Wizard Language — это декларативный предметно-ориентированный язык, основанный на TypeScript, для создания помощников ИИ в виде волшебников. Разработчики определяют шаги, вызванные намерением, подсказки, вызовы инструментов, хранилища памяти и ветвления в кратком DSL. Внутри Wizard Language компилирует эти определения в оркестрированные вызовы LLM, управляя контекстом, асинхронными потоками и обработкой ошибок. Он ускоряет создание прототипов чат-ботов, помощников по извлечению данных и автоматизированных рабочих процессов, сохраняя инженеринг подсказок и управление состоянием в переиспользуемых компонентах.

AIGC Agents — это модульная открытая платформа, разработанная для упрощения создания и внедрения интеллектуальных помощников в сфере путешествий. Она предоставляет предварительно созданные компоненты для понимания естественного языка, планирования маршрутов, интеграции поиска авиабилетов и отелей, а также многопроточной организации агентов. Разработчики могут настраивать запросы, определять интерфейсы инструментов и расширять функциональность с помощью новых API. Поддерживает пайплайны на Python, RESTful API и контейнеризированное развертывание, что делает её пригодной для прототипирования и промышленной эксплуатации. Встроенная обработка ошибок, ведение логов и безопасное управление ключами API позволяют создавать надежные, ориентированные на путешествия AI-чаты.

Spring AI предоставляет комплексную платформу для приложений Java и Spring Boot для взаимодействия с языковыми моделями и сервисами ИИ. Включает стандартизированные интерфейсы клиента для завершения чатов и текста, генерации встраиваний и вызовов функций. Разработчики могут легко настраивать поставщиков, персонализировать подсказки, реактивно передавать результаты и интегрировать их в цепочки с поиском. Встроенная поддержка абстракций моделей, обработки ошибок и метрик делает стройку, тестирование и развертывание сложных ИИ-агентов и диалоговых систем в корпоративных приложениях проще.

LangGraph4j представляет операции ИИ-агента — вызовы LLM, вызовы функций, преобразования данных — как узлы в ориентированном графе, с ребрами, моделирующими поток данных. Вы создаёте граф, добавляете узлы для чатов, встраиваний, внешних API или пользовательской логики, соединяете их и выполняете. Фреймворк управляет порядком выполнения, обрабатывает кэширование, логирует входные и выходные данные и позволяет расширять новые типы узлов. Он поддерживает синхронную и асинхронную обработку, что делает его идеальным для чат-ботов, систем вопросов и ответов при работе с документами и сложных цепочек рассуждений.

Supervisor LlamaIndex — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Python для создания, запуска и мониторинга агентов ИИ на базе LlamaIndex. Он предоставляет инструменты для определения рабочих процессов в виде узлов — таких как извлечение, подведение итогов и пользовательская обработка — и соединения их в направленные графы. Supervisor контролирует каждый шаг, проверяя выводы на соответствие схемам, повторно пытается при ошибках и ведет учет метрик. Это обеспечивает надежные, воспроизводимые цепочки процессов для задач, таких как генерация с использованием дополненного извлечения, QA документов и извлечение данных из различных наборов данных.

Mina предоставляет легкую, но мощную основу для построения AI-агентов на Python. Вы можете определять пользовательские инструменты (например, веб-скребки, калькуляторы или подключатели к базам данных), прикреплять буферы памяти для сохранения контекста диалога и управлять последовательностью вызовов LLM для многошагового мышления. На базе популярных API LLM Mina обеспечивает асинхронное выполнение, обработку ошибок и логирование. Ее модульная архитектура облегчает расширение новыми возможностями, а CLI-интерфейс позволяет быстро создавать прототипы и запускать агенты.

AgentSmith — это модульная платформа для оркестрации агентов, написанная на Python, которая позволяет разработчикам определять, конфигурировать и совместно запускать нескольких ИИ-агентов. Каждый агент может выполнять специализированные роли — исследователь, планировщик, программист или рецензент — и общаться через внутреннюю систему сообщений. AgentSmith поддерживает управление памятью через хранилища векторов, такие как FAISS или Pinecone, разбиение задач на подпункты и автоматический контроль для достижения целей. Конфигурация агентов и пайплайнов осуществляется через удобочитаемые YAML-файлы, а платформа легко интегрируется с API OpenAI и собственными моделями LLM. Встроены средства логирования, мониторинга и обработки ошибок, что делает ее идеальной для автоматизации процессов разработки программного обеспечения, анализа данных и систем поддержки принятия решений.