SCOUT-2 предоставляет модульную архитектуру для создания автономных агентов на базе больших языковых моделей. В ее состав входит разложение целей, планирование задач, движок выполнения и модуль обратной связи и рефлексии. Разработчики задают высокоуровневую цель, и SCOUT-2 автоматически генерирует дерево задач, распределяет задачи между рабочими агентами, контролирует прогресс и корректирует задачи в зависимости от результатов. Интегрируется с API OpenAI и может быть расширен с помощью пользовательских шаблонов и подсказок для поддержки различных рабочих процессов.

Hive — это надежная платформа для оркестрации ИИ-агентов, созданная для сред Node.js. Она предоставляет модульную систему для определения, управления и выполнения множества агентов в параллельных или последовательных рабочих процессах. Каждый агент может быть настроен с конкретными ролями, шаблонами запросов, хранилищами памяти и внешними интеграциями инструментов, такими как API или плагины. Hive упрощает коммуникацию между агентами, обеспечивая обмен данными, принятие решений и делегирование задач. Его расширяемый дизайн позволяет разработчикам реализовать пользовательские утилиты, мониторить журналы исполнения и масштабировать развертывание агентов. Кроме того, Hive включает функции для обработки ошибок, политик повторных попыток и оптимизации производительности для обеспечения надежной автоматизации. Минимальной настройкой можно прототипировать сложные сервисы на базе ИИ, включая чат-боты, аналитические пайплайны и генераторы контента.

Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.