Orra.dev — это комплексная платформа для создания AI-агентов, предназначенная для упрощения полного жизненного цикла интеллектуальных помощников. Объединяя визуальный конструктор рабочих процессов с бесшовными интеграциями в ведущие поставщики LLM и корпоративные системы, Orra.dev позволяет командам прототипировать логику диалогов, совершенствовать поведение агентов и запускать готовых к производству ботов в нескольких каналах всего за несколько минут. Включает доступ к предварительно созданным шаблонам для FAQ-ботов, помощников по электронной коммерции и агентов по обзору кода, а также настраиваемые триггеры, API-коннекторы и управление ролями пользователей. Благодаря встроенным средствам тестирования, совместному управлению версиями и панелям мониторинга организация может совершенствовать ответы агентов, отслеживать взаимодействия с пользователями и оптимизировать процессы на основе данных в реальном времени, ускоряя внедрение и снижая затраты на поддержку.

Semi Agent предоставляет модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, которые могут планировать, выполнять действия и запоминать контекст со временем. Интегрируется с популярными языковыми моделями, поддерживает определения инструментов для расширенной функциональности и ведет разговорную или задачно-ориентированную память. Разработчики могут определять пошаговые планы, подключать внешние API или скрипты в качестве инструментов и использовать встроенное логирование для отладки и оптимизации поведения агентов. Открытая архитектура и основание на Python позволяют легко настраивать, расширять и интегрировать в существующие пайплайны.

Solana AI Agent Multimodal через Web3.js. Агент автоматически подписывает транзакции с помощью настроенного ключевого кошелька, отправляет их на RPC-эндпоинт Solana и следит за подтверждениями. Его модульная архитектура позволяет легко расширять с помощью настраиваемых шаблонов запросов, цепочек и строителей инструкций, что позволяет использовать такие сценарии, как автоматический выпуск NFT, обмен токенов, боты для управления кошельками и многие другие.

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.

SwiftAgent предлагает мощный набор инструментов для построения умных агентов, интегрируя модели OpenAI напрямую в Swift. Разработчики могут объявлять пользовательские действия и внешние инструменты, которые агенты вызывают по запросам пользователей. Фреймворк сохраняет разговорную память, позволяя агентам обращаться к прошлым взаимодействиям. Поддерживаются шаблоны подсказок и динамическое внедрение контекста, что облегчает ведение многоходовых диалогов и логику принятия решений. Асинхронный API SwiftAgent отлично работает вместе с корутинами Swift, делая его идеальным для iOS, macOS и серверных сред. Благодаря абстракции вызовов моделей, хранения памяти и оркестровки pipeline, SwiftAgent позволяет командам быстро прототипировать и развёртывать диалоговых ассистентов, чат-ботов или автоматизированных агентов в проектах на Swift.

Pydantic AI Agent предоставляет структурированный, типобезопасный способ проектирования агентов на базе функций Pydantic, используя возможности валидации данных и моделирования. Разработчики определяют конфигурации агентов как классы Pydantic, указывая схемы ввода, шаблоны подсказок и интерфейсы инструментов. Фреймворк легко интегрируется с API LLM, такими как OpenAI, позволяя агентам выполнять пользовательские функции, обрабатывать ответы LLM и поддерживать состояние рабочего процесса. Он поддерживает цепочки из нескольких шагов рассуждений, настройку подсказок и автоматическую обработку ошибок валидации. Совмещая валидацию данных с модульной логикой агентов, Pydantic AI Agent упрощает разработку чат-ботов, сценариев автоматизации задач и пользовательских AI-ассистентов. Его расширяемая архитектура позволяет интеграцию новых инструментов и адаптеров, ускоряя прототипирование и надежное развертывание AI-агентов в различных приложениях на Python.

AgentSmithy предназначен для оптимизации жизненного цикла разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты для управления памятью, планирования задач и оркестрации исполнения. Фреймворк использует Google Cloud Storage или Firestore для постоянной памяти, Cloud Functions для триггеров на основе событий и Pub/Sub для масштабируемой передачи сообщений. Обработчики определяют поведения агента, планировщики управляют выполнением многоэтапных задач. Модули наблюдаемости отслеживают показатели производительности и логи. Разработчики могут интегрировать пользовательские плагины для расширения возможностей, таких как источники данных, специализированные LLM или инструменты для конкретных доменов. Архитектура AgentSmithy на базе облака обеспечивает высокую доступность и эластичность, позволяя без проблем развертывать в средах разработки, тестирования и производства. Встроенная безопасность и контроль доступа на основе ролей позволяют командам сохранять управляемость и быстро итеративно развивать интеллектуальные решения на базе агентов.

BeeAI Framework Py Starter — проект с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для быстрого запуска создания ИИ-агентов. Он включает основные модули для оркестровки агентов, систему плагинов для расширения функциональности и адаптеры для подключения к популярным API LLM. Разработчики могут определять задачи, управлять диалоговой памятью и интегрировать внешние инструменты с помощью простых конфигурационных файлов. Фреймворк подчеркивает модульность и удобство использования, позволяя быстро создавать прототипы чат-ботов, автоматизированных помощников и агентов обработки данных без шаблонного кода.

ByteChef предоставляет модульную архитектуру для построения, тестирования и развертывания агентов ИИ. Разработчики определяют профили агентов, прикрепляют плагины пользовательских навыков и управляют мультиядерными рабочими потоками через визуальную веб-IDE или SDK. Она интегрируется с основными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, модели на собственной хостинге) и внешними API. Встроенные средства отладки, журналирования и наблюдения ускоряют итерации. Проекты могут быть развернуты как сервисы Docker или безсерверные функции, обеспечивая масштабируемых, готовых к производству агентов ИИ для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

FastMCP — это открытый исходный код Python-фреймворка для построения MCP (Model Context Protocol) серверов и клиентов, которые расширяют возможности LLM за счет внешних инструментов, источников данных и пользовательских подсказок. Разработчики определяют классы инструментов и обработчики ресурсов на Python, регистрируют их в сервере FastMCP и разворачивают с помощью транспортных протоколов, таких как HTTP, STDIO или SSE. Библиотека клиента предоставляет асинхронный интерфейс для взаимодействия с любым сервером MCP, обеспечивая беспрепятственную интеграцию AI-агентов в приложения.

FreeThinker обеспечивает модульную архитектуру для определения агентов ИИ, которые могут автономно выполнять задачи, используя большие языковые модели, модули памяти и внешние инструменты. Разработчики могут конфигурировать агентов с помощью Python или YAML, подключать кастомные инструменты для поиска в Интернете, обработки данных или вызовов API, а также использовать встроенные стратегии планирования. Фреймворк управляет последовательным выполнением, сохранением контекста и агрегацией результатов, позволяя агентам работать автономно в исследовательских, автоматизационных или системах поддержки принятия решений.

Humanloop сосредоточен на возможностях для пользователей создавать, уточнять и оптимизировать разговорные AI-агенты. Платформа использует циклы обратной связи, которые способствуют реальному улучшению в AI-диалогах, обеспечивая, чтобы ответы со временем становились более актуальными и точными. Организации могут использовать Humanloop для улучшения обслуживания клиентов, автоматизации ответов и в конечном итоге предоставления бесшовного пользовательского опыта. Упрощая процесс обучения AI-моделей, Humanloop позволяет командам сосредоточиться на уточнении контента, а не бороться со сложными программными задачами.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

ProficientAI Agent Framework — это решение «под ключ» для проектирования и развертывания продвинутых AI-агентов. Оно позволяет пользователям определять поведение агентов через модульные определения инструментов и спецификации функций, обеспечивая бесшовную интеграцию с внешними API и сервисами. Подсистема управления памятью обеспечивает хранение краткосрочного и долгосрочного контекста, что позволяет вести связные многопроходные диалоги. Разработчики могут легко переключаться между разными языковыми моделями или объединять их для специализированных задач. Встроенные инструменты мониторинга и логирования предоставляют информацию о производительности агентов и метриках использования. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов для поддержки клиентов, системы поиска знаний или рабочие процессы автоматизации, ProficientAI упрощает весь цикл — от прототипа до производства, обеспечивая масштабируемость и надежность.

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.

LAWLIA предоставляет структурированный интерфейс для определения поведения агентов, плагинов инструментов и управления памятью для разговорных или автономных рабочих процессов. Разработчики могут интегрироваться с основными API LLM, настраивать шаблоны подсказок и регистрировать пользовательские инструменты, такие как поиск, калькуляторы или соединители баз данных. Через класс Agent LAWLIA управляет планированием, выполнением действий и интерпретацией ответов, поддерживая многократные взаимодействия и динамичный вызов инструментов. Его модульная архитектура позволяет расширять возможности через плагины, создавая агентов для поддержки клиентов, анализа данных, помощи с кодом или генерации контента. Фреймворк упрощает разработку агентов, управляя контекстом, памятью и обработкой ошибок через единый API.

Llama-Agent — инструмент для разработчиков по созданию интеллектуальных ИИ-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он обеспечивает интеграцию инструментов для вызова внешних API или функций, управление памятью для хранения и поиска контекста, а также цепочное планирование мышления для разбиения сложных задач. Агенты могут выполнять действия, взаимодействовать с пользовательскими средами и автоматически адаптироваться через систему плагинов. Как проект с открытым исходным кодом, он легко расширяет основные компоненты, позволяя быстро экспериментировать и разворачивать автоматизированные рабочие процессы в различных областях.

NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.

Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.