Huginn — универс framework автоматизации с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать агентов для мониторинга, сбора и обработки данных из различных источников, таких как веб-сайты, API, социальные сети и электронная почта. Каждый агент можно настроить так, чтобы он срабатывал при определённых событиях, преобразовывал данные и передавал их другим агентам или внешним сервисам. Встроенные планирование, ведение журнала и богатая библиотека типов агентов — такие как RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent и DataOutputAgent — позволяют реализовать сложные рабочие процессы и условную логику. В системе поддерживаются Linux, macOS, Windows и Docker, а также расширение через пользовательский Ruby-код или Docker-контейнеры для специализированных задач и интеграций.

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.

Репозиторий Agent Supervisor Demonstrates показывает, как оркестровать несколько автономных ИИ-агентов в скоординированном рабочем процессе. Написанный на Python, он определяет класс Supervisor для распределения задач, мониторинга состояния агентов, обработки сбоев и агрегирования ответов. Вы можете расширять базовые классы агентов, подключать различные API моделей и настраивать политики планирования. Ведет журналы деятельности для аудита, поддерживает параллельное выполнение и предлагает модульную архитектуру для легкой настройки и интеграции в более крупные системы ИИ.

AgentUniverse предоставляет унифицированный SDK на Python для проектирования, оркестровки и запуска автономных AI-агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API, поддерживать разговорную память и сочленять многошаговые задачи. Поддержка LangChain, пользовательских плагинов инструментов и настраиваемых сред выполнения ускоряет разработку и развертывание агентов. Встроенный мониторинг и журналирование обеспечивают работу в реальном времени, а модульная архитектура облегчит расширение новыми возможностями или моделями AI.

AUITestAgent использует мощь GPT-основного искусственного интеллекта для автоматизации мобильных UI-тестов. Предоставляя скриншоты приложений и текстовые сценарии тестирования, он автоматически генерирует скрипты Appium, готовые к запуску на эмуляторах или реальных устройствах. Поддерживаются среда тестирования Android и iOS, предлагаются настраиваемые подсказки для конкретных рабочих процессов. Также предоставляется отчетность о результатах тестов и беспрепятственная интеграция с существующими системами CI/CD, что обеспечивает более быстрые и надежные регрессионные и функциональные тесты с минимальными ручными усилиями.

BotGauge — это платформа с низким кодом, работающая на генеративном ИИ, которая революционизирует автоматизацию тестирования. Она позволяет пользователям писать сценарии тестовых случаев на английском языке и автоматизировать их с помощью поддержки ИИ. Ориентированная на повышение эффективности тестирования, сокращение затрат и ускорение выхода на рынок, BotGauge упрощает процесс автоматизации от начала до конца для веб-приложений. С такими функциями, как тестирование API, базы данных, функциональное, визуальное и пользовательское интерфейсы, BotGauge разработан для комплексного охвата всех потребностей в тестировании.

Botticelli Bots – это открытый фреймворк .NET Core, который облегчает разработку универсальных ботов. Эта платформа позволяет интегрироваться с различными базами данных, брокерами сообщений, звуковыми движками и множеством ИИ-движков, таких как GPT-j и ChatGPT. Разработанный для удобства, он поддерживает кроссплатформенную совместимость между Windows и Linux и предоставляет инструменты для управления высоконагруженными системами, расписанием и автоматизацией.

AgentSmithy предназначен для оптимизации жизненного цикла разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты для управления памятью, планирования задач и оркестрации исполнения. Фреймворк использует Google Cloud Storage или Firestore для постоянной памяти, Cloud Functions для триггеров на основе событий и Pub/Sub для масштабируемой передачи сообщений. Обработчики определяют поведения агента, планировщики управляют выполнением многоэтапных задач. Модули наблюдаемости отслеживают показатели производительности и логи. Разработчики могут интегрировать пользовательские плагины для расширения возможностей, таких как источники данных, специализированные LLM или инструменты для конкретных доменов. Архитектура AgentSmithy на базе облака обеспечивает высокую доступность и эластичность, позволяя без проблем развертывать в средах разработки, тестирования и производства. Встроенная безопасность и контроль доступа на основе ролей позволяют командам сохранять управляемость и быстро итеративно развивать интеллектуальные решения на базе агентов.

AutoAct предназначен для упрощения разработки интеллектуальных агентов путём сочетания рассуждений на базе LLM с структурированным планированием и модульной интеграцией инструментов. Он включает планировщик для генерации последовательности действий, набор инструментов для определения и вызова внешних API, а также модуль памяти для поддержания контекста. Благодаря ведению логов, обработке ошибок и настройкам, AutoAct обеспечивает надёжную автоматизацию от начала до конца для задач анализа данных, генерации контента и интерактивных помощников. Разработчики могут настраивать рабочие процессы, расширять инструменты и развертывать агентов локально или в облаке.