AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.

AgentFarm предоставляет комплексную платформу для координации различных AI-агентов в единой системе. Пользователи могут скриптовать специальные поведения агентов на Python, назначать роли (менеджер, работник, аналитик) и создавать очереди задач для параллельной обработки. Он легко интегрируется с основными сервисами LLM (OpenAI, Azure OpenAI), позволяя динамически управлять маршрутизацией подсказок и выбором модели. Встроенная панель отслеживает статус агентов, логирует взаимодействия и визуализирует производительность рабочего процесса. Благодаря модульным плагинам для пользовательских API разработчики могут расширять функциональность, автоматизировать обработку ошибок и мониторить использование ресурсов. Идеально подходит для развертывания многоступенчатых пайплайнов, AgentFarm повышает надежность, масштабируемость и удобство обслуживания в автоматизации на базе AI.

crewAI Playground — это набор инструментов и песочница для построения и экспериментов с агентами на базе AI. Вы задаете агентов через конфигурационные файлы или код, указывая подсказки, инструменты и модули памяти. Платформа позволяет одновременно запускать нескольких агентов, управлять маршрутизацией сообщений и вести журнал истории диалогов. Поддерживается интеграция плагинов для внешних источников данных, настраиваемые бекенды памяти (в памяти или персистентные) и веб-интерфейс для тестирования. Используйте его для прототипирования чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов перед внедрением.

Crewai предоставляет библиотеку на Python для проектирования и выполнения систем с несколькими ИИ-агентами. Пользователи могут определять отдельных агентов с специализированными ролями, настраивать каналы для обмена сообщениями между агентами и реализовывать динамичные планировщики для распределения задач в зависимости от текущего контекста. Модульная архитектура позволяет интегрировать различные LLM или пользовательские модели для каждого агента. Встроенные инструменты логирования и мониторинга отслеживают диалоги и решения, что обеспечивает беспрепятственную отладку и итеративное улучшение поведения агентов.

Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.

Eunomia использует конфигурационно-ориентированный подход для оркестровки AI-агентов. С помощью YAML пользователи определяют роли агентов, шаблоны подсказок, интеграции инструментов, хранилища памяти и логику ветвления. Фреймворк поддерживает синхронные/асинхронные инструменты, расширение через получение информации и цепочку размышлений. Расширяемая система плагинов позволяет добавлять пользовательские инструменты, бекенды памяти и системы логирования. CLI Eunomia создает структуру проекта, валидирует конфигурации и запускает агентов локально или в облачных средах. Это позволяет быстро прототипировать, дорабатывать рабочие процессы и поддерживать решения агентов без тяжелой индивидуальной разработки.

GPTMe предоставляет мощную платформу для оркестрации AI-агентов, сохраняющих контекст диалога, интегрирующих внешние инструменты и предоставляющих согласованный API. Разработчики устанавливают легкий Python-пакет, определяют агентов с плагино-совместимыми backend-ами памяти, регистрируют пользовательские инструменты (например, поиск в интернете, запросы в базы данных, операции с файлами) и запускают локальный или облачный сервис. GPTMe управляет отслеживанием сессий, многошаговым рассуждением, шаблонами подсказок и переключением моделей, предоставляя готовых к использованию для производства ассистентов для клиентской поддержки, продуктивности, анализа данных и прочего.