OSU NLP Middleware — легкая рамочная система на Python, которая упрощает разработку систем ИИ-агентов. Она предоставляет главный цикл, который управляет взаимодействием между моделями естественного языка и внешними функциями инструментов, определенными как плагины. Фреймворк поддерживает популярных поставщиков LLM (OpenAI, Hugging Face и др.) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты для задач, таких как запросы к базам данных, поиск документов, веб-сканирование, математические вычисления и REST API вызовы. Middleware управляет историей разговоров, ограничениями скорости и регистрирует все взаимодействия. Также он предлагает настраиваемое кеширование и политику повторных попыток для повышения надежности, легко создавая интеллектуальных помощников, чат-ботов и автономные рабочие процессы с минимальным количеством шаблонного кода.

Easy Function Call упрощает взаимодействие с веб-API, предлагая удобный пользовательский интерфейс. Это инструмент, целью которого является повышение продуктивности и оптимизация разработки API для разработчиков всех уровней навыков. Продукт предлагает понятную документацию и примеры кода, а его основные функции разработаны для упрощения общих задач по API. Будь вы опытным разработчиком или начинающим, Easy Function Call предлагает все необходимые инструменты для эффективного построения и управления вашими взаимодействиями с API.

LLM-Agent обеспечивает структурированную архитектуру для построения интеллектуальных агентов на базе LLM. Включает инструментарий для определения пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и исполнительные компоненты для организации сложных цепочек действий. Агенты могут вызывать API, запускать локальные процессы, обращаться к базам данных и управлять состоянием диалога. Шаблоны подсказок и хуки плагинов позволяют точно настраивать поведение агента. Предназначен для расширяемости; поддерживает добавление новых интерфейсов инструментов, пользовательских оценщиков и динамической маршрутизации задач — для автоматизированных исследований, анализа данных, генерации кода и других задач.

Quivr – это платформа на основе ИИ с открытым исходным кодом, разработанная для преобразования частных и корпоративных знаний в персональные и интерактивные помощники, называемые 'Brains'. Эти помощники могут управлять и взаимодействовать с различными типами данных, включая документы, электронные письма и API, предоставляя пользователям ресурс с знаниями, который обучается и растет с использованием. Корпорации могут подключать Quivr к своим инструментам, базам данных и документации, создавая высокоспециализированных и эффективных виртуальных помощников.

Демонстрационный проект AI-агента предоставляет универсальный шаблон для создания агентов ИИ, которые могут взаимодействовать с пользователями и внешними источниками данных. Он использует LangChain для организации цепочек, инструментов и модулей памяти, позволяя агенту выполнять такие задачи, как веб-поиск через SerpAPI, суммирование веб-контента, ведение истории переписки с помощью векторной памяти и выполнение кода через безопасную среду Python REPL. Агент предлагает CLI-команды и HTTP-концы через FastAPI, поддерживая ввод текста и голоса. Разработчики могут настраивать определения инструментов и логику цепочек, чтобы адаптировать агентов для поддержки клиентов, поиска данных или автоматизированных рабочих процессов. Модульная архитектура облегчает интеграцию новых возможностей, таких как запросы к базам данных или сторонним API.

autoMate использует модели GPT от OpenAI и модульную систему инструментов для выполнения полномасштабных автоматизированных рабочих процессов. Пользователи задают цели на естественном языке, и autoMate разбивает их на подзадачи, такие как чтение или запись файлов, скрапинг веб-страниц, суммирование данных и составление писем. Он динамически вызывает подходящие функции, управляет API-взаимодействиями, ведет лог прогресса и выводит результаты в нужном формате. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты, обеспечивая масштабируемую автоматизацию обработки данных, генерации контента и системных операций.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.

CodeFuse-muAgent — это рамочная платформа с открытым исходным кодом на Python, которая оркеструет нескольких автономных ИИ-агентов для совместного решения сложных задач. Разработчики определяют отдельные агенты со специализированными навыками - такими как обработка данных, понимание естественного языка или взаимодействие с внешними API - и настраивают протоколы связи для динамической делегации задач. Фреймворк обеспечивает централизованное управление памятью, логирование и мониторинг, оставаясь модель-агностичным и поддерживая интеграцию с популярными LLM и пользовательскими моделями ИИ. Используя CodeFuse-muAgent, команды могут создавать модульные рабочие процессы ИИ, автоматизировать многоступенчатые процессы и масштабировать развертывания в различных средах. Гибкие файлы конфигурации и расширяемые API позволяют быстро создавать прототипы, тестировать и дорабатывать системы, что делает его подходящим для использования в службах поддержки клиентов, цепочках генерации контента, исследовательских помощниках и других случаях.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.