Agentfy обеспечивает модульную архитектуру для построения AI-агентов, объединяя LLM, бекенды памяти и интеграции инструментов в единый исполняемый окружение. Разработчики объявляют поведение агента с помощью классов Python, регистрируют инструменты (REST API, базы данных, утилиты) и выбирают хранилища памяти (локальные, Redis, SQL). Framework управляет подсказками, действиями, вызовами инструментов и управлением контекстом для автоматизации задач. Встроенная CLI и поддержка Docker позволяют развернуть агент в один клик в облаке, на периферийных устройствах или на рабочем столе.

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.

CrewAI Agent Generator использует интерфейс командной строки для инициализации нового проекта ИИ-агента с структурированными папками, примерными шаблонами подсказок, определениями инструментов и тестовыми заготовками. Вы можете настраивать соединения с OpenAI, Azure или пользовательскими LLM-ендпоинтами; управлять памятью агента с помощью векторных хранилищ; организовывать работу нескольких агентов в совместных рабочих процессах; просматривать подробные логи разговоров; и развертывать ваших агентов на Vercel, AWS Lambda или Docker с помощью встроенных скриптов. Это ускоряет разработку и обеспечивает единообразную архитектуру AI-проектов.

Этот фреймворк позволяет пользователям проектировать, настраивать и развертывать несколько AI-агентов, которые общаются через JSON-сообщения через центральный оркестратор. Каждый агент может иметь разные роли, подсказки и модули памяти, а также подключать любые поставщики LLM, реализовав интерфейс провайдера. Система поддерживает постоянную историю беседы, динамическую маршрутизацию и модульные расширения. Идеально подходит для моделирования дебатов, автоматизации потоков поддержки клиентов или координации многошагового создания документов. Работает на Python с поддержкой Docker для контейнеризированных развертываний.

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.

RAGApp предназначен для упрощения всего процесса RAG, предоставляя готовые интеграции с популярными векторными базами данных (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) и крупными языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Включает инструменты для загрузки данных и преобразования документов в векторные представления, механизмы поиска с учетом контекста для точного выбора знаний и встроенный интерфейс чата или REST API сервер для развертывания. Разработчики легко могут расширять или заменять любые компоненты — добавлять пользовательские препроцессоры, интегрировать внешние API как инструменты, или менять провайдеров LLM — используя Docker и CLI инструментарий для быстрого прототипирования и внедрения в производственную среду.

Taiga — это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания, оркестровки и развертывания автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках предлагаемого решения реализована гибкая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и внешних API, настраиваемый модуль памяти для управления долгосрочным и краткосрочным контекстом диалогов, а также механизм цепочки задач для последовательной обработки многосложных рабочих процессов. Также в Taiga встроена система логирования, метрик и обработки ошибок, обеспечивающих готовность к развертыванию в промышленной среде. Разработчики могут быстро создавать прототипы агентов, расширять их функциональность через SDK и деплоить на различных платформах. Обеспечивая абстракцию сложных логик оркестрации, Taiga позволяет командам сосредоточиться на построении интеллектуальных ассистентов, умеющих исследовать, планировать и выполнять действия без ручного вмешательства.

OCO-Agent использует совместимые с OpenAI языковые модели для преобразования обычных подсказок в управляемые рабочие процессы. Предлагает гибкую систему плагинов для интеграции внешних API, команд Shell и обработчиков данных. Фреймворк хранит историю диалогов и контекст в памяти, что позволяет выполнять длительные и многоступенчатые задачи. С интерфейсом CLI и поддержкой Docker, OCO-Agent ускоряет прототипирование и развертывание интеллектуальных помощников для операций, аналитики и повышения производительности разработчиков.

Pi Web Agent — легкий расширяемый каркас для создания ИИ-чат-агентов в интернете. Он использует Python FastAPI на серверной стороне и React на клиенте для обеспечения интерактивных диалогов с помощью OpenAI, Cohere или локальных LLMs. Пользователи могут загружать документы или подключать внешние базы данных для семантического поиска через векторные хранилища. Архитектура плагинов позволяет разрабатывать собственные инструменты, вызовы функций и интеграцию сторонних API локально. Предлагается полный исходный код, шаблоны подсказок, основанные на ролях, и настраиваемое хранилище памяти для создания персонализированных ИИ-ассистентов.