EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.

Query-Bot интегрирует загрузку документов, сегментацию текста и векторные вставки для создания поискового индекса из PDF, текстовых файлов и документов Word. Используя LangChain и GPT-3.5 Turbo от OpenAI, он обрабатывает пользовательские запросы, извлекая релевантные части документов и генерируя краткие ответы. Интерфейс на базе Streamlit позволяет пользователям загружать файлы, отслеживать историю разговоров и настраивать параметры. Его можно развернуть локально или в облачных средах, предлагая расширяемую платформу для пользовательских агентов и баз знаний.

e2e-chainlit-chatbot — это пример, демонстрирующий полный цикл разработки conversational AI агента с использованием Chainlit. В репозитории есть полный код для запуска локального веб-сервера, осуществляющего хостинг интерактивного интерфейса чата, интеграцию с крупными языковыми моделями для ответов и управление контекстом диалога между сообщениями. Предусмотрены настраиваемые шаблоны подсказок, многосредовые рабочие процессы и потоковая передача ответов в реальном времени. Разработчики могут настраивать API-ключи, корректировать параметры модели и расширять систему с помощью собственной логики или интеграций. Благодаря минимальному количеству зависимостей и ясной документации, этот проект ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми чат-ботами и служит фундаментом для производственных решений. Также доступны примеры настройки интерфейсных компонентов, ведения журнала и обработки ошибок. Проект предназначен для беспрепятственной интеграции с облачными платформами и подходит как для прототипов, так и для использования в реальном производстве.

LangChain Google Gemini Agent — это библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов, основанных на моделях языка Gemini от Google. Она объединяет модульный подход LangChain — позволяющий создавать цепочки подсказок, управлять памятью и интегрировать инструменты — с продвинутым пониманием естественного языка Gemini. Пользователи могут задавать собственные инструменты для вызова API, запросов к базам данных, веб-скрапинга и суммирования документов; управлять ими через агента, который интерпретирует входные данные пользователя, выбирает подходящие инструменты и формирует согласованные ответы. Итог — гибкий агент, способный к многошаговому рассуждению, доступу к данным в реальном времени и контекстным диалогам, идеально подходящий для создания чат-ботов, исследовательских помощников и автоматизированных рабочих процессов, с возможностью интеграции с популярными хранилищами векторов и облачными сервисами для масштабируемости.

MARL-DPP — это открытый исходный код, позволяющий организовать многоагентное обучение с подкреплением (MARL) с принудительным разнообразием через детерминантные точечные процессы (DPP). Традиционные подходы MARL часто сталкиваются с сходимостью политик к похожему поведению; MARL-DPP решает эту проблему, внедряя меры на базе DPP, чтобы поощрять агентов сохранять разнообразное распределение действий. Набор инструментов предоставляет модульный код для включения DPP в цели обучения, выбор политик и управление исследованием. В комплект входит готовое интегрирование с стандартными средами OpenAI Gym и Multi-Agent Particle Environment (MPE), а также утилиты для управления гиперпараметрами, журналирования и визуализации метрик разнообразия. Исследователи могут оценить влияние ограничений на разнообразие на кооперативные задачи, ресурсо-распределение и соревновательные игры. Расширяемый дизайн поддерживает пользовательские среды и продвинутые алгоритмы, способствуя исследованию новых вариантов MARL-DPP.

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.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.