Java Action Generic — это легкая, модульная библиотека, которая позволяет разработчикам реализовать автономные поведения агентов на Java, определяя универсальные действия. Действия — это параметрыемые единицы работы, которые агенты могут выполнять, планировать и объединять во время выполнения. Фреймворк обеспечивает последовательный интерфейс для действий, позволяя создавать пользовательские действия, управлять параметрами и интегрировать с управлением жизненным циклом агента LightJason. Поддержка событий и параллельности позволяет агентам выполнять задачи, такие как динамическое принятие решений, взаимодействие с внешними сервисами и организация сложных сценариев поведения. Библиотека продвигает повторное использование и модульный дизайн, она подходит для исследований, моделирования, IoT и игровых AI-приложений на любой платформе, поддерживающей JVM.

Rusty Agent is a lightweight yet powerful Rust library designed to simplify the creation of autonomous AI agents that leverage large language models. It introduces core abstractions such as Agents, Tools, and Memory modules, allowing developers to define custom tool integrations—e.g., HTTP clients, knowledge bases, calculators—and orchestrate multi-step conversations programmatically. Rusty Agent supports dynamic prompt building, streaming responses, and contextual memory storage across sessions. It integrates seamlessly with OpenAI API (GPT-3.5/4) and can be extended for additional LLM providers. Its strong typing and performance benefits of Rust ensure safe, concurrent execution of agent workflows. Use cases include automated data analysis, interactive chatbots, task automation pipelines, and more—empowering Rust developers to embed intelligent language-driven agents into their applications.

multiagent-golang обеспечивает структурированный подход к созданию систем с несколькими агентами на Go. Вводится абстракция агента, где каждый агент может оснащаться различными датчиками для восприятия окружения и исполнительными механизмами для действий. Агенты работают параллельно с помощью горутин и общаются через выделенные каналы сообщений. Также реализован слой моделирования окружения для обработки событий, управления жизненным циклом агентов и отслеживания изменений состояния. Разработчики могут легко расширять или настраивать поведения агентов, задавать параметры моделирования и интегрировать дополнительные модули для логирования или аналитики. Это ускоряет создание масштабируемых и параллельных симуляций для исследований и прототипирования.