Kaizen — современная архитектура AI-агентов, созданная для упрощения управления автономными агентами на базе LLM. Предлагает модульную архитектуру для определения многошаговых рабочих процессов, интеграции внешних инструментов через API и хранения контекста в буферах памяти для поддержания диалогов с сохранением состояния. Конструктор пайплайнов Kaizen позволяет связывать подсказки, выполнять код и запрашивать базы данных в одном orchestrated запуске. Встроенные панели логирования и мониторинга дают представление о производительности агентов и использовании ресурсов в реальном времени. Разработчики могут разворачивать агентов в облаке или локально с поддержкой автошкалирования. Абстрагируя взаимодействие с LLM и операционные вопросы, Kaizen помогает быстро прототипировать, тестировать и масштабировать автоматизацию AI в сферах поддержки клиентов, исследований и DevOps.

LangChain предоставляет комплексный набор инструментов для создания продвинутых приложений на базе LLM, скрывая низкоуровневое взаимодействие с API и предоставляя повторно используемые модули. С системой шаблонов подсказок разработчики могут задавать динамические запросы и соединять их для выполнения многошаговых рассуждений. Встроенная система агентов объединяет выходы LLM с вызовами внешних инструментов, позволяя осуществлять автономное принятие решений и выполнение задач, таких как веб-исследования или запросы к базам данных. Модули памяти сохраняют контекст диалогов, поддерживая состояние на протяжении нескольких обменов. Интеграция с векторными базами данных обеспечивает дополнение ответа за счёт релевантных знаний. Расширяемые хуки обратных вызовов позволяют настраивать логирование и мониторинг. Модульная архитектура LangChain способствует быстрому прототипированию и масштабируемости, поддерживая развертывание как на локальных машинах, так и в облаке.

Lazy AI преобразует ландшафт разработки программного обеспечения, предоставляя пользователям простые в использовании инструменты для создания веб-приложений. С помощью шаблонов на основе ИИ и мощных функций настройки как разработчики, так и неразработчики могут создавать сложные приложения с минимальными усилиями. Платформа позволяет изменять шаблоны, интегрировать различные API и развертывать приложение в облаке всего одним кликом. Эта инновация снижает сложность кодирования и позволяет командам сосредоточиться на креативности, эффективности и сотрудничестве.

Leap AI — это платформа и фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания агентов, управляемых ИИ, в различных областях. Модульная архитектура позволяет разработчикам собирать компоненты для интеграции с API, создания разговорных чат-ботов, генерации музыки и интеллектуальной помощи при кодировании. Используя предопределённые соединители, агенты Leap AI могут вызывать внешние RESTful службы, обрабатывать и отвечать на пользовательский ввод, генерировать оригинальные музыкальные треки и предлагать варианты кода в реальном времени. Основанный на популярных библиотеках машинного обучения, он поддерживает интеграцию собственных моделей, ведение журналов и мониторинг. Пользователи могут определять поведение агентов через конфигурационные файлы или расширять функциональность с помощью плагинов на JavaScript или Python. Развертывание упрощается с помощью контейнеров Docker, безсерверных функций или облачных сервисов. Leap AI ускоряет прототипирование и производство агентов для различных задач.

На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.

LLMWare выступает в качестве полного инструментария для создания AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он позволяет определять переиспользуемые цепочки, интегрировать внешние инструменты через простые интерфейсы, управлять состояниями памяти и координировать многошаговые рассуждения между языковыми моделями и downstream-сервисами. С помощью LLMWare разработчики могут подключать различные бэкенды моделей, настраивать логику решения агента и добавлять пользовательские наборы инструментов для задач таких как веб-поиск, запросы к базам данных или вызовы API. Его модульная архитектура обеспечивает быстрое создание автономных агентов, чатботов или исследовательских помощников с встроенным логированием, обработкой ошибок и адаптерами для развертывания в разработке и на производстве.

NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

Enso — это платформа, основанная на браузере, которая позволяет пользователям создавать настраиваемых ИИ-агентов с помощью визуального конструктора на основе потоков. Пользователи перетаскивают модульные компоненты кода и ИИ, конфигурируют API-интеграции, внедряют интерфейсы чата и предварительно просматривают интерактивные рабочие процессы в реальном времени. После разработки агенты можно мгновенно протестировать и одним щелчком разместить в облаке или экспортировать в виде контейнеров. Enso упрощает сложные задачи автоматизации, сочетая простоту без кода с полной расширяемостью кода, что позволяет быстро разрабатывать интеллектуальных помощников и рабочие процессы на основе данных.

Podaki – это инновационная платформа на основе ИИ, предназначенная для автоматизации генерации кода для серверной части веб-сайтов. Преобразуя естественный язык и требования пользователей в чистый, структурированный код, Podaki позволяет разработчикам оптимизировать их рабочий процесс. Этот инструмент идеально подходит для создания сложных систем и инфраструктуры для серверной части без необходимости вручную писать обширный код. Кроме того, он гарантирует, что сгенерированный код безопасен и может быть развернут в облаке, что облегчает обновления и обслуживание для технических команд.

PySpur предоставляет интегрированную среду для построения, тестирования и развертывания ИИ-агентов через удобный узловой интерфейс. Разработчики собирают цепочки действий — таких как вызовы языковых моделей, получение данных, ветвление решений и взаимодействие с API — перетаскиванием и соединением модульных блоков. Режим живого моделирования позволяет верифицировать логику, инспектировать промежуточные состояния и отлаживать рабочие процессы перед развертыванием. PySpur также предлагает контроль версий потоков агентов, профилирование производительности и однокнопочное развертывание в облако или локальную инфраструктуру. Благодаря поддержке подключаемых коннекторов и популярным LLM и векторным базам данных команды могут быстро прототипировать сложные рассуждающие агенты, автоматизированных помощников или данные pipeline. Открытый исходный код и расширяемая архитектура минимизируют шаблонный код и инфраструктурные накладные расходы, позволяя быстрее итерации и более надежные решения агента.

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.

В основе AGIFlow — интуитивная панель, позволяющая собирать ИИ-агентов в динамичные рабочие процессы, определяя триггеры, условную логику и обмен данными между агентами. Каждый узел может запускать пользовательский код, вызывать внешние API или использовать готовые модели для обработки языка, визуальных данных или анализа информации. Встроенные соединители позволяют подключать популярные базы данных, веб-сервисы и платформы обмена сообщениями, что упрощает интеграцию и оркестровку систем. Возможности контроля версий и отката позволяют быстро итеративно улучшать рабочие процессы, а мониторинг в реальном времени, панели метрик и оповещения обеспечивают прозрачность и стабильность. После тестирования рабочие процессы можно развернуть в масштабируемой облачной инфраструктуре с функциями планирования, позволяющими автоматизировать сложные задачи, такие как генерация отчётов, маршрутизация поддержки клиентов или исследовательские пайплайны.

Sentient — это платформа AI-агентов с сохранением состояния, предназначенная для управления неигровыми персонажами и виртуальными личностями. Она включает систему памяти, которая записывает события, движок планирования целей для многосоставных действий и интерфейс беседы для естественного диалога. Разработчики настраивают персонажей с помощью настраиваемых характеристик, целей и баз знаний. SDK и API Sentient для Unity, Unreal, JavaScript и Node.js обеспечивают бесшовную интеграцию как в облаке, так и на локальной инфраструктуре, чтобы предоставлять захватывающие интерактивные цифровые опыты.

SuperSwarm предназначен для оркестрации рабочих процессов на базе ИИ с участием нескольких специализированных агентов, которые взаимодействуют и сотрудничают в режиме реального времени. Он поддерживает динамическую декомпозицию задач, при которой главный контролирующий агент разбивает сложные цели на подсущности и назначает их экспертным агентам. Агенты могут делиться контекстом, обмениваться сообщениями и адаптировать свои подходы с учетом промежуточных результатов. Платформа предлагает веб-интерфейс, REST API и CLI для развертывания и мониторинга. Разработчики могут определять пользовательские роли, конфигурировать топологии роя и интегрировать внешние инструменты через плагины. SuperSwarm масштабируется горизонтально с использованием оркестрации контейнеров, обеспечивая надежную работу при больших нагрузках. Логи, метрики и визуализации помогают оптимизировать взаимодействия агентов, делая ее подходящей для передовых исследований, автоматизации поддержки клиентов, генерации кода и процессов принятия решений.

Шаблон Arcade Vercel AI — это open-source шаблон, разработанный для быстрого старта проектов веб-сайтов с ИИ с использованием SDK Vercel AI. Он включает предварительно созданные компоненты для интерфейсов чата, серверных маршрутов API и файлов конфигурации агентов. Благодаря простой структуре файлов разработчики могут определять своих ИИ-агентов, подсказки и параметры моделей. Шаблон автоматически обрабатывает аутентификацию, маршруты и параметры развертывания, что обеспечивает быструю итерацию. Используя API ArcadeAI, пользователи могут интегрировать генеративный текст, поиск в базе данных и пользовательскую бизнес-логику. В результате получается масштабируемый и поддерживаемый сайт на ИИ, который можно развернуть за считанные минуты на edge-сети Vercel.

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.

Агент AVA для WhatsApp — это настраиваемый голосовой ассистент, интегрирующийся с WhatsApp через Twilio. Используя обработку естественного языка, он обрабатывает сообщения пользователей, поддерживает контекст в многосложных диалогах, соединяется с внешними API или базами данных и автоматизирует задачи по поиску данных, бронированию встреч и оповещениям. Его можно развернуть в облачных сервисах, масштабировать для поддержки нескольких пользователей и расширять с помощью пользовательских модулей для бизнес-задач или личных нужд.

bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

Chart — это универсальная платформа, которая позволяет инновационным финтех-компаниям оптимизировать и автоматизировать процессы проверки доходов и оформления клиентов. Используя гибкие методы интеграции и обеспечивая молниеносную производительность, Chart упрощает сложности финансовой проверки, гарантируя точные и своевременные результаты. Созданный для адаптивности и эффективности, Chart упаковывает модели в высокопроизводительные C++ серверы, предлагая безопасное и надежное развертывание в облачных аккаунтах пользователей.