Спецификация корпоративных ИИ-агентов определяет всеобъемлющий стандарт для агентов корпоративного уровня, включая схемы манифестов для идентификации, описания, триггеров, управления памятью и поддерживаемых инструментов. Включает форматы определения инструментов на основе JSON, руководства по оркестровке пайплайнов и рабочих процессов, а также стандарты версионирования для обеспечения последовательных развертываний. Поддерживает расширяемость через регистрацию пользовательских инструментов, лучшие практики по безопасности и управлению, а также интеграцию с различными средами выполнения. Соблюдая стандарт, команды могут создавать, делиться и поддерживать ИИ-агентов в нескольких средах, способствуя сотрудничеству, масштабируемости и единообразию в крупных организациях.

FreeAct использует модульную архитектуру для упрощения создания ИИ-агентов. Разработчики задают общие цели и настраивают модуль планирования для генерации пошаговых планов. Компонент рассуждения оценивает реализуемость плана, а движок выполнения организует вызовы API, запросы к базам данных и взаимодействия с внешними инструментами. Управление памятью отслеживает контекст разговора и исторические данные, позволяя агентам принимать обоснованные решения. Регистрация среды упрощает интеграцию пользовательских инструментов и сервисов, обеспечивая динамическую адаптацию. FreeAct поддерживает несколько бэкендов LLM и может развертываться на локальных серверах или облачных средах. Благодаря открытой архитектуре и расширяемому дизайну, он способствует быстрому прототипированию интеллектуальных агентов для исследований и промышленного использования.

GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

LocalAgent использует современные LLM для интерпретации подсказок пользователя и выполнения действий на локальной машине. Он может искать и редактировать файлы, запускать shell-команды, совершать веб-поиски и взаимодействовать с зарегистрированными пользовательскими инструментами. Поддерживая контекст между сессиями, он запоминает предыдущие задачи и переменные. Разработчики могут быстро создавать проекты, рефакторить код или автоматизировать настройку окружения без выхода из терминала. Его модульная структура позволяет легко интегрировать API локальных или удалённых моделей и расширять рабочие процессы с помощью дополнительных инструментов.

Spider Clients — легкие SDK, специфичные для языка, которые взаимодействуют с сервером оркестрации Spider для координации задач AI-агентов. Используя HTTP-запросы, клиенты позволяют пользователям открывать интерактивные сессии, отправлять многоступенчатые цепочки, регистрировать пользовательские инструменты и получать потоковые ответы AI в реальном времени. Они автоматически обрабатывают аутентификацию, сериализацию шаблонов подсказок и восстановление после ошибок, обеспечивая единый API для Node.js и Python. Разработчики могут настроить политики повторных попыток, журналировать метаданные и интегрировать пользовательские промежуточные слои. CLI-клиент поддерживает быстрые тесты и прототипирование рабочих процессов через терминал. Совместно эти клиенты ускоряют разработку AI-усиленных агентов, скрывая низкоуровневые детали сети и протоколов, позволяя сосредоточиться на дизайне подсказок и логике оркестрации.

ZhipuAI Agent к OpenAI — специализированный фреймворк, созданный для соединения служб завершения чата ZhipuAI с интерфейсами агента в стиле OpenAI. Предоставляет SDK на Python, имитирующий парадигму вызовов функций OpenAI и поддерживающий интеграцию сторонних инструментов, позволяя разработчикам определять настраиваемые инструменты, вызывать внешние API и сохранять контекст диалога между ходами. Фреймворк управляет оркестровкой запросов, динамическим формированием подсказок и разбором ответов, возвращая структурированные данные, совместимые с форматом ChatCompletion OpenAI. Абстрагируя различия API, он обеспечивает беспрепятственное использование китайских моделей ZhipuAI в существующих рабочих процессах, ориентированных на OpenAI. Идеально подходит для создания чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов, которые требуют возможностей китайских LLM без изменения существующего кода на базе OpenAI.

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.

Bot-With-Plan предоставляет модульный шаблон на Python для построения AI-агентов, которые сначала создают подробный план перед выполнением. Он использует GPT от OpenAI для анализа инструкций пользователя, разбиения задач на последовательные шаги, проверки плана и последующего выполнения каждого через внешние инструменты (например, поиск в интернете или калькуляторы). Включает управление подсказками, анализ планов, оркестрацию выполнения и обработку ошибок. Разделение фаз планирования и исполнения обеспечивает лучший контроль, облегчает отладку и расширение функционала с новыми инструментами или возможностями.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

ChainLite упрощает создание AI-агентов, снимая сложность оркестрации LLM и переводя её в переиспользуемые модули цепочек. Используя простые декораторы Python и файлы конфигурации, разработчики определяют поведение агента, интерфейсы инструментов и структуры памяти. Фреймворк интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) и внешними источниками данных (API, базы данных), позволяя агентам получать информацию в реальном времени. Встроенный браузерный UI, подкрепленный Streamlit, позволяет пользователям просматривать историю по токенам, отлаживать подсказки и визуализировать графы выполнения цепочек. ChainLite поддерживает множество целей развертывания — от локальной разработки до производственных контейнеров, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между учеными данных, инженерами и продуктологами.

ImageAgent — это фреймворк агента на Python, подключающийся к API OpenAI и моделям зрения для выполнения генерации изображений из текста, редактирования изображений (инпейнинг, перенос стиля) и анализа изображений (подписи, обнаружение объектов). Он использует оркестрацию типа LangChain для автономного управления несколькими шагами, обработки парсинга подсказок и может быть расширен пользовательскими инструментами и пайплайнами для индивидуальных рабочих процессов изображений.

LAWLIA предоставляет структурированный интерфейс для определения поведения агентов, плагинов инструментов и управления памятью для разговорных или автономных рабочих процессов. Разработчики могут интегрироваться с основными API LLM, настраивать шаблоны подсказок и регистрировать пользовательские инструменты, такие как поиск, калькуляторы или соединители баз данных. Через класс Agent LAWLIA управляет планированием, выполнением действий и интерпретацией ответов, поддерживая многократные взаимодействия и динамичный вызов инструментов. Его модульная архитектура позволяет расширять возможности через плагины, создавая агентов для поддержки клиентов, анализа данных, помощи с кодом или генерации контента. Фреймворк упрощает разработку агентов, управляя контекстом, памятью и обработкой ошибок через единый API.

llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.

mini-agi разработан, чтобы упростить создание автономных ИИ-агентов, предоставляя минимальный и модульный каркас. Написанный на Python, он использует языковые модели OpenAI для интерпретации высокоуровневых целей, разложения их на подзадачи и оркестрации вызовов инструментов, таких как HTTP-запросы, операции с файлами или пользовательские действия. В рамках фреймворка реализовано хранилище памяти для отслеживания состояния агента и результатов, модуль планирования для разбиения задач с использованием эвристик на основе стоимости, и модуль исполнения, который последовательно вызывает инструменты. С помощью конфигурационных файлов пользователи могут вставлять собственные инструменты, определять шаблоны подсказок и регулировать глубину планирования. Легкая архитектура mini-agi делает его идеальным для прототипирования ИИ-агентов, выполняющих исследовательские запросы, автоматизирующих рабочие процессы или автономно генерирующих код.

OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

Whiz предназначен для предоставления прочной основы для разработки интеллектуальных агентов, выполняющих сложные разговорные и задачевые рабочие процессы. Используя Whiz, разработчики определяют "инструменты" — функции Python или внешние API — которые агент вызывает при обработке запросов пользователя. Встроенный модуль памяти захватывает и восстанавливает контекст беседы, обеспечивая последовательные многоповоротные взаимодействия. Динамический планировщик разбивает цели на действия, а гибкий интерфейс позволяет внедрять собственные политики, реестры инструментов и движки памяти. Whiz поддерживает семантический поиск на базе embedding, ведение журналов для аудита и асинхронное выполнение для масштабирования. Полностью с открытым исходным кодом, Whiz может быть развернут в любом месте, где работает Python, что позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов поддержки клиентов, помощников по анализу данных или специализированных агентов с минимальной подготовкой кода.

JKStack Agents Server служит централизованным слоем оркестрации для развертывания ИИ-агентов. Он предоставляет REST-эндпоинты для определения пространств имен, регистрации новых агентов и запуска их с пользовательскими подсказками, настройками памяти и инструментов. Для взаимодействия в реальном времени сервер поддерживает потоковые WebSocket, отправляя частичные результаты по мере их генерации языковыми моделями. Разработчики могут расширять основные функции через менеджер плагинов для интеграции пользовательских инструментов, поставщиков LLM и хранилищ векторов. Также сервер отслеживает историю запусков, статусы и журналы, обеспечивая наблюдаемость и отладку. Благодаря встроенной поддержке асинхронной обработки и горизонтального масштабирования JKStack Agents Server упрощает развертывание стабильных рабочих процессов на базе ИИ в производстве.

AI-Agent — расширяемый фреймворк на Python, предназначенный для создания автономных агентов на базе моделей GPT от OpenAI и LangChain. В него входят модули для поиска в интернете, поиска в Wikipedia, функций калькулятора и интеграции пользовательских инструментов, что позволяет автоматизировать исследования, анализ данных и запуск скриптов. Пользователи могут настраивать агентов для планирования многошаговых задач, взаимодействия с API, генерации отчетов и выполнения сложных рабочих процессов без вручную вмешательства, повышая производительность в разработке, обработке данных и бизнес-процессе.

Анна Mobile LLM агент — это структура диалогового ИИ, предназначенная для бесшовной интеграции с мобильным приложением Anna Money. Он использует крупные языковые модели для интерпретации естественных команд пользователя, получения данных о счетах и транзакциях в реальном времени через безопасные API и выполнения задач таких, как категоризация расходов, сводки транзакций и советы по бюджету. Разработчики могут настраивать пользовательские инструменты, триггеры и память контекста для адаптации агента к конкретным финансовым рабочим процессам. Поддержка OpenAI, Azure OpenAI и локальных трансформеров, а также интерфейс React Native позволяют обеспечить быстрый, безопасный и персонализированный финансовый помощник для устройств iOS и Android.