и надежные инструменты Operit обеспечивают быстрый прототипинг и масштабируемые развертывания.

RModel — это ориентированный на разработчика фреймворк для создания агентов ИИ, разработанный для упрощения создания современных диалоговых и автономных приложений. Он совместим с любыми LLM, поддерживает цепочки плагинов, хранение памяти и динамическую генерацию подсказок. Благодаря встроенным механизмам планирования, регистрации пользовательских инструментов и телеметрии, RModel позволяет агентам выполнять задачи, такие как поиск информации, обработка данных и принятие решений в различных областях, при этом поддерживая диалоги с сохранением состояния, асинхронное выполнение, настраиваемые обработчики ответов и безопасное управление контекстом для масштабируемых облачных или локальных развёртываний.

SuperAGI — это открытая автономная платформа AI-агентов, разработанная для разработчиков. Она позволяет создавать, управлять и выполнять автономные агенты. Используя передовые инструменты и технологии, SuperAGI дает возможность разработчикам создавать сложные приложения, которые могут функционировать самостоятельно, оптимизируя различные задачи — от обработки документов и внутренней поддержки до обслуживания клиентов. Эта рамка ориентирована на разработчиков, предоставляя все инструменты и ресурсы, необходимые для эффективного создания, управления и выполнения автономных программных систем.

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.

Wren — это фреймворк для создания агентов ИИ на Python, предназначенный помогает разработчикам создавать, управлять и развертывать автономных агентов. Он предоставляет абстракции для определения инструментов (API или функции), хранилищ памяти для сохранения контекста и логики оркестрации для обработки многошагового рассуждения. С помощью Wren вы можете быстро прототипировать чат-ботов, сценарии автоматизации задач и исследовательских помощников, объединяя вызовы LLM, регистрируя пользовательские инструменты и сохраняя историю диалогов. Его модульная конструкция и возможности обратных вызовов делают расширение и интеграцию с существующими приложениями простыми.

AgentMesh — ориентированный на разработчика каркас, который позволяет регистрировать отдельные ИИ-агенты и связывать их в динамическую сеть. Каждый агент может специализироваться на конкретной задаче — например, подсказки LLM, извлечение или пользовательская логика, — при этом AgentMesh занимается маршрутизацией, балансировкой нагрузки, обработкой ошибок и телеметрией по всей сети. Это дает возможность создавать сложные многошаговые рабочие процессы, соединять агентов последовательно и горизонтально масштабировать выполнение. Благодаря модульным транспортам, сеансам с состоянием и расширяемым хукам, AgentMesh ускоряет создание надежных распределенных систем ИИ-агентов.

Multi-LLM Dynamic Agent Router — это открытая архитектура для построения сотрудничества агентов ИИ. Она включает динамический маршрутизатор, который направляет суб-запросы на оптимальные языковые модели, и интерфейс GraphQL для определения комбинированных подсказок, запроса результатов и объединения ответов. Это позволяет разработчикам разбивать задачи на микро-подсказки, отправлять их на специализированные LLM и программно объединять выводы, обеспечивая более релевантные, эффективные и легко поддерживаемые решения.

Lila предоставляет полный фреймворк для AI-агентов, предназначенный для многошагового рассуждения и автономного выполнения задач. Разработчики могут определять пользовательские инструменты (API, базы данных, вебхуки) и настраивать их вызов во время выполнения. В нем есть модули памяти для хранения истории общения и фактов, компонент планирования для последовательности подзадач, и цепочка размышлений для прозрачных путей принятия решений. Система плагинов обеспечивает беспрепят extension с новыми возможностями, а встроенный мониторинг отслеживает действия и выводы агента. Модульная структура облегчает интеграцию в существующие Python-проекты или развертывание в виде облачного сервиса для потоков данных агента в реальном времени.

Minerva — расширяемый фреймворк AI-агентов, предназначенный для автоматизации сложных рабочих процессов с помощью больших языковых моделей. Разработчики могут интегрировать внешние инструменты — такие как поиск в интернете, вызовы API или обработку файлов, определять собственные стратегии планирования и управлять разговорной или постоянной памятью. Minerva поддерживает синхронное и асинхронное выполнение задач, настраиваемое логирование и архитектуру плагинов, что облегчает прототипирование, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, способных рассуждать, планировать и использовать инструменты в реальных сценариях.

Python AGNO Memory Agent предоставляет структурированный подход к памяти агента, организуя её через фреймворк AGNO. Он использует модели вложений для преобразования текстовой памяти в векторные представления и хранит их в настраиваемых векторных хранилищах, таких как ChromaDB, FAISS или SQLite. Агентам доступны добавление новой памяти, запросы релевантных прошлых событий, обновление устаревших записей или удаление нерелевантных данных. Библиотека предлагает отслеживание событий по времени, области памяти с пространственной сегрегацией для многоагентных сценариев и настраиваемые пороги поиска по сходству. Она легко интегрируется с популярными фреймворками LLM и может быть расширена пользовательскими моделями вложений для различных применений ИИ.

Rigging — это разработческое решение, упрощающие создание и оркестровку AI-агентов. Она включает регистрацию инструментов и функций, управление контекстом и памятью, построение цепочек рабочих процессов, события обратного вызова и ведение журналов. Разработчики могут интегрировать нескольких провайдеров LLM, создавать собственные плагины и собирать многоступенчатые пайплайны. Типобезопасный SDK на TypeScript обеспечивает модульность и переиспользуемость, ускоряя разработку AI-агентов для чат-ботов, обработки данных и генерации контента.