ElizaOS предоставляет надежный набор инструментов для проектирования, тестирования и внедрения автономных AI-агентов в проектах на TypeScript. Разработчики определяют личности агентов, цели и архитектуру памяти, затем используют систему планирования ElizaOS для определения последовательности задач. Модульная архитектура подключателей упрощает интеграцию с системами коммуникации — Discord, Telegram, Slack, X — и блокчейн-сетями через Web3-адаптеры. ElizaOS поддерживает различные бекенды LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), позволяя легко переключаться между моделями. Поддержка плагинов расширяет функциональность с помощью пользовательских навыков, логирования и мониторинга. Через CLI и SDK команды могут менять конфигурации агентов, отслеживать производительность и масштабировать развертывания в облачных или локальных средах. ElizaOS позволяет автоматизировать взаимодействия с клиентами, маркетинг в соцсетях и бизнес-процессы с помощью автономных цифровых работников.

Nova предоставляет полный набор инструментов для создания автономных AI-агентов на Python. В него входит планировщик, разлагающий цели на конкретные шаги, система плагинов для интеграции любых внешних инструментов или API и модуль памяти для хранения и вызова контекста общения. Разработчики могут настроить индивидуальное поведение, отслеживать решения агента через логи и расширять функциональность минимальным кодом. Nova упрощает весь цикл жизни агента — от разработки до запуска.

llm-lab обеспечивает гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает движок оркестровки агентов, поддержку пользовательских шаблонов, отслеживание состояния и памяти, а также бесшовную интеграцию с внешними API и плагинами. Пользователи могут писать сценарии, определять цепочки инструментов, симулировать взаимодействия и собирать журналы производительности. В рамках также есть встроенный тестовый набор для проверки поведения агентов на соответствие ожидаемым результатам. Благодаря расширяемости, llm-lab позволяет разработчикам менять поставщиков LLM, добавлять новые инструменты и совершенствовать логику агентов через итерационные эксперименты.