MineLand предоставляет гибкую 3D-среду, вдохновленную Minecraft, для обучения агентов с усилением. Она имеет API, совместимый с Gym, для бесшовной интеграции с существующими библиотеками RL, такими как Stable Baselines, RLlib и пользовательские реализации. Пользователи имеют доступ к библиотеке задач, включая сбор ресурсов, навигацию и строительные вызовы, каждая с настраиваемой сложностью и структурой наград. В режиме реального времени, мультиагентские сценарии и безграфические режимы позволяют масштабируемое обучение и бенчмаркинг. Разработчики могут проектировать новые карты, определять пользовательские функции награды и добавлять дополнительные датчики или контроллеры. Открытый исходный код MineLand способствует воспроизводимости исследований, совместной разработке и быстрому прототипированию AI-агентов в сложных виртуальных мирах.

Multi-Agent — это набор инструментов для разработчиков, который помогает создавать и управлять несколькими параллельно работающими агентами ИИ. Каждый агент хранит собственную память, настройки подсказок и очередь сообщений. Вы можете определять пользовательское поведение, настраивать каналы связи между агентами и автоматически делегировать задачи в зависимости от ролей агентов. Он использует API Chat OpenAI для понимания и генерации языка и предоставляет модульные компоненты для оркестрации рабочих процессов, логгирования и обработки ошибок. Это позволяет создавать специализированных агентов, таких как научные ассистенты, обработчики данных или боты поддержки клиентов, которые совместно работают над сложными задачами.

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.

Prisms AI - это революционная безкодовая платформа, которая позволяет пользователям бесшовно разрабатывать приложения, управляемые ИИ. Построенная на основе передовых больших языковых моделей, включая GPT3, DALL-E и Stable Diffusion, Prisms AI предоставляет инструменты, необходимые для использования возможностей ИИ, не написав ни строчки кода. Пользователи могут объединять различные источники данных и вводимые пользователями данные, чтобы создавать надежные решения на базе ИИ, упрощая и ускоряя процесс разработки приложения для бизнеса, образовательных учреждений и разработчиков.

Масштабируемый MADDPG — это исследовательская рамка для многопрограммного обучения с усилением, обеспечивающая масштабируемую реализацию алгоритма MADDPG. В ней используются центральные критики в процессе обучения и независимые актеры при выполнении для стабильности и эффективности. Библиотека включает Python-скрипты для определения пользовательских окружений, настройки архитектур сетей и гиперпараметров. Пользователи могут обучать множество агентов параллельно, отслеживать метрики и визуализировать кривые обучения. Он интегрируется с окружениями, похожими на OpenAI Gym, и поддерживает ускорение с помощью GPU через TensorFlow. Благодаря модульной структуре, масштабируемый MADDPG обеспечивает гибкие эксперименты в кооперативных, соревновательных или смешанных задачах, облегчая быстрое прототипирование и бенчмаркинг.

Strands Agents предлагает модульную архитектуру для создания интеллектуальных агентов, сочетающих рассуждение на естественном языке, долговременную память и вызовы API/инструментов извне. Она позволяет настраивать компоненты планировщика, исполнитель и памяти, подключать любые LLM (например, OpenAI, Hugging Face), определять пользовательские схемы действий и управлять состояниями между задачами. Встроенные логирование, обработка ошибок и расширяемый реестр инструментов ускоряют прототипирование и развертывание агентов, способных исследовать, анализировать данные, управлять устройствами или служить цифровыми ассистентами. Абстрагируя типичные паттерны агентов, она снижает объем шаблонного кода и способствует лучшим практикам надежной и поддерживаемой автоматизации на базе ИИ.

Visualig AI обеспечивает модульную, самостоятельно хостируемую среду, в которой можно настраивать и развертывать RESTful конечные точки для текста-чата, обработки и генерации изображений, завершения и генерации кода, а также синтеза видео. Она интегрируется с основными поставщиками AI — такими как OpenAI, Stable Diffusion и API для видео — что позволяет быстро прототипировать мультимодальных агентов. Весь функционал доступен через простые HTTP-запросы, а исходный код полностью открыт для настройки и расширения.

JavaScript SDK Azure AI Agents — это клиентский каркас и репозиторий образцов, позволяющие разработчикам создавать, настраивать и оркестровать агенты ИИ с помощью Azure OpenAI и других когнитивных сервисов. Поддерживаются многоходовые диалоги, генерация с дополнением поиска, вызовы функций и интеграция с внешними инструментами и API. Разработчики могут управлять рабочими процессами агентов, обрабатывать память и расширять возможности через плагины. Образцы включают базы данных знаний, ботов ответов на вопросы, автономные исполнительные задачи и разговорных помощников, что облегчает прототипирование и развертывание интеллектуальных решений.

GoLC предоставляет разработчикам полный набор инструментов для создания цепочек языковых моделей и агентов на Go. В его основе лежит управление цепочками, настраиваемые шаблоны команд и бесшовная интеграция с основными поставщиками LLM. Благодаря загрузчикам документов и векторным хранилищам, GoLC обеспечивает поиск с помощью внедрений, поддерживая рабочие процессы RAG. Фреймворк поддерживает модули памяти с состоянием для диалоговых контекстов и легковесную архитектуру агента для координации многоступенчатых рассуждений и вызовов инструментов. Его модульный дизайн позволяет подключать настраиваемые инструменты, источники данных и обработчики вывода. Благодаря высокой производительности, нативной для Go, и минимальным зависимостям, GoLC упрощает разработку AI-конвейеров, идеально подходит для создания чат-ботов, помощников по знаниям, автоматизированных рассуждающих агентов и корпоративных серверных AI-сервисов на Go.

llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.

Simple Playgrounds предоставляет модульную платформу для построения интерактивных 2D-окружающих сред, где агенты могут исследовать лабиринты, взаимодействовать с объектами и выполнять задачи. Пользователи определяют макеты окружения, поведение объектов и функции наград с помощью простых сценариев YAML или Python. Встроенный рендерер Pygame обеспечивает визуализацию в реальном времени, а API, основанный на шагах, гарантирует лёгкую интеграцию с библиотеками обучения с укреплением, такими как Stable Baselines3. Поддержка мультиагентных настроек, обнаружение столкновений и настраиваемые параметры физических моделей делают Simple Playgrounds удобной платформой для прототипирования, тестирования и образовательных демонстраций алгоритмов ИИ.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения AI-управляемых агентов с помощью Python и моделей OpenAI. Включает подключаемые инструменты — поисковые системы, калькуляторы, Википедия, а также пользовательские функции, позволяющие агентам выполнять сложное многосложное рассуждение. Встроенные компоненты памяти позволяют сохранять контекст между сеансами. Разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать API-ключи и быстро расширять или менять инструменты. Благодаря наглядным примерам и документации, AI-Agents упрощает рабочий процесс от идеи до развертывания индивидуальных решений на базе ИИ, ориентированных на диалог или задачи.

Примеры Azure AI Foundry Agents предоставляют разработчикам богатый набор сценариев, иллюстрирующих, как использовать SDK и сервисы Azure AI Foundry. Включают разговорных агентов с долгосрочной памятью, планировщиков, разрушающих сложные задачи, агентов с вызовами внешних API, а также мультимодальных агентов с текстом, изображениями и speech. Каждый пример предварительно настроен с конфигурациями окружения, оркестровкой LLM, поиском по векторам и телеметрией для ускорения прототипирования и развертывания надежных AI-решений на Azure.

Мастерская AI-агентов — это полноценное хранилище ресурсов, предлагающее практические примеры и шаблоны для разработки AI-агентов на Python. В него входят ноутбуки Jupyter, демонстрирующие основы фреймворков агентов, интеграции инструментов (например, веб-поиск, управление файлами, запросы к базам данных), механизмы памяти и многошаговое рассуждение. Пользователи учатся настраивать собственные планировщики агентов, определять схемы инструментов и реализовывать циклические рабочие процессы диалога. Каждый модуль содержит упражнения по обработке ошибок, оптимизации prompts и оценке результатов. В коде реализована поддержка вызовов функций OpenAI и связующих компонентов LangChain, что позволяет невмешанно расширять задачи с конкретной областью. Идеально подходит разработчикам, желающим создавать автономных ассистентов, ботов для автоматизации или систем вопросов и ответов — с пошаговым руководством от простых агентов до сложных рабочих процессов.

AutoGen Hands-On предоставляет структурированную среду для изучения использования фреймворка AutoGen на практике с помощью примеров на Python. Здесь пользователи узнают, как клонировать репозиторий, устанавливать зависимости и настраивать API-ключи для развертывания мультиагентных систем. Каждый скрипт демонстрирует основные функции: определение ролей агентов, память сессий, маршрутизацию сообщений и схемы оркестрации задач. Код включает логирование, обработку ошибок и расширяемые хуки, позволяющие адаптировать поведение агентов и интегрировать их с внешними сервисами. Пользователи приобретают практический опыт построения коллаборативных рабочих процессов, где несколько агентов взаимодействуют для выполнения сложных задач, от чат-ботов поддержки клиентов до автоматизированных пайплайнов обработки данных. Руководство способствует внедрению лучших практик в координацию нескольких агентов и масштабируемую разработку AI.

CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.

kilobees — это комплексная платформа для оркестровки многогентных систем, созданная на Python и упрощающая разработку сложных рабочих процессов ИИ. Разработчики могут задавать отдельным агентам специальные роли, такие как извлечение данных, обработка естественного языка, интеграция API или логика принятия решений. kilobees автоматически управляет обменом сообщениями между агентами, очередями задач, восстановлением после ошибок и балансировкой нагрузки по потокам выполнения или распределённым узлам. Его плагин-архитектура поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок, панели мониторинга производительности и интеграции с внешними службами, такими как базы данных, веб-API или облачные функции. Обеспечивая абстрагирование типичных задач при координации многогентных систем, kilobees ускоряет прототипирование, тестирование и внедрение сложных решений ИИ с совместной работой агентов, параллельным выполнением и модульной расширяемостью.

LangGraph Learn сочетает визуальный интерфейс программирования с базовым SDK на Python для помощи пользователям в создании сложных рабочих процессов агентов ИИ в виде направленных графов. Каждый узел представляет собой функциональный компонент, такой как шаблоны подсказок, вызовы моделей, условная логика или обработка данных. Пользователи могут соединять узлы, чтобы определить порядок выполнения, настраивать свойства узлов через графический интерфейс и запускать пайплайн поэтапно или полностью. Панели отображения и отладки в реальном времени показывают промежуточные результаты, а встроенные шаблоны ускоряют распространённые задачи, такие как ответы на вопросы, суммирование или поиск знаний. Графы можно экспортировать как самостоятельные скрипты Python для развертывания в продакшене. LangGraph Learn идеально подходит для обучения, быстрого прототипирования и совместной разработки агентов ИИ без необходимости писать много кода.

На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.