AgentSmith — это модульная платформа для оркестрации агентов, написанная на Python, которая позволяет разработчикам определять, конфигурировать и совместно запускать нескольких ИИ-агентов. Каждый агент может выполнять специализированные роли — исследователь, планировщик, программист или рецензент — и общаться через внутреннюю систему сообщений. AgentSmith поддерживает управление памятью через хранилища векторов, такие как FAISS или Pinecone, разбиение задач на подпункты и автоматический контроль для достижения целей. Конфигурация агентов и пайплайнов осуществляется через удобочитаемые YAML-файлы, а платформа легко интегрируется с API OpenAI и собственными моделями LLM. Встроены средства логирования, мониторинга и обработки ошибок, что делает ее идеальной для автоматизации процессов разработки программного обеспечения, анализа данных и систем поддержки принятия решений.

FreeThinker обеспечивает модульную архитектуру для определения агентов ИИ, которые могут автономно выполнять задачи, используя большие языковые модели, модули памяти и внешние инструменты. Разработчики могут конфигурировать агентов с помощью Python или YAML, подключать кастомные инструменты для поиска в Интернете, обработки данных или вызовов API, а также использовать встроенные стратегии планирования. Фреймворк управляет последовательным выполнением, сохранением контекста и агрегацией результатов, позволяя агентам работать автономно в исследовательских, автоматизационных или системах поддержки принятия решений.

OpenMAS предназначена для развития и оценки децентрализованных ИИ-агентов и стратегий координации мультиагентов. Она обладает модульной архитектурой, позволяющей определять собственное поведение агентов, динамические модели окружения и протоколы межагентского обмена сообщениями. Структура поддерживает физическое моделирование, событийное выполнение и интеграцию AI-алгоритмов через плагины. Пользователи могут конфигурировать сценарии через YAML или Python, визуализировать взаимодействия агентов и собирать показатели эффективности с помощью встроенных аналитических инструментов. OpenMAS ускоряет прототипирование в исследовательских областях, таких как роевой интеллект, совместные роботы и распределенные решения.

TDD-GPT-Agent интегрирует модели GPT-4 или GPT-3.5 от OpenAI в интерфейс командной строки на Python для управления полностью автоматизированным циклом тестируемой разработки. На основе спецификации функции разработчика он создает файлы тестов pytest, запускает тесты локально, анализирует сбои и создает код реализации, соответствующий утверждениям. Цикл повторяется, пока все тесты не пройдут. Настраивается через YAML-файл, поддерживает настройку подсказок, ведение журналов сессий, интеграцию с Git и может быть встроен в пайплайны CI/CD для обеспечения качества. Этот ИИ-обученный рабочий процесс ускоряет разработку, увеличивает покрытие и обеспечивает надежность кода.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

Система лингвистических агентов — это открытый Python-фреймворк для создания интеллектуальных агентов, использующих языковые модели для планирования и выполнения задач. Включает компоненты для управления памятью, регистрации инструментов, планировщика и исполнителя, позволяя агентам сохранять контекст, вызывать внешние API, выполнять web-поиск и автоматизировать процессы. Настраивается через YAML, поддерживает несколько поставщиков LLM для быстрого прототипирования чатботов, резюме контента и автономных помощников. Разработчики могут расширять функциональность, создавая собственные инструменты и backends памяти, а также запускать агентов локально или на сервере.