AgentSimJS предназначена для упрощения создания и выполнения моделей на основе агентов масштабируемых систем на JavaScript. Благодаря своей модульной архитектуре разработчики могут определять агентов с настраиваемыми состояниями, датчиками, функциями принятия решений и актуаторами, а затем интегрировать их в динамические окружения, параметризованные глобальными переменными. Фреймворк управляет симуляциями с дискретными временными шагами, обрабатывает обмен сообщениями между агентами и записывает данные взаимодействий для анализа. Модули визуализации поддерживают отображение в реальном времени с использованием HTML5 Canvas или внешних библиотек, а плагины позволяют интегрировать с статистическими инструментами. AgentSimJS работает как в современных браузерах, так и в Node.js, делая его пригодным для интерактивных веб-приложений, научных исследований, образовательных средств и быстрого прототипирования ройной интеллигентности, динамики толпы или распределенного ИИ.

DocumentAI-Backend — это легкий бекенд-фреймворк, автоматизирующий извлечение текста, полей форм и структурированных данных из документов. Он обеспечивает REST API для загрузки PDF и изображений, обработки через Google Document AI с резервным OCR и возвращает разобранные результаты в формате JSON. Созданный на Python, FastAPI и Docker, он обеспечивает быструю интеграцию, масштабируемость и возможность настройки с помощью конфигурируемых пайплайнов и промежуточного ПО.

Web LLM Assistant — это лёгкий фреймворк с открытым исходным кодом, который превращает ваш браузер в платформу для инференса ИИ. Он использует бэкенды WebGPU и WebAssembly для прямого запуска LLM на клиентских устройствах без серверов, обеспечивая конфиденциальность и возможность работы в офлайн-режиме. Пользователи могут импортировать и переключаться между моделями, такими как LLaMA, Vicuna, Alpaca, общаться с ассистентом и видеть потоковые ответы. Модульный UI на базе React поддерживает темы, историю диалогов, системные prompts и расширения в виде плагинов для пользовательского поведения. Разработчики могут настраивать интерфейс, интегрировать внешние API и тонко настраивать prompts. Для развертывания достаточно разместить статические файлы, сервер не требуется. Web LLM Assistant делает возможным высокопроизводительную локальную инференс в любом современном браузере.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.

Minimalist Agent предоставляет базовую структуру для создания AI-агентов на Python. Он использует классы агентов LangChain и API OpenAI для выполнения многошагового мышления, динамического выбора инструментов и исполнения функций. Вы можете клонировать репозиторий, настроить ключ API OpenAI, определить собственные инструменты или конечные точки и запускать CLI-скрипт для взаимодействия с агентом. Проект ориентирован на ясность и расширяемость, что облегчает изучение, изменение и расширение поведения основных агентов для экспериментов или обучения.