Плагин GAMA Genstar добавляет возможность работы с генеративным ИИ в платформу GAMA, предоставляя коннекторы к OpenAI, локальным LLM и эндпоинтам пользовательских моделей. Пользователи определяют подсказки и пайплайны в GAML для генерации решений агентов, описаний сред и параметров сценариев на лету. Плагин поддерживает синхронные и асинхронные API-запросы, кэширование ответов и настройку параметров. Он упрощает интеграцию моделей на естественном языке в крупномасштабные симуляции, уменьшая объем ручного скриптинга и стимулируя создание более богатого и адаптивного поведения агентов.

LangGraph GUI ReactFlow — это библиотека компонентов React с открытым исходным кодом, позволяющая пользователям создавать рабочие процессы AI-агентов через интуитивно понятный редактор блок-схем. Каждый узел представляет вызов LLM, преобразование данных или внешний API-вызов, а связи определяют поток данных. Пользователи могут настраивать типы узлов, конфигурировать параметры модели, предварительно просматривать выводы в реальном времени и экспортировать определение рабочего процесса для выполнения. Бесшовная интеграция с LangChain и другими рамками LLM облегчает расширение и развертывание сложных диалоговых агентов и пайплайнов обработки данных.

LangGraph-Swift предоставляет DSL на базе графов для построения рабочих процессов AI, который заключается в цепочке узлов, представляющих действия, такие как запросы к LLM, операции извлечения, вызовы инструментов и управление памятью. Каждый узел обеспечивает типовую безопасность и соединяется для определения порядка выполнения. Фреймворк поддерживает адаптеры для популярных сервисов LLM, таких как OpenAI, Azure и Anthropic, а также пользовательские интеграции для вызова API или функций. В комплекте есть встроенные модули памяти для сохранения контекста между сессиями, средства отладки и визуализации, а также поддержка кроссплатформенной работы на iOS, macOS и Linux. Разработчики могут расширять узлы с помощью собственной логики, что позволяет быстро создавать прототипы чатботов, обработчиков документов и автономных агентов на нативном Swift.

LLM Functions предоставляет простую рамку для связывания ответов крупных языковых моделей с фактическим выполнением кода. Вы определяете функции через JSON-схемы, регистрируете их в библиотеке, и LLM будет возвращать структурированные вызовы функций, когда это уместно. Библиотека разбирает эти ответы, валидирует параметры и вызывает правильный обработчик. Поддержка синхронных и асинхронных обратных вызовов, настройка обработки ошибок и расширения плагинов делают ее идеальной для приложений, требующих динамического поиска данных, внешних API-вызовов или сложной бизнес-логики в разговорных системах, управляемых ИИ.