EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.

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.

Query-Bot интегрирует загрузку документов, сегментацию текста и векторные вставки для создания поискового индекса из PDF, текстовых файлов и документов Word. Используя LangChain и GPT-3.5 Turbo от OpenAI, он обрабатывает пользовательские запросы, извлекая релевантные части документов и генерируя краткие ответы. Интерфейс на базе Streamlit позволяет пользователям загружать файлы, отслеживать историю разговоров и настраивать параметры. Его можно развернуть локально или в облачных средах, предлагая расширяемую платформу для пользовательских агентов и баз знаний.

FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

CryptoTrader Agents предоставляет полный набор инструментов для проектирования, обучения и развертывания торговых стратегий на основе ИИ в криптовалютах. Включает модульную среду для загрузки данных, построения признаков и определения пользовательских функций вознаграждения. Пользователи могут использовать преднастроенные алгоритмы обучения с подкреплением или интегрировать собственные модели. Платформа обеспечивает симуляцию тестирования на исторических данных, контроль рисков и отслеживание метрик. Когда стратегия готова, агенты могут подключаться к API бирж для автоматического исполнения ордеров. На базе Python, фреймворк полностью расширяемый, что позволяет пользователям прототипировать новые тактики, запускать перебор параметров и наблюдать за результатами в реальном времени.

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.

MARL-DPP — это открытый исходный код, позволяющий организовать многоагентное обучение с подкреплением (MARL) с принудительным разнообразием через детерминантные точечные процессы (DPP). Традиционные подходы MARL часто сталкиваются с сходимостью политик к похожему поведению; MARL-DPP решает эту проблему, внедряя меры на базе DPP, чтобы поощрять агентов сохранять разнообразное распределение действий. Набор инструментов предоставляет модульный код для включения DPP в цели обучения, выбор политик и управление исследованием. В комплект входит готовое интегрирование с стандартными средами OpenAI Gym и Multi-Agent Particle Environment (MPE), а также утилиты для управления гиперпараметрами, журналирования и визуализации метрик разнообразия. Исследователи могут оценить влияние ограничений на разнообразие на кооперативные задачи, ресурсо-распределение и соревновательные игры. Расширяемый дизайн поддерживает пользовательские среды и продвинутые алгоритмы, способствуя исследованию новых вариантов MARL-DPP.

MIU CS589 API AI-агентов обеспечивает стандартизированный интерфейс для создания пользовательских AI-агентов. Разработчики могут определять поведения агентов, интегрировать внешние инструменты или сервисы и управлять потоковыми или пакетными ответами через HTTP-эндпоинты. Фреймворк обрабатывает аутентификацию, маршрутизацию запросов, обработку ошибок и ведение журналов. Полностью расширяем — пользователи могут регистрировать новые инструменты, настраивать память агента и параметры LLM. Подходит для экспериментов, демонстраций и производственных прототипов, упрощает оркестровку многоинструментных решений и ускоряет разработку AI-агентов без привязки к монолитной платформе.

Модульная архитектура LLM предназначена для упрощения создания настраиваемых приложений на базе LLM посредством композиционной, модульной конструкции. Она предоставляет основные компоненты, такие как модули памяти для хранения состояния сеанса, интерфейсы инструментов для вызовов внешних API, менеджеры подсказок для шаблонного или динамического генерации подсказок и движки оркестровки для управления рабочим процессом агента. Вы можете настраивать пайплайны, соединяющие эти модули, что позволяет реализовать сложные сценарии, такие как многошаговое рассуждение, ответы, учитывающие контекст, и интеграцию данных. Эта платформа поддерживает несколько бэкэндов LLM, позволяя переключаться или смешивать модели, а также предлагает точки расширения для добавления новых модулей или собственной логики. Такая архитектура ускоряет разработку за счет повторного использования компонентов и обеспечивает прозрачность и контроль над поведением агента.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.