OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.

ToolAgents — модульный открытый фреймворк для AI-агентов, интегрирующий большие языковые модели с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Разработчики регистрируют инструменты через централизованный реестр, определяя конечные точки для задач API, запросов к базам данных, выполнения кода и анализа документов. Агены могут планировать многошаговые операции, динамически вызывая или связывая инструменты на основе выходных данных LLM. Фреймворк поддерживает последовательное и параллельное выполнение задач, обработку ошибок и расширяемые плагины для пользовательских интеграций инструментов. API на базе Python упрощает создание, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, работающих с данными, контентом, скриптами и документами — для быстрого прототипирования и масштабируемой автоматизации в аналитике, исследованиях и бизнес-процессах.

Агент LangGraph объединяет LLM с памятью в виде графа для создания автономных агентов, которые могут запоминать факты, рассуждать о связях и вызывать внешние функции или инструменты по необходимости. Разработчики определяют схемы памяти как узлы и ребра графа, подключают пользовательские инструменты или API и управляют рабочими процессами агента с помощью настраиваемых планировщиков и исполнителей. Этот подход улучшает удержание контекста, позволяет принимать решения на основе знаний и поддерживает динамический вызов инструментов в различных приложениях.