Augini позволяет разработчикам создавать умных агентов, способных интерпретировать пользовательский ввод, вызывать внешние API, загружать контекстную память и генерировать согласованные многошаговые ответы. Пользователи могут настраивать каждого агента с помощью настраиваемых комплектов инструментов для поиска в сети, запросов к базам данных, работы с файлами или собственных функций на Python. Интегрированный модуль памяти сохраняет состояние диалогов между сессиями, обеспечивая контекстное взаимодействие. Декларативный API Augini позволяет строить сложные многократные рабочие процессы с ветвями, повторениями и обработкой ошибок. Он бесшовно интегрируется c крупными поставщиками LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Azure AI, и поддерживает развёртывание в виде самостоятельных скриптов, Docker-контейнеров или масштабируемых микросервисов. Augini помогает командам быстро создавать прототипы, тестировать и обслуживать AI-агентов в производственных средах.

CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.

HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.

Jaaz — это расширяемый фреймворк AI-агентов, предназначенный для создания высокоинтерактивных решений чат-ботов и голосовых помощников. Построен на Node.js и JavaScript, он предоставляет основные модули для управления диалогами, памяти, учитывающей контекст, и интеграции сторонних API, что позволяет динамично использовать инструменты во время бесед. Разработчики могут определять собственные навыки, использовать большие языковые модели для понимания естественного языка и интегрировать движки преобразования речи в текст и текста в речь для голосовых взаимодействий. Модульная архитектура Jaaz упрощает развертывание в облаке и локальных инфраструктурах, поддерживая быстрое прототипирование и рабочие процессы высокого уровня.

AI Coder Buddy - это AI-управляемый помощник по кодированию, нацеленный на повышение вашей продуктивности. Он поддерживает более 90 языков программирования, фреймворков и библиотек, предлагая более 145 000 примеров кода, доступных для поиска. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим, нуждающимся в руководстве, или опытным разработчиком, желающим ускорить свой рабочий процесс, AI Coder Buddy предоставляет инструменты и поддержку, необходимые для более умного и эффективного кодирования.

Avalon-LLM — это основанный на Python мультиагентский AI-фреймворк, который позволяет пользователям оркестрировать нескольких агентов, управляемых LLM, в скоординированной среде. Каждый агент можно настроить с использованием определенных инструментов, таких как веб-поиск, работа с файлами и API, для выполнения специализированных задач. Фреймворк поддерживает модули памяти для хранения контекста беседы и долговременных знаний, цепочки рассуждений для улучшения принятия решений и встроенные пайплайны оценки для бенчмаркинга эффективности агентов. Avalon-LLM обеспечивает модульную систему плагинов, позволяющую легко добавлять или заменять компоненты, такие как поставщики моделей, наборы инструментов и хранилища памяти. Простые конфигурационные файлы и интерфейсы командной строки позволяют пользователям развертывать, контролировать и расширять автономные AI-рабочие процессы, адаптированные к исследовательским, разработческим и производственным задачам.

SWE-agent — это ориентированная на разработчика платформа ИИ-агента, которая интегрируется с GitHub, чтобы автономно диагностировать и решать проблемы с кодом. Она работает в Docker или GitHub Codespaces, использует предпочитаемую вами языковую модель и позволяет настраивать наборы инструментов для таких задач, как проверка кода, тестирование и деплой. SWE-agent создает четкие траектории действий, применяет исправления через pull-запросы и предоставляет аналитические данные через свой Траекторий-инспектор, позволяя командам автоматизировать обзор кода, исправление ошибок и очистку репозиториев.