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.

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.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.