Local-Super-Agents предоставляет платформу на Python для создания автономных AI-агентов, полностью работающих локально. В рамках используются модульные компоненты, такие как хранилища памяти, наборы инструментов для API-интеграции, адаптеры LLM и управление агентами. Пользователи могут определять собственных задачевых агентов, цепочки действий и моделировать работу нескольких агентов в изолированной среде. Он устраняет сложности настроек с помощью CLI, шаблонов и расширяемых модулей. Отсутствие облачных зависимостей обеспечивает сохранность данных и контроль ресурсов. Система плагинов позволяет интегрировать веб-скреперы, базы данных и пользовательские Python-функции, что облегчает рабочие процессы автономных исследований, извлечения данных и локальной автоматизации.

Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.

Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.