OpenAssistant предлагает полный набор инструментов для построения и тонкой настройки ИИ-агентов, адаптированных под конкретные задачи. Включает скрипты обработки данных для преобразования сырых диалогов в обучающие форматы, модели для обучения по инструкциям и утилиты для мониторинга прогресса обучения. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать внешние API для расширенных функций, таких как поиск знаний и автоматизация рабочих процессов. Пользователи могут оценивать производительность агента, используя преднастроенные бенчмарки, визуализировать взаимодействия через интуитивный веб-интерфейс и разворачивать готовые к продакшену эндпоинты с контейнеризацией. Его расширяемая база кода поддерживает различные бэкенды глубокого обучения, что позволяет настраивать архитектуры моделей и стратегии обучения. Предоставляя полную поддержку — от подготовки набора данных до развертывания — OpenAssistant ускоряет цикл разработки решений на базе разговорных ИИ.

Softr - это универсальная платформа без кода, позволяющая пользователям легко создавать пользовательские веб-приложения, клиентские порталы и внутренние инструменты. Благодаря бесшовной интеграции с такими источниками данных, как Airtable, Google Sheets и другими, Softr предлагает мощные инструменты и заранее разработанные шаблоны, упрощая процесс разработки приложений. Будь вы небольшим бизнесом, крупным предприятием или индивидуумом, стремящимся быстро создать функциональные приложения, Softr упрощает сложные задачи кодирования и позволяет вам сосредоточиться на создании ценностных решений без необходимости обладания обширными техническими знаниями.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.

AgenticAppBuilder ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя командную строку с одной командой для быстрого создания готовых к производству приложений. Он настраивает конфигурации языковых моделей, системы памяти, интеграцию инструментов и пользовательский интерфейс, позволяя разработчикам сосредоточиться на пользовательской логике агента. Модульная архитектура поддерживает расширяемые цепочки инструментов, бесшовное управление API-ключами и скрипты развертывания для локальных или облачных сред, сокращая шаблонный код и ускоряя прототипирование.

AI Agents — это комплексный фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки интеллектуальных программных агентов. Он предлагает универсальные наборами инструментов для интеграции внешних сервисов, таких как поиск в сети, работа с файлами и собственными API. Встроенные модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между взаимодействиями, обеспечивая сложное многошаговое рассуждение и постоянные диалоги. Фреймворк поддерживает нескольких поставщиков LLM, включая OpenAI и модели с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать модели. Пользователи определяют задачи, назначают инструменты и политики памяти, а основной движок управляет формированием подсказок, вызовами инструментов и парсингом ответов для бесшовной работы агентов.

AgentForge - мощный фреймворк с низким кодом, который упрощает процесс создания AI приложений. Он предоставляет интегрированную среду, в которой пользователи могут разрабатывать, развертывать и тестировать AI решения с минимальными знаниями программирования. Предоставляя заранее подготовленные шаблоны и удобные интерфейсы, AgentForge позволяет пользователям сосредоточиться на проектировании своих AI систем, а не застревать в технических сложностях. От создания чат-ботов до сложных автономных агентов, эта платформа помогает организациям быстро внедрять AI-решения, значительно сокращая время выхода на рынок.

Agentic Workflow — это декларативная рамка, позволяющая разработчикам определять сложные рабочие процессы ИИ, связывая несколько LLM-агентов, каждый с настраиваемыми ролями, подсказками и логикой выполнения. Она обеспечивает встроенную поддержку оркестрации задач, управления состоянием, обработки ошибок и интеграции плагинов, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между агентами и внешними инструментами. Библиотека использует Python и YAML-конфигурации для абстракции определения агентов, поддерживает асинхронные потоки выполнения и расширяется с помощью пользовательских коннекторов и плагинов. Будучи проектом с открытым исходным кодом, она включает подробные примеры, шаблоны и документацию для ускорения разработки и поддержки сложных экосистем агентов ИИ.

BuildShip – это революционный инструмент, предназначенный для разработки облачных решений с использованием визуального интерфейса. Он позволяет разработчикам создавать, управлять и развёртывать API, планируемые задания, функции облака и другие серверные задачи без необходимости в обширном программировании. Платформа предназначена для быстрого развёртывания, обеспечивая, чтобы как новички, так и опытные разработчики могли эффективно создавать и расширять серверные системы. Возможности интеграции BuildShip позволяют осуществлять бесшовные соединения с различными базами данных, инструментами и ИИ моделями, предоставляя полное решение для разработки серверных приложений.

Cargoship предоставляет упрощенное решение для интеграции ИИ в ваши приложения без необходимости в знаниях в области машинного обучения. Выберите из нашей коллекции открытых ИИ моделей, удобно упакованных в контейнеры Docker. Запустив контейнер, вы можете легко развернуть модели и получить доступ к ним через хорошо документируемый API. Это упрощает разработчикам любого уровня навыков интеграцию сложных ИИ возможностей в их программное обеспечение, тем самым сокращая время разработки и уменьшая сложность.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.

Структура Dynamic Multi-Agent RAG Pathway основана на модульной архитектуре, где каждый агент занимается конкретными задачами — retrieval, поиск по векторам, суммирование контекста или генерация, — а центральный менеджер динамически маршрутизирует входы и выходы между ними. Разработчики могут создавать собственных агентов, собирать пайплайны через легко настраиваемые файлы и использовать встроенную поддержку логов, мониторинга и плагинов. Этот фреймворк ускоряет создание сложных решений на базе RAG, обеспечивает адаптивное разбиение задач и параллельную обработку для повышения пропускной способности и точности.

Inngest - это мощная платформа ИИ, разработанная для разработчиков, чтобы строить веб-приложения через безсерверные функции. Она предлагает интерфейс без кода, позволяя бесшовно интегрировать различные API и сервисы. С Inngest пользователи могут автоматизировать рабочие процессы и эффективно управлять механикой, основанной на событиях, минимизируя потребность в масштабном кодировании и максимизируя продуктивность. Эта платформа упрощает процессы на стороне сервера, обеспечивая при этом масштабируемость приложений и легкость в обслуживании.

Lamatic — это платформа как услуга (PaaS), разработанная для упрощения создания агентов ИИ с мощными функциональными возможностями, сочетая визуальный конструктор с низким кодом, встроенные векторные хранилища и бесшовные подключения к различным приложениям, источникам данных и ведущим моделям ИИ. Платформа позволяет быстро разрабатывать, тестировать и развертывать высокопроизводительных агентов ИИ, обеспечивая надежность и оптимизацию производительности за счет автоматизированных рабочих процессов, отслеживания в реальном времени и целевых отчетов. С помощью Lamatic у команд есть инструменты для более быстрой итерации и бесшовного развертывания решений, что улучшает пользовательский опыт и эффективность.

Langroid предоставляет полный каркас для агентов, который позволяет разработчикам создавать сложные приложения на базе ИИ с минимальными затратами. Он имеет модульный дизайн, позволяющий настраивать персонажей агентов, хранить состояние памяти для сохранения контекста и беспрепятственно интегрироваться с крупными языковыми моделями (LLMs), такими как OpenAI, Hugging Face и частными API-эндпоинтами. Наборы инструментов Langroid позволяют агентам выполнять код, получать данные из баз данных, вызывать внешние API и обрабатывать мультимодальные входы, такие как текст, изображения и аудио. Его движок оркестрации управляет асинхронными рабочими потоками и вызовами инструментов, а система плагинов облегчает расширение возможностей агентов. Обеспечивая абстракцию сложных взаимодействий с LLM и управление памятью, Langroid ускоряет разработку чат-ботов, виртуальных помощников и решений для автоматизации задач в различных областях.

ShipGPT - это готовый репозиторий ИИ для фронтенда и бэкенда, предлагающий обширный шаблон для различных случаев использования ИИ. Он включает в себя шаблоны и инструменты, необходимые для создания таких приложений, как ChatBase, ChatPDF и Jenni AI. Предлагая структурированный и упрощенный подход, ShipGPT стремится ускорить процесс разработки, облегчая разработчикам и компаниям интеграцию возможностей ИИ в свои продукты.

MARFT — это основанный на Python инструмент для больших языковых моделей (LLM), позволяющий воспроизводить эксперименты и быстро прототипировать системы совместного ИИ.

Этот фреймворк предоставляет архитектуру на базе сервера, поддерживающую несколько MCP (Multi-Channel Processing) серверов для обработки одновременных диалогов, сохранения контекста между сессиями и интеграции внешних сервисов через плагины. Разработчики могут настраивать коннекторы для платформ обмена сообщениями, определять пользовательские вызовы функций и масштабировать экземпляры с помощью Docker или нативных хостов. В него входят логирование, обработка ошибок и модульный конвейер для расширения возможностей без изменения исходного кода.

MVPfy — это платформа, разработанная для помощи предпринимателям в создании минимально жизнеспособных продуктов (MVP) без длительных и дорогостоящих процессов разработки. Она позволяет пользователям проверять свои стартап-идеи с минимальными рисками, используя прототипы и обратную связь от пользователей. Платформа включает инструменты и методологии, направленные на ускорение процесса создания MVP, позволяя компаниям быстро реагировать на рыночные требования и эффективно улучшать характеристики своих продуктов.

NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.