Julep AI - это платформа с открытым исходным кодом, разработанная для того, чтобы помочь командам по анализу данных быстро создавать, дорабатывать и внедрять многошаговые рабочие процессы ИИ. С Julep вы можете создавать масштабируемые, надежные и долго работающие ИИ-пайплайны с помощью агентов, задач и инструментов. Конфигурация на основе YAML упрощает сложные процессы ИИ и обеспечивает рабочие процессы, готовые к производству. Она поддерживает быстрое прототипирование, модульный дизайн и бесшовную интеграцию с существующими системами, что делает ее идеальной для обработки миллионов одновременных пользователей, при этом обеспечивая полную видимость ИИ-операций.

API LangGraphJS предоставляет программный интерфейс для проектирования рабочих процессов AI-агентов с помощью ориентированных графов. Каждый узел графа представляет вызов LLM, логику принятия решений или преобразование данных. Разработчики могут соединять узлы, управлять ветвящейся логикой и бесшовно осуществлять асинхронное выполнение. Благодаря определениям TypeScript и встроенным интеграциям с популярными провайдерами LLM, оно упрощает разработку диалоговых агентов, цепочек извлечения данных и сложных многошаговых процессов без шаблонного кода.

Spider Clients — легкие SDK, специфичные для языка, которые взаимодействуют с сервером оркестрации Spider для координации задач AI-агентов. Используя HTTP-запросы, клиенты позволяют пользователям открывать интерактивные сессии, отправлять многоступенчатые цепочки, регистрировать пользовательские инструменты и получать потоковые ответы AI в реальном времени. Они автоматически обрабатывают аутентификацию, сериализацию шаблонов подсказок и восстановление после ошибок, обеспечивая единый API для Node.js и Python. Разработчики могут настроить политики повторных попыток, журналировать метаданные и интегрировать пользовательские промежуточные слои. CLI-клиент поддерживает быстрые тесты и прототипирование рабочих процессов через терминал. Совместно эти клиенты ускоряют разработку AI-усиленных агентов, скрывая низкоуровневые детали сети и протоколов, позволяя сосредоточиться на дизайне подсказок и логике оркестрации.

Triagent предоставляет архитектуру с тремя агентами, включающую модули Страategist, Researcher и Executor. Стратег разбивает высокоуровневые цели на выполнимые шаги, Исследователь извлекает и синтезирует данные из документов, API и веб-источников, а Исполнитель выполняет задачи, такие как генерация текста, создание файлов или вызов HTTP-запросов. Основанный на языковых моделях OpenAI и расширяемый через систему плагинов, Triagent поддерживает управление памятью, параллельную обработку и интеграции с внешними API. Разработчики могут настраивать запросы, задавать лимиты ресурсов и визуализировать прогресс задач через CLI или веб-дашборд, упрощая автоматизацию многошаговых процессов.

X AI Agent — ориентированный на разработчика фреймворк, упрощающий создание пользовательских AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Он обеспечивает нативную поддержку вызова функций, хранения памяти, интеграции инструментов/плагинов, цепного reasoning и оркестровки многоступенчатых задач. Пользователи могут определять собственные действия, подключать внешние API и сохранять контекст диалога между сессиями. Модульная архитектура гарантирует расширяемость и обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными поставщиками LLM, позволяя создавать надежные автоматизированные рабочие процессы и процессы принятия решений.