Lagent — это ориентированная на разработчиков платформа, которая позволяет создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей. Она предоставляет модули динамического планирования, разбивающие задачи на подцели, системы памяти для сохранения контекста в длительных сессиях и интерфейсы интеграции инструментов для вызовов API или доступа к внешним сервисам. С помощью настраиваемых пайплайнов пользователи могут задавать поведение агента, стратегии формирования подсказок, обработку ошибок и парсинг вывода. Инструменты логирования и отладки Lagent помогают отслеживать этапы принятия решений, а масштабируемая архитектура поддерживает локальные, облачные или корпоративные развертывания. Это ускоряет создание автономных ассистентов, анализаторов данных и автоматизированных рабочих процессов.

NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.

Spellcaster обеспечивает структурированный подход к созданию AI-агентов с помощью «заклинаний» — комбинации подсказок, логики и рабочих процессов. Разработчики пишут YAML-конфигурации для определения ролей агентов, входных и выходных данных, а также шагов оркестрации. Инструмент CLI выполняет заклинания, маршрутизирует сообщения и легко интегрируется с API OpenAI, Anthropic и другими LLM. Spellcaster отслеживает логи выполнения, сохраняет контекст диалога и поддерживает пользовательские плагины для предварительной и последующей обработки. Его интерфейс отладки визуализирует последовательность вызовов и поток данных, упрощая выявление ошибок подсказок и проблем с производительностью. Агрегируя сложные шаблоны оркестрации и стандартизируя шаблоны подсказок, Spellcaster сокращает затраты на разработку и обеспечивает согласованное поведение агентов в различных средах.