UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.

OpenMAS предназначена для развития и оценки децентрализованных ИИ-агентов и стратегий координации мультиагентов. Она обладает модульной архитектурой, позволяющей определять собственное поведение агентов, динамические модели окружения и протоколы межагентского обмена сообщениями. Структура поддерживает физическое моделирование, событийное выполнение и интеграцию AI-алгоритмов через плагины. Пользователи могут конфигурировать сценарии через YAML или Python, визуализировать взаимодействия агентов и собирать показатели эффективности с помощью встроенных аналитических инструментов. OpenMAS ускоряет прототипирование в исследовательских областях, таких как роевой интеллект, совместные роботы и распределенные решения.

AI-Agent-Solana — это специализированный фреймворк, соединяющий принятие решений на базе AI и выполнение на блокчейне. Используя высокопроизводительную сеть Solana, он позволяет разработчикам писать на TypeScript интеллектуальных агентов, которые автоматически инициируют транзакции умных контрактов на основе данных в реальном времени. SDK включает модули для безопасного управления кошельками, получения данных с блокчейна, слушателей событий для сегментов Solana и настраиваемые рабочие процессы, определяющие поведение агентов. Независимо от автоматизированного управления ликвидностью, ботов для выпуска NFT или агентов голосования DAO, AI-Agent-Solana управляет сложными взаимодействиями в блокчейне, обеспечивая безопасность ключей и эффективную параллельную обработку задач. Его модульный дизайн и обширная документация позволяют легко расширять функциональность или интегрировать с существующими децентрализованными приложениями.

Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.