Arenas разработана для оптимизации жизненного цикла разработки агентов, основанных на LLM. Разработчики могут определять персоны агентов, интегрировать внешние API и инструменты в виде плагинов, а также создавать многошаговые рабочие процессы с помощью гибкого DSL. Фреймворк управляет памятью диалогов, обработкой ошибок и логированием, обеспечивая создание устойчивых RAG-пайплайнов и совместную работу нескольких агентов. С помощью интерфейса командной строки и API REST команды могут прототипировать агентов локально и развертывать как микросервисы или приложениями в контейнерах. Arenas поддерживает популярных поставщиков LLM, предлагает панели мониторинга и включает предустановленные шаблоны для распространённых сценариев. Эта гибкая архитектура снижает объем шаблонного кода и ускоряет вывод решений на базе AI в таких областях, как взаимодействие с клиентами, исследования и обработка данных.

Co-Sight — это открытая платформа искусственного интеллекта, которая упрощает разработку и развертывание решений анализа видео в реальном времени. Она предоставляет модули для сбора видеоданных, их предварительной обработки, обучения моделей и распределённого вывода как на периферийных устройствах, так и в облаке. Встроенная поддержка обнаружения объектов, классификации, отслеживания и оркестрации конвейеров обеспечивает низкую задержку при обработке и высокую пропускную способность. Модульный дизайн интегрируется с популярными библиотеками глубокого обучения и масштабируется благодаря Kubernetes. Разработчики могут определять конвейеры с помощью YAML, разворачивать с помощью Docker и отслеживать производительность через веб-панель. Co-Sight помогает создавать продвинутые системы видеонаблюдения для умных городов, интеллектуального транспорта и промышленного контроля качества, уменьшая время разработки и сложность эксплуатационных процессов.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.

ExampleAgent — это разработческое средство, предназначенное для ускорения создания ИИ-ассистентов. Оно напрямую интегрируется с моделями GPT от OpenAI для обработки понимания и генерации естественного языка и предлагает расширяемую систему плагинов для добавления пользовательских инструментов или API. Фреймворк управляет контекстом диалога, памятью и обработкой ошибок, позволяя агентам выполнять поиск информации, автоматизировать задачи и управлять рабочими потоками принятия решений. Благодаря ясным шаблонам кода, документации и примерам команды могут быстро прототипировать область-specific агентов для чат-ботов, извлечения данных, планирования и др.

FMAS (Гибкая система мультиагентов) — это открытая библиотека Python для построения, выполнения и визуализации моделирования мультиагентов. Вы можете определить агентов с собственной логикой принятия решений, настроить модель окружения, установить каналы обмена сообщениями для коммуникации и запускать масштабируемое моделирование. FMAS предоставляет хуки для мониторинга состояния агентов, отладки взаимодействий и экспорта результатов. Его модульная архитектура поддерживает плагины для визуализации, сбора метрик и интеграции с внешними источниками данных, что делает его идеальным для исследований, обучения и прототипирования автономных систем в реальных условиях.

NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.

WanderMind предлагает модульную архитектуру для построения самоуправляемых агентов ИИ. Она управляет постоянным хранилищем памяти для сохранения контекста между сессиями, объединяет внешние инструменты и API для расширенной функциональности и управляет многосложным рассуждением через настраиваемые планировщики. Разработчики могут подключать разные поставщики LLM, определять асинхронные задачи и расширять систему новыми адаптерами инструментов. Этот фреймворк ускоряет эксперименты с автономными рабочими процессами, позволяя создавать приложения от поиска идей до автоматизированных исследовательских помощников без значительных инженерных затрат.

Askman - это инновационное расширение для браузера, которое позволяет пользователям интегрировать функции ИИ непосредственно в их веб-страницы. Используя возможности совместимых с OpenAI протоколов, пользователи могут настраивать индивидуальные подсказки и запросы с использованием заголовков страниц, содержимого и выделенного текста. Этот инструмент также поддерживает бесплатные пробные API, предлагаемые SiliconFlow, и является открытым исходным кодом, что позволяет сообществу участвовать в его разработке. Это универсальный инструмент, идеально подходящий для улучшения серфинга с помощью функций продвинутого чата и извлечения информации.

GPT-Stores — это специализированный рынок для кастомизированных версий GPT, разработанных экспертами и участниками сообщества. Пользователи могут просматривать широкий ассортимент GPT, адаптированных для выполнения конкретных задач, от автоматизации бизнеса до личной помощи. Каждая GPT разработана для предоставления уникальных функций, что помогает пользователям оптимизировать рабочие процессы и повышать производительность.

Пример LLM Agents предоставляет практическую базу кода для создания AI-агентов на Python. Демонстрирует регистрацию пользовательских инструментов (поиск в сети, математический решатель через WolframAlpha, CSV-анализатор, Python REPL), создание чат- и поисковых агентов, а также подключение к векторным хранилищам для ответов на вопросы по документам. Репозиторий иллюстрирует шаблоны для сохранения памяти диалогов, динамической маршрутизации вызовов инструментов и цепочки нескольких подсказок LLM для решения сложных задач. Пользователи учатся интегрировать сторонние API, структурировать рабочие процессы агентов и расширять рамки новыми возможностями, — практическое руководство для разработчиков-экспериментов и прототипирования.

Overeasy — это основанная на Python открытая платформа для оркестрации ИИ-агентов, управляемых LLM, в различных сферах. Она предоставляет модульную архитектуру для определения агентов, настройки хранилищ памяти и интеграции внешних инструментов, таких как API, базы знаний и базы данных. Разработчики могут подключаться к OpenAI, Azure или собственным LLM-эндоинтам и проектировать динамические рабочие процессы с одним или несколькими агентами. Механизм оркестрации Overeasy управляет делегированием задач, принятием решений и стратегиями восстановления, что обеспечивает надежных цифровых работников для исследований, поддержки клиентов, анализа данных, планирования и других задач. Подробная документация и примеры проектов позволяют быстро разворачивать систему на Linux, macOS и Windows.

AI-Agents предоставляет гибкую архитектуру агента, которая оркестрирует планировщики языковых моделей, модули постоянной памяти и подключаемые наборы инструментов. Разработчики определяют инструменты для HTTP-запросов, операций с файлами и собственной логики, затем настраивают планировщик LLM для выбора вызываемого инструмента. Память сохраняет контекст и историю диалогов. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, восстановлением ошибок и логированием, что позволяет быстро прототипировать интеллектуальных помощников, аналитиков данных или ботов автоматизации без переписывания основной логики оркестрации.

Agent Nexus предлагает модульную архитектуру для проектирования, настройки и выполнения взаимосвязанных ИИ-агентов, которые сотрудничают для выполнения сложных задач. Разработчики могут динамически регистрировать агентов, настраивать их поведение с помощью Python-модулей и задавать коммуникационные пайплайны через простые YAML-конфигурации. Встроенный маршрутизатор сообщений обеспечивает надежный поток данных между агентами, а встроенные инструменты логирования и мониторинга помогают отслеживать производительность и устранять ошибки. Благодаря поддержке популярных библиотек ИИ, таких как OpenAI и Hugging Face, Agent Nexus облегчает интеграцию различных моделей. Будь то прототипирование исследовательских экспериментов, создание автоматизированных помощников поддержки или моделирование многодействующих сред, Agent Nexus упрощает разработку и тестирование совместных ИИ-систем — как в академических, так и в коммерческих целях.

Agentin — это открытая библиотека Python, предназначенная для помощи разработчикам в создании интеллектуальных агентов, способных планировать, действовать и учиться. Она предоставляет абстракции для управления диалоговой памятью, интеграции внешних инструментов или API и оркестрации нескольких агентов в параллельных или иерархических рабочих потоках. Благодаря настраиваемым модулям планирования и поддержке пользовательских оберток для инструментов, Agentin позволяет быстро прототипировать автономных агентов обработки данных, чат-ботов поддержки клиентов или научных ассистентов. Фреймворк также предлагает расширяемые хуки для логирования и мониторинга, позволяя легко отслеживать решения агентов и устранять ошибки при сложных многоэтапных взаимодействиях.