GenAI Agents SDK — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, созданная для помощи разработчикам в создании самоуправляемых AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основной шаблон агента с подключаемыми модулями для хранения памяти, интерфейсами инструментов, стратегиями планирования и циклами выполнения. Вы можете настроить агентов для вызова внешних API, чтения/записи файлов, выполнения поиска или взаимодействия с базами данных. Его модульная архитектура обеспечивает простоту настройки, быстрое прототипирование и бесшовную интеграцию новых возможностей, что позволяет создавать динамичные автономные AI-приложения, умеющие рассуждать, планировать и действовать в реальных сценариях.

LangChain Google Gemini Agent — это библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов, основанных на моделях языка Gemini от Google. Она объединяет модульный подход LangChain — позволяющий создавать цепочки подсказок, управлять памятью и интегрировать инструменты — с продвинутым пониманием естественного языка Gemini. Пользователи могут задавать собственные инструменты для вызова API, запросов к базам данных, веб-скрапинга и суммирования документов; управлять ими через агента, который интерпретирует входные данные пользователя, выбирает подходящие инструменты и формирует согласованные ответы. Итог — гибкий агент, способный к многошаговому рассуждению, доступу к данным в реальном времени и контекстным диалогам, идеально подходящий для создания чат-ботов, исследовательских помощников и автоматизированных рабочих процессов, с возможностью интеграции с популярными хранилищами векторов и облачными сервисами для масштабируемости.

LlamaIndex — это ориентированная на разработчиков библиотека на Python, предназначенная для объединения больших языковых моделей с частными или предметными данными. Она предлагает несколько типов индексов — такие как векторные, древовидные и ключевые индексы — а также адаптеры для баз данных, файловых систем и веб-API. Фреймворк включает инструменты для разбиения документов на узлы, вставки их с помощью популярных моделей вставки и выполнения умного поиска для предоставления контекста LLM. Благодаря встроенному кешированию, схемам запросов и управлению узлами, LlamaIndex упрощает создание генерации с дополнением поиска, обеспечивая очень точные, насыщенные контекстом ответы в таких приложениях, как чат-боты, QA-службы и аналитические каналы.

NagaAgent — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания, оркестровки и масштабирования агентов ИИ. Она предоставляет систему интеграции инструментов, объекты постоянной разговорной памяти и асинхронный контроллер множества агентов. Разработчики могут регистрировать пользовательские инструменты в виде функций, управлять состоянием агентов и координировать взаимодействия между несколькими агентами. Фреймворк включает логирование, хуки обработки ошибок и предустановки конфигурации для быстрого прототипирования. NagaAgent идеально подходит для построения сложных рабочих процессов — чат-ботов поддержки клиентов, потоков обработки данных или исследовательских помощников — без дополнительных инфраструктурных затрат.

simple_rl — это минималистичная библиотека Python, предназначенная для упрощения исследований и обучения в области усиленного обучения. Она обеспечивает единый API для определения сред и агентов, с встроенной поддержкой популярных парадигм RL, включая Q-обучение, методы Монте-Карло и динамическое программирование, такие как итерации стоимости и политики. В рамках включены образцы сред, такие как GridWorld, MountainCar и Multi-Armed Bandits, что облегчает практические эксперименты. Пользователи могут расширять базовые классы для создания собственных сред или агентов, а вспомогательные функции обеспечивают логирование, отслеживание производительности и оценку политики. Легкая архитектура и ясный код делают его идеальным для быстрого прототипирования, обучения основам RL и сравнения новых алгоритмов в воспроизводимой и легко понимаемой среде.

AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.

CogAgent — исследовательская, открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов. Она предоставляет основные модули для управления памятью, планирования и рассуждений, интеграции инструментов и API, а также выполнения цепочки мыслей. Благодаря своей высокой модульной архитектуре пользователи могут определять пользовательские инструменты, хранилища памяти и политики агентов для создания разговорных чатботов, автономных планировщиков задач и сценариев автоматизации рабочих процессов. CogAgent поддерживает интеграцию с популярными LLM, такими как OpenAI GPT и Meta LLaMA, позволяя исследователям и разработчикам экспериментировать, расширять и масштабировать свои интеллектуальные агенты для различных реальных приложений.

DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.

SmartRAG — это модульная библиотека на Python для рабочих процессов расширенного поиска с использованием больших языковых моделей. Она сочетает загрузку документов, индексирование векторов и современные API LLM для предоставления точных и насыщенных контекстом ответов. Пользователи могут импортировать PDF-файлы, текстовые документы или веб-страницы, индексировать их с помощью популярных хранилищ векторов, таких как FAISS или Chroma, и создавать собственные шаблоны запросов. SmartRAG управляет процессами поиска, сборки подсказок и вызовов LLM, возвращая целостные ответы, основанные на исходных документах. Это ускоряет разработку систем Q&A, чат-ботов и исследовательских ассистентов. Разработчики могут расширять коннекторы, менять поставщиков LLM и оптимизировать стратегии поиска в соответствии с конкретными областями знаний.

Agentin — это открытая библиотека Python, предназначенная для помощи разработчикам в создании интеллектуальных агентов, способных планировать, действовать и учиться. Она предоставляет абстракции для управления диалоговой памятью, интеграции внешних инструментов или API и оркестрации нескольких агентов в параллельных или иерархических рабочих потоках. Благодаря настраиваемым модулям планирования и поддержке пользовательских оберток для инструментов, Agentin позволяет быстро прототипировать автономных агентов обработки данных, чат-ботов поддержки клиентов или научных ассистентов. Фреймворк также предлагает расширяемые хуки для логирования и мониторинга, позволяя легко отслеживать решения агентов и устранять ошибки при сложных многоэтапных взаимодействиях.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.