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.

AI Agent Marketplace создан на Next.js и React для предоставления центра, где пользователи могут просматривать, оценивать и развертывать широкий спектр AI-агентов. Платформа извлекает метаданные агентов из вкладов сообщества, предлагая подробные описания, теги возможностей и демонстрации в браузере. Пользователи могут фильтровать агентов по области, функции или поставщику технологий. Для разработчиков репозиторий с открытым исходным кодом включает модульную архитектуру с поддержкой добавления новых записей агентов, настройки конечных точек API и персонализации компонентов интерфейса. Варианты развертывания включают хостинг на Vercel или локальные Docker-контейнеры. Консолидируя разрозненные проекты AI-агентов в один интерфейс поиска, маркетплейс ускоряет эксперименты, сотрудничество и интеграцию в производственные процессы.

AI-Short-Video-Engine управляет несколькими модулями AI в конвейере от начала до конца, превращая пользовательские текстовые подсказки в полированные короткие видео. Система сначала использует большие языковые модели для генерации раскадровки и сценария. Затем Stable Diffusion создает сценические изображения, bark обеспечивает реалистичное озвучивание. Двигатель объединяет изображения, текстовые наложения и аудио в целостное видео, автоматически добавляя переходы и фоновую музыку. Архитектура на основе плагинов позволяет настраивать каждый этап: заменять модели text-to-image или TTS, регулировать разрешение видео и шаблоны стилей. Запуск через Docker или нативный Python, предлагает команды CLI и RESTful API, позволяя разработчикам легко интегрировать AI-управляемое производство видео в существующие рабочие процессы.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

Пакет Kurtosis AutoGPT — это фреймворк AI-агентов, упакованный как модуль Kurtosis, предоставляющий полностью настроенную среду AutoGPT при минимальных усилиях. Он предоставляет и подключает такие сервисы, как PostgreSQL, Redis и векторный хранилище, затем внедряет ваши API-ключи и скрипты агентов в сеть. Используя Docker и Kurtosis CLI, вы можете запускать изолированные экземпляры агентов, просматривать логи, регулировать бюджеты и управлять сетевыми политиками. Этот пакет устраняет сложности инфраструктуры, позволяя командам быстро разрабатывать, тестировать и масштабировать автономные рабочие процессы на базе GPT в воспроизводимом режиме.

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.

Chatpad AI — это бесплатный и с открытым исходным кодом чат-интерфейс, который улучшает взаимодействие с ChatGPT. Он предлагает стильную, удобную и сосредоточенную на конфиденциальности среду, позволяя пользователям проводить беседы и создавать запросы без особых усилий. Саморазмещен с использованием Docker, чтобы обеспечить пользователям полный контроль над своими данными. Будь то саморазмещение с пользовательскими конфигурациями или использование развертываний в один клик, Chatpad AI обеспечивает гибкость и простоту использования, что делает его отличным выбором для тех, кто хочет взаимодействовать с ChatGPT безопасным и удобным образом.

ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.

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.

Deploud — это мощная платформа, предназначенная для быстрого развертывания изображений Docker в Google Cloud Run. Благодаря Deploud пользователи могут воспользоваться автоматизированным созданием скриптов, что позволяет им без труда развертывать свои приложения. Услуга упрощает процесс, управляясь со сложностями кода инфраструктуры, позволяя вам сосредоточиться на создании отличных приложений. Она генерирует проверенные скрипты развертывания, которые работают безупречно, создавая более эффективный рабочий процесс для разработчиков.

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.

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.

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.

Stellar Chat обеспечивает мощную платформу, которая абстрагирует взаимодействие с LLM, управление памятью и интеграцию инструментов, помогая создавать разговорных AI-агентов. Она включает расширяемый пайплайн для обработки пользовательского ввода, расширения контекста через поиск по векторам и вызова LLM с настраиваемыми стратегиями подсказок. Разработчики могут подключать популярные решения для хранения векторов — Pinecone, Weaviate, FAISS — и интегрировать сторонние API или пользовательские плагины для задач поиска в интернете, запросов в базы данных или управления корпоративными приложениями. Поддержка потоковых выходов и обратных связей в реальном времени обеспечивает отзывчивый пользовательский опыт. Включает шаблоны и лучшие практики для поддержки клиентов, поиска знаний и автоматизации внутренних процессов. Развертывание с Docker или Kubernetes позволяет масштабировать систему для производства, оставаясь полностью с открытым исходным кодом под лицензией MIT.

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.

ByteChef предоставляет модульную архитектуру для построения, тестирования и развертывания агентов ИИ. Разработчики определяют профили агентов, прикрепляют плагины пользовательских навыков и управляют мультиядерными рабочими потоками через визуальную веб-IDE или SDK. Она интегрируется с основными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, модели на собственной хостинге) и внешними API. Встроенные средства отладки, журналирования и наблюдения ускоряют итерации. Проекты могут быть развернуты как сервисы Docker или безсерверные функции, обеспечивая масштабируемых, готовых к производству агентов ИИ для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации.

DocumentAI-Backend — это легкий бекенд-фреймворк, автоматизирующий извлечение текста, полей форм и структурированных данных из документов. Он обеспечивает REST API для загрузки PDF и изображений, обработки через Google Document AI с резервным OCR и возвращает разобранные результаты в формате JSON. Созданный на Python, FastAPI и Docker, он обеспечивает быструю интеграцию, масштабируемость и возможность настройки с помощью конфигурируемых пайплайнов и промежуточного ПО.

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.