Build with ADK облегчает создание AI-агентов, предоставляя инструмент CLI для скелетонизации, определения рабочих процессов, модулей интеграции LLM, утилит тестирования, логирования и поддержки развертывания. Разработчики могут инициировать проекты агентов, выбирать модели ИИ, настраивать подсказки, подключать внешние инструменты или API, проводить локальное тестирование и публиковать своих агентов в производственной среде или на контейнерных платформах — всё с помощью простых команд. Модульная архитектура позволяет легко расширять плагины и поддерживает несколько языков программирования для максимальной гибкости.

SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

LlamaIndex — это ориентированная на разработчиков библиотека на Python, предназначенная для объединения больших языковых моделей с частными или предметными данными. Она предлагает несколько типов индексов — такие как векторные, древовидные и ключевые индексы — а также адаптеры для баз данных, файловых систем и веб-API. Фреймворк включает инструменты для разбиения документов на узлы, вставки их с помощью популярных моделей вставки и выполнения умного поиска для предоставления контекста LLM. Благодаря встроенному кешированию, схемам запросов и управлению узлами, LlamaIndex упрощает создание генерации с дополнением поиска, обеспечивая очень точные, насыщенные контекстом ответы в таких приложениях, как чат-боты, QA-службы и аналитические каналы.

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.

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.

ChainLite упрощает создание AI-агентов, снимая сложность оркестрации LLM и переводя её в переиспользуемые модули цепочек. Используя простые декораторы Python и файлы конфигурации, разработчики определяют поведение агента, интерфейсы инструментов и структуры памяти. Фреймворк интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) и внешними источниками данных (API, базы данных), позволяя агентам получать информацию в реальном времени. Встроенный браузерный UI, подкрепленный Streamlit, позволяет пользователям просматривать историю по токенам, отлаживать подсказки и визуализировать графы выполнения цепочек. ChainLite поддерживает множество целей развертывания — от локальной разработки до производственных контейнеров, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между учеными данных, инженерами и продуктологами.

LLMLing Agent — это модульная платформа для создания, настройки и развертывания агентов ИИ на базе больших языковых моделей. Пользователи могут создавать множество ролей агентов, подключать внешние инструменты или API, управлять conversational memory и организовывать сложные рабочие процессы. Платформа включает браузерное рабочее пространство, визуализирующее взаимодействия агентов, регистрирующее историю сообщений и позволяющее в реальном времени делать настройки. С помощью SDK на Python разработчики могут писать пользовательские сценарии, интегрировать векторные базы данных и расширять систему через плагины. LLMLing Agent упрощает создание чат-ботов, аналитических ботов и автоматизированных помощников, предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для сотрудничества множества агентов.

Overeasy — это основанная на Python открытая платформа для оркестрации ИИ-агентов, управляемых LLM, в различных сферах. Она предоставляет модульную архитектуру для определения агентов, настройки хранилищ памяти и интеграции внешних инструментов, таких как API, базы знаний и базы данных. Разработчики могут подключаться к OpenAI, Azure или собственным LLM-эндоинтам и проектировать динамические рабочие процессы с одним или несколькими агентами. Механизм оркестрации Overeasy управляет делегированием задач, принятием решений и стратегиями восстановления, что обеспечивает надежных цифровых работников для исследований, поддержки клиентов, анализа данных, планирования и других задач. Подробная документация и примеры проектов позволяют быстро разворачивать систему на Linux, macOS и Windows.

QueryCraft — это инструмент разработки подсказок на базе Python, предназначенный для упрощения создания ИИ-агентов. Он позволяет определять структурированные подсказки через модульную цепочку, бесшовно подключаться к нескольким API LLM и автоматизировать оценки по пользовательским метрикам. Встроенная регистрация использования токенов и расходов позволяет измерять производительность, сравнивать вариации подсказок и выявлять неэффективности. QueryCraft также включает инструменты отладки для проверки выводов моделей, визуализации этапов рабочей цепочки и бенчмаркинга различных моделей. Интерфейсы CLI и SDK позволяют интегрировать его в CI/CD pipelines для быстрой итерации и сотрудничества. Предоставляя всестороннюю среду для разработки, тестирования и оптимизации подсказок, QueryCraft помогает командам создавать более точные, эффективные и экономичные решения для ИИ-агентов.

Plan Agent с Meta-Agent предоставляет многоуровневую архитектуру ИИ-агентов: агент планирования создает структурированные стратегии для достижения целей высокого уровня, а мета-агент контролирует выполнение, вносит изменения в планы и делегирует подпомощников. Встроены плагины-интеграторы (например, API веб-сервисов, базы данных), постоянная память для хранения контекста и настраиваемое логирование для анализа эффективности. Пользователи могут расширять систему собственными модулями — от обработки данных до генерации контента и поддержки решений.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

Платформа TheTen AI Agent предоставляет графический конструктор, где пользователи подключают различные источники данных — облачные документы, базы данных или API — и задают назначение и тональность агента. Агенты могут отвечать на запросы пользователей с учетом контекста, по запросу суммировать большие документы и запускать автоматизированные рабочие процессы, такие как создание заявок или отправка уведомлений по электронной почте. Встроенная панель аналитики отслеживает использование, производительность и удовлетворенность пользователей. Агенты можно настроить с уникальными личностями и оптимизированными подсказками без написания кода. После подготовки их можно развернуть с помощью встраиваемого кода, REST API или интеграций с Slack, MS Teams и другими платформами сообщений для обеспечения бесшовных взаимодействий через каналы.

Aampe оптимизирует персонализированные сообщения, работая вместе с вашими текущими CRM или CPaaS платформами. Он использует стратегии, основанные на данных, чтобы автоматизировать назначение сообщений на основе интересов и поведения пользователей, устраняя необходимость в ручной сегментации. Используя простое API-соединение, Aampe улучшает эффективность и результативность сообщений, постоянно адаптируя и уточняя стратегии для максимизации вовлеченности клиентов и коэффициентов конверсии.

Agent Protocol — это децентрализованный каркас, позволяющий пользователям создавать AI-агентов, взаимодействующих с умными контрактами, внешними API и другими агентами. Он предлагает no-code агентскую студию для визуального проектирования потоков, Marketplace для публикации и монетизации агентов и SDK для программной интеграции. Агентам доступны инициирование платежей токенами, выполнение межцепочечных операций и динамическая адаптация к данным в реальном времени, что делает их идеальными для DeFi, автоматизации NFT и оракульских служб.