HumanLayer - это API и SDK, которые позволяют ИИ-агентам взаимодействовать с людьми для получения обратной связи, одобрений и рекомендаций. Интегрируя HumanLayer, разработчики могут гарантировать, что критические решения ИИ контролируются людьми, создавать пользовательские рабочие процессы одобрения, управлять переходами между программным и человеческим процессами и собирать ценную обратную связь от людей для улучшения систем ИИ. Он поддерживает интеграцию с популярными фреймворками и LLM, что делает его универсальным инструментом для различных приложений, требующих человеческого надзора над выходными данными ИИ.

Этот буткемп охватывает весь фреймворк LangChain, позволяя создавать AI-агентов на Python. Вы исследуете шаблоны подсказок, составление цепей, инструменты агентов, память диалогов и поиск по документам. Через интерактивные блокноты и подробные упражнения вы реализуете чатботов, автоматизированные рабочие процессы, системы вопросов и ответов, а также настраиваемые цепочки агентов. По окончании курса вы научитесь развертывать и оптимизировать LangChain-агентов для различных задач.

LLM to MCP Integration Engine — это open-source рамочная платформа, предназначенная для интеграции больших языковых моделей (LLMs) с различными платформами обмена сообщениями (MCP). Она предоставляет адаптеры для API LLM таких как OpenAI и Anthropic, а также соединители для чатов на Slack, Discord и Telegram. Движок управляет состоянием сессии, обогащает контекст и маршрутизирует сообщения в двух направлениях. Его плагиновая архитектура позволяет разработчикам расширять поддержку новых провайдеров и настраивать бизнес-логику, ускоряя развертывание AI-агентов в производственных средах.

Проект mario-ai предлагает комплексную цепочку для разработки AI-агентов для освоения Super Mario Bros., с помощью нейроэволюции. Интегрируя реализацию NEAT на Python с окружением OpenAI Gym SuperMario, он позволяет пользователям задавать собственные критерии оценки, уровни мутаций и топологии сети. В процессе обучения фреймворк оценивает поколения нейронных сетей, отбирает наиболее эффективные гены и предоставляет визуализацию как игрового процесса, так и эволюции сети в реальном времени. Кроме того, он поддерживает сохранение и загрузку обученных моделей, экспорт лучших геномов и создание детальных журналов производительности. Исследователи, преподаватели и любители могут расширять код для других игровых сред, экспериментировать с эволюционными стратегиями и сравнивать прогресс обучения ИИ на разных уровнях.

OSU NLP Middleware — легкая рамочная система на Python, которая упрощает разработку систем ИИ-агентов. Она предоставляет главный цикл, который управляет взаимодействием между моделями естественного языка и внешними функциями инструментов, определенными как плагины. Фреймворк поддерживает популярных поставщиков LLM (OpenAI, Hugging Face и др.) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты для задач, таких как запросы к базам данных, поиск документов, веб-сканирование, математические вычисления и REST API вызовы. Middleware управляет историей разговоров, ограничениями скорости и регистрирует все взаимодействия. Также он предлагает настраиваемое кеширование и политику повторных попыток для повышения надежности, легко создавая интеллектуальных помощников, чат-ботов и автономные рабочие процессы с минимальным количеством шаблонного кода.

Модульная архитектура LLM предназначена для упрощения создания настраиваемых приложений на базе LLM посредством композиционной, модульной конструкции. Она предоставляет основные компоненты, такие как модули памяти для хранения состояния сеанса, интерфейсы инструментов для вызовов внешних API, менеджеры подсказок для шаблонного или динамического генерации подсказок и движки оркестровки для управления рабочим процессом агента. Вы можете настраивать пайплайны, соединяющие эти модули, что позволяет реализовать сложные сценарии, такие как многошаговое рассуждение, ответы, учитывающие контекст, и интеграцию данных. Эта платформа поддерживает несколько бэкэндов LLM, позволяя переключаться или смешивать модели, а также предлагает точки расширения для добавления новых модулей или собственной логики. Такая архитектура ускоряет разработку за счет повторного использования компонентов и обеспечивает прозрачность и контроль над поведением агента.

Модуль мультитейновой системы предоставляет модульную структуру для создания и оркестровки нескольких ИИ-агентов внутри приложений на Python. Он включает менеджер агентов для запуска и мониторинга, коммуникационную основу, поддерживающую различные протоколы (например, обмен сообщениями, широковещание событий), а также настраиваемые хранилища памяти для сохранения знаний на длительный срок. Разработчики могут определять разные роли агентов, назначать специальные задачи и настраивать стратегии сотрудничества, такие как формирование консенсуса или голосование. Фреймворк легко интегрируется с внешними ИИ-моделями и базами знаний, позволяя агентам reasoning, учиться и адаптироваться. Идеально подходит для распределённых симуляций, групп разговорных агентов и автоматизированных решений, ускоряет решение сложных задач за счёт параллельной автономии.

Semi Agent предоставляет модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, которые могут планировать, выполнять действия и запоминать контекст со временем. Интегрируется с популярными языковыми моделями, поддерживает определения инструментов для расширенной функциональности и ведет разговорную или задачно-ориентированную память. Разработчики могут определять пошаговые планы, подключать внешние API или скрипты в качестве инструментов и использовать встроенное логирование для отладки и оптимизации поведения агентов. Открытая архитектура и основание на Python позволяют легко настраивать, расширять и интегрировать в существующие пайплайны.

Pydantic AI Agent предоставляет структурированный, типобезопасный способ проектирования агентов на базе функций Pydantic, используя возможности валидации данных и моделирования. Разработчики определяют конфигурации агентов как классы Pydantic, указывая схемы ввода, шаблоны подсказок и интерфейсы инструментов. Фреймворк легко интегрируется с API LLM, такими как OpenAI, позволяя агентам выполнять пользовательские функции, обрабатывать ответы LLM и поддерживать состояние рабочего процесса. Он поддерживает цепочки из нескольких шагов рассуждений, настройку подсказок и автоматическую обработку ошибок валидации. Совмещая валидацию данных с модульной логикой агентов, Pydantic AI Agent упрощает разработку чат-ботов, сценариев автоматизации задач и пользовательских AI-ассистентов. Его расширяемая архитектура позволяет интеграцию новых инструментов и адаптеров, ускоряя прототипирование и надежное развертывание AI-агентов в различных приложениях на Python.

Humanloop сосредоточен на возможностях для пользователей создавать, уточнять и оптимизировать разговорные AI-агенты. Платформа использует циклы обратной связи, которые способствуют реальному улучшению в AI-диалогах, обеспечивая, чтобы ответы со временем становились более актуальными и точными. Организации могут использовать Humanloop для улучшения обслуживания клиентов, автоматизации ответов и в конечном итоге предоставления бесшовного пользовательского опыта. Упрощая процесс обучения AI-моделей, Humanloop позволяет командам сосредоточиться на уточнении контента, а не бороться со сложными программными задачами.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.

Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.

Rubra предоставляет единый каркас для создания AI-агентов, которые могут взаимодействовать с внешними инструментами, API или базами знаний. Пользователи определяют поведение агентов с помощью простого JSON- или SDK-интерфейса, после чего подключают функции, такие как веб-поиск, извлечение документов, работа с таблицами или отраслевые API. Платформа поддерживает конвейеры дополненной генерации с поиском, позволяя агентам получать релевантные данные и формировать информированные ответы. Разработчики могут тестировать и отлаживать агентов в интерактивной консоли, мониторить показатели производительности и масштабировать развертывания по мере необходимости. Обеспечивая надежную аутентификацию, управление доступом на основе ролей и детальные логи использования, Rubra упрощает создание корпоративных агентов. Независимо от того, строите ли вы чат-боты поддержки клиентов, автоматизированных исследовательских ассистентов или оркестраторов рабочих процессов, Rubra ускоряет разработку и внедрение.

Self-Determining AI Agents — это фреймворк на Python, разработанный для упрощения создания автономных AI-агентов. Он включает настраиваемый цикл планирования, в котором агенты создают задачи, планируют стратегии и выполняют действия с помощью интегрированных инструментов. В рамках есть модули постоянной памяти для сохранения контекста, гибкая система планирования задач и хуки для пользовательских инструментов, таких как веб-API или запросы к базам данных. Разработчики могут задавать цели агента через конфигурационные файлы или код, а библиотека управляет итеративным процессом принятия решений. Поддерживается логирование, мониторинг производительности, возможно расширение новыми алгоритмами планирования. Идеально подходит для исследований, автоматизации рабочих процессов и быстрого прототипирования интеллектуальных мультиагентных систем.

Демо Semantic Kernel Copilot — это полнофункционский образец приложения, показывающий, как создавать продвинутых AI-агентов с помощью фреймворка Semantic Kernel от Microsoft. Демонстрация включает цепочки подсказок для многошагового рассуждения, управление памятью для восстановления контекста между сессиями и архитектуру навыков на основе плагинов, позволяющую интеграцию с внешними API или службами. Разработчики могут настроить соединители для Azure OpenAI или моделей OpenAI, определить собственные шаблоны подсказок и реализовать доменные навыки, такие как доступ к календарю, операции с файлами или извлечение данных. Пример показывает, как организовать эти компоненты для создания разговорного ко-пилота, который понимает намерения пользователя, выполняет задачи и сохраняет контекст со временем, способствуя быстрому развитию персонализированных AI-ассистентов.

Spellcaster обеспечивает структурированный подход к созданию AI-агентов с помощью «заклинаний» — комбинации подсказок, логики и рабочих процессов. Разработчики пишут YAML-конфигурации для определения ролей агентов, входных и выходных данных, а также шагов оркестрации. Инструмент CLI выполняет заклинания, маршрутизирует сообщения и легко интегрируется с API OpenAI, Anthropic и другими LLM. Spellcaster отслеживает логи выполнения, сохраняет контекст диалога и поддерживает пользовательские плагины для предварительной и последующей обработки. Его интерфейс отладки визуализирует последовательность вызовов и поток данных, упрощая выявление ошибок подсказок и проблем с производительностью. Агрегируя сложные шаблоны оркестрации и стандартизируя шаблоны подсказок, Spellcaster сокращает затраты на разработку и обеспечивает согласованное поведение агентов в различных средах.

Steel — это ориентированный на разработчика каркас, предназначенный для ускорения создания и эксплуатации LLM-агентов в производственных условиях. Он предоставляет универсальные соединители для основных API моделей, хранилище памяти в оперативной и постоянной памяти, встроенные шаблоны вызова инструментов, автоматическое кэширование ответов и подробное трассирование для наблюдаемости. Разработчики могут определять сложные рабочие процессы агентов, интегрировать пользовательские инструменты (например, поиск, запросы к базам данных и внешним API), а также управлять потоковыми выводами. Steel абстрагирует сложность оркестрации, позволяя командам сосредоточиться на бизнес-логике и быстро итераировать приложения на базе ИИ.

SuperAgentX позволяет бизнесу и разработчикам создавать автономных AI-агентов с помощью интуитивно понятного интерфейса без кода. Пользователи начинают с определения поведения агентов и рабочих процессов с помощью редактора drag-and-drop, затем интегрируют внешние сервисы и API для расширения возможностей агентов, таких как CRM-запросы, запросы в базы данных или сторонние платформы коммуникации. Продвинутые функции планирования и автоматизации позволяют агентам выполнять задачи по расписанию или по триггерам, а мониторинг в реальном времени и логирование обеспечивают аналитические данные по деятельности агентов. Развернутые агенты доступны через чаты, REST-эндпоинты или встроенные виджеты, что делает их идеальными для чат-ботов поддержки клиентов, ассистентов по получению данных и автоматизации процессов в различных отраслях.

AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения AI-управляемых агентов с помощью Python и моделей OpenAI. Включает подключаемые инструменты — поисковые системы, калькуляторы, Википедия, а также пользовательские функции, позволяющие агентам выполнять сложное многосложное рассуждение. Встроенные компоненты памяти позволяют сохранять контекст между сеансами. Разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать API-ключи и быстро расширять или менять инструменты. Благодаря наглядным примерам и документации, AI-Agents упрощает рабочий процесс от идеи до развертывания индивидуальных решений на базе ИИ, ориентированных на диалог или задачи.