Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.

SARL предназначен для поддержки принятия решений и динамического развития с помощью Eclipse IDE, предоставляя средства редактирования, генерации кода, отладки и тестирования. Исполняющая среда может быть направлена на различные платформы, включая симуляционные фреймворки (например, MadKit, Janus) и реальные системы в робототехнике и IoT. Разработчики могут структурировать сложные приложения MAS, собирая модульные навыки и протоколы, упрощая разработку адаптивных, распределённых систем ИИ.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

ChatStreamAiAgent предоставляет разработчикам легкий инструмент на Python для реализации агентов чата с ИИ, которые транслируют токены по мере их генерации. Поддерживает нескольких поставщиков LLM, асинхронные хуки событий и простую интеграцию в веб-приложения или консольные программы. Благодаря встроенной управляемой памятью и шаблонам подсказок команды могут быстро создавать прототипы диалоговых помощников, ботов поддержки клиентов или интерактивных учебных курсов, обеспечивая низкую задержку и реакции в реальном времени.

UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.

Disco упрощает создание AI-агентов на AWS, предоставляя фреймворк оркестрации, основанный на событиях и связывающий ответы языковых моделей с бессерверными функциями, очередями сообщений и внешними API. Он предоставляет готовые коннекторы для AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS и EventBridge, облегчая маршрутизацию сообщений и триггеры действий на основе выходов LLM. Модульная конструкция Disco поддерживает собственные определения задач, логику повторных попыток, обработку ошибок и мониторинг в реальном времени через CloudWatch. Он использует роли IAM AWS для безопасного доступа и обеспечивает встроенные логирование и трассировку для обеспечения наблюдаемости. Идеально подходит для чат-ботов, автоматизированных рабочих процессов и аналитических пайплайнов, управляемых агентами, Disco обеспечивает масштабируемые и экономичные решения AI-агентов.

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.

EthLisbon предоставляет готовую архитектуру автономных агентов, которые взаимодействуют со смарт-контрактами Ethereum для автоматического проведения аукционов, ставок и торгов. Он слушает события на цепочке, обрабатывает оффчейн-данные и выполняет настраиваемые стратегии на базе конфигурируемых параметров. Модульная кодовая база позволяет разработчикам расширять навыки, интегрировать дополнительные оракулы и запускать несколько экземпляров агентов. Механизмы повторных попыток и управления состоянием обеспечивают устойчивость, а встроенные инструменты логирования и мониторинга — прямой контроль и видимость в реальном времени.

OpenMAS предназначена для развития и оценки децентрализованных ИИ-агентов и стратегий координации мультиагентов. Она обладает модульной архитектурой, позволяющей определять собственное поведение агентов, динамические модели окружения и протоколы межагентского обмена сообщениями. Структура поддерживает физическое моделирование, событийное выполнение и интеграцию AI-алгоритмов через плагины. Пользователи могут конфигурировать сценарии через YAML или Python, визуализировать взаимодействия агентов и собирать показатели эффективности с помощью встроенных аналитических инструментов. OpenMAS ускоряет прототипирование в исследовательских областях, таких как роевой интеллект, совместные роботы и распределенные решения.

Inngest AgentKit представляет собой полноценную платформу для разработки AI-агентов в среде Node.js. Он использует событийную архитектуру Inngest для вызова рабочих процессов агента на основе внешних событий, таких как HTTP-запросы, запланированные задания или webhooks. В комплект входит утилиты шаблонного рендеринга для создания динамических ответов, встроенное управление состоянием для сохранения контекста в сессиях, а также бесшовная интеграция с внешними API и языковыми моделями. Агенты могут стримить частичные ответы в реальном времени, управлять сложной логикой и оркестровать многоступенчатые процессы с обработкой ошибок и повторными попытками. Адаптируя инфраструктуру и рабочие процессы, AgentKit позволяет разработчикам сосредоточиться на создании интеллекта, сокращая шаблонный код и ускоряя внедрение диалоговых ассистентов, потоков обработки данных и автоматизированных ботов.

AI-Agent-Solana — это специализированный фреймворк, соединяющий принятие решений на базе AI и выполнение на блокчейне. Используя высокопроизводительную сеть Solana, он позволяет разработчикам писать на TypeScript интеллектуальных агентов, которые автоматически инициируют транзакции умных контрактов на основе данных в реальном времени. SDK включает модули для безопасного управления кошельками, получения данных с блокчейна, слушателей событий для сегментов Solana и настраиваемые рабочие процессы, определяющие поведение агентов. Независимо от автоматизированного управления ликвидностью, ботов для выпуска NFT или агентов голосования DAO, AI-Agent-Solana управляет сложными взаимодействиями в блокчейне, обеспечивая безопасность ключей и эффективную параллельную обработку задач. Его модульный дизайн и обширная документация позволяют легко расширять функциональность или интегрировать с существующими децентрализованными приложениями.

Chainrel — это платформа, созданная для того, чтобы помочь разработчикам без труда интегрировать и управлять событиями блокчейна в своих бэкенд-сервисах. Используя Chainrel, пользователи могут отслеживать переводы кошельков, кроссчейн-события, события заказов DeFi или события, связанные с их проектами web3, эффективно сокращая усилия, необходимые для ручной реализации. Эта платформа особенно полезна для улучшения архитектуры, управляемой событиями, предоставления уведомлений о событиях в реальном времени и обеспечения бесшовного потока данных между различными сетями блокчейна. Это идеальный вариант для тех, кто хочет упростить процесс управления событиями блокчейна.

Esquilax — это легкий фреймворк на TypeScript, предназначенный для создания и оркестрации сложных рабочих процессов с ИИ-агентами. Он предоставляет разработчикам очевидный API для декларативного определения агентов, назначения модулей памяти и интеграции пользовательских действий через плагины, такие как вызовы API или запросы к базе данных. Встроенная поддержка обработки контекста и координации нескольких агентов помогает упростить создание чатботов, цифровых ассистентов и автоматических процессов. Архитектура на основе событий позволяет динамически связывать задачи и запускать их, а инструменты логирования и отладки дают полный контроль над взаимодействиями агентов. Благодаря абстракции рутинного кода, Esquilax ускоряет прототипирование масштабируемых AI-приложений.

MASlite предоставляет понятный API для создания классов агентов, регистрации поведения и обработки событийной обмена сообщениями между агентами. В него входит планировщик для управления задачами агентов, моделирование окружения для симуляции взаимодействий и система плагинов для расширения основных возможностей. Разработчики могут быстро создавать прототипы сценариев с несколькими агентами на Python, определяя методы жизненного цикла, подключая агентов через каналы и запуская симуляции в безголовом режиме или с использованием инструментов визуализации.