OpenAssistant предлагает полный набор инструментов для построения и тонкой настройки ИИ-агентов, адаптированных под конкретные задачи. Включает скрипты обработки данных для преобразования сырых диалогов в обучающие форматы, модели для обучения по инструкциям и утилиты для мониторинга прогресса обучения. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать внешние API для расширенных функций, таких как поиск знаний и автоматизация рабочих процессов. Пользователи могут оценивать производительность агента, используя преднастроенные бенчмарки, визуализировать взаимодействия через интуитивный веб-интерфейс и разворачивать готовые к продакшену эндпоинты с контейнеризацией. Его расширяемая база кода поддерживает различные бэкенды глубокого обучения, что позволяет настраивать архитектуры моделей и стратегии обучения. Предоставляя полную поддержку — от подготовки набора данных до развертывания — OpenAssistant ускоряет цикл разработки решений на базе разговорных ИИ.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

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.

AI Agents предлагает структурированный набор инструментов для создания автономных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает модули для интеграции внешних API, управления диалоговой или долговременной памятью, оркестрации многошаговых рабочих процессов и цепочки вызовов LLM. Фреймворк содержит шаблоны для распространенных типов агентов — извлечение данных, ответы на вопросы и автоматизация задач, — а также позволяет настраивать подсказки, определения инструментов и стратегии памяти. С поддержкой асинхронности, плагинов и модульной архитектурой AI Agents обеспечивает масштабируемые, удобные для поддержки и расширения возможности.

Agents-Prompts — это полноценное хранилище на GitHub, предлагающее разработчикам структурированную коллекцию настраиваемых шаблонов подсказок для построения интеллектуальных AI-агентов. Эти шаблоны охватывают основные функции, такие как управление памятью, динамическое обновление инструкций, оркестрация нескольких агентов, логика принятия решений и интеграция API. Пользователи могут комбинировать шаблоны для определения ролей агентов, задач и диалоговых потоков, что обеспечивает быстрые эксперименты и создание прототипов. В репозитории также есть примеры кода для интерфейса с главными службами LLM, примеры связывания действий агентов и рекомендации по лучшим практикам при создании автономных рабочих процессов. Используя эти повторно используемые шаблоны подсказок, команды могут ускорить разработку, обеспечить согласованность между агентами и сосредоточиться на работе высокого уровня, а не на низкоуровневой инженерии подсказок.

AgentVerse предназначен для облегчения создания архитектур с несколькими агентами путём предоставления набора переиспользуемых модулей и абстракций. Пользователи могут определить уникальные классы агентов с индивидуальной логикой принятия решений, создать каналы связи для обмена сообщениями и моделировать условия окружения. Платформа поддерживает синхронное и асинхронное взаимодействие между агентами, что позволяет реализовать сложные рабочие процессы, такие как переговоры, делегирование задач и совместное решение проблем. Благодаря встроенному логированию и мониторингу, разработчики могут отслеживать действия агентов и оценивать показатели эффективности. AgentVerse включает шаблоны для распространённых сценариев, таких как автономное исследование, торговые симуляции и совместное создание контента. Его модульная структура позволяет бесшовно интегрировать внешние модели машинного обучения, такие как языковые модели или алгоритмы обучения с усилением, обеспечивая гибкость в различных приложениях на базе ИИ.

Code Agent объединяет планирование, кодирование, тестирование и отладку в единый непрерывный цикл. Пользователи предоставляют каталог проекта и описание желаемого функционала. Затем агент разбивает задачу, генерирует код, выполняет тесты, анализирует сбои и применяет исправления в цикле до прохождения тестов. Он поддерживает несколько языков программирования, интегрируется с существующими тестовыми наборами и автоматически коммитит изменения в систему управления версиями. Автоматизируя повторяющиеся задачи и устранение ошибок, Code Agent ускоряет прототипирование и процессы CI.

API Django RAG Llama3 Multi-AGI объединяет дополнение к генерации на основе поиска с набором координированных AI-агентов на базе Llama3 для оптимизации разработки сайтов. Пользователи могут отправлять требования проекта через REST-зaposы, запускать агент анализа требований, активировать генераторы кода фронтенд и бэкенд, выполнять автоматическую проверку. Система может интегрировать собственные базы знаний, обеспечивая точные шаблоны кода и компоненты с учетом контекста. Построена на Django REST Framework, обеспечивает простую развертку, масштабируемость и расширяемость. Команды могут настраивать поведение агентов, параметры модели и расширять корпус поиска. Автоматизация повторяющихся задач копирования и поддержание согласованности ускоряет прототипирование и снижает число ошибок, обеспечивая полный контроль за вкладом каждого агента в течение всего цикла разработки.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.

Llamator — это бесплатная библиотека JavaScript, позволяющая разработчикам создавать автономных AI-агентов, объединяя модули памяти, интеграции инструментов и динамические шаблоны подсказок в единой цепочке. Она управляет планированием, выполнением действий и циклами отражения для обработки многопроходных задач, поддерживает несколько провайдеров LLM и позволяет настроить собственные инструменты для вызова API или обработки данных. С Llamator вы можете быстро прототипировать чат-ботов, личных помощников и автоматизированные рабочие процессы в веб- или Node.js-приложениях, используя модульную архитектуру для легкого расширения и тестирования.

MARFT — это основанный на Python инструмент для больших языковых моделей (LLM), позволяющий воспроизводить эксперименты и быстро прототипировать системы совместного ИИ.

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.

Orra.dev — это комплексная платформа для создания AI-агентов, предназначенная для упрощения полного жизненного цикла интеллектуальных помощников. Объединяя визуальный конструктор рабочих процессов с бесшовными интеграциями в ведущие поставщики LLM и корпоративные системы, Orra.dev позволяет командам прототипировать логику диалогов, совершенствовать поведение агентов и запускать готовых к производству ботов в нескольких каналах всего за несколько минут. Включает доступ к предварительно созданным шаблонам для FAQ-ботов, помощников по электронной коммерции и агентов по обзору кода, а также настраиваемые триггеры, API-коннекторы и управление ролями пользователей. Благодаря встроенным средствам тестирования, совместному управлению версиями и панелям мониторинга организация может совершенствовать ответы агентов, отслеживать взаимодействия с пользователями и оптимизировать процессы на основе данных в реальном времени, ускоряя внедрение и снижая затраты на поддержку.

Python Coding Agent — это открытый исходный код командной строки, использующий модели GPT для генерации Python-кода по текстовым подсказкам, локального выполнения кода и обнаружения ошибок выполнения. Обеспечивая мгновенную обратную связь, он позволяет пользователю итеративно улучшать код, автоматизировать повторяющиеся скриптовые задачи, прототипировать пайплайны анализа данных и отлаживать функции. Совмещая понимание естественного языка и выполнение кода в реальном времени, он сокращает разрыв между идеей и реализацией, ускоряя разработку и обучение.

SwiftAgent предлагает мощный набор инструментов для построения умных агентов, интегрируя модели OpenAI напрямую в Swift. Разработчики могут объявлять пользовательские действия и внешние инструменты, которые агенты вызывают по запросам пользователей. Фреймворк сохраняет разговорную память, позволяя агентам обращаться к прошлым взаимодействиям. Поддерживаются шаблоны подсказок и динамическое внедрение контекста, что облегчает ведение многоходовых диалогов и логику принятия решений. Асинхронный API SwiftAgent отлично работает вместе с корутинами Swift, делая его идеальным для iOS, macOS и серверных сред. Благодаря абстракции вызовов моделей, хранения памяти и оркестровки pipeline, SwiftAgent позволяет командам быстро прототипировать и развёртывать диалоговых ассистентов, чат-ботов или автоматизированных агентов в проектах на Swift.

SwiftSage использует большую языковую модель для интерпретации описаний на естественном языке и создания полностью функционирующих обзоров SwiftUI или модулей кода Swift. Пользователи могут запрашивать макеты интерфейса, модели данных или сетевые компоненты, настраивать стили и предварительно просматривать результаты в реальном времени. Инструмент поддерживает итеративную обратную связь, позволяя разработчикам и дизайнерам совершенствовать фрагменты кода до соответствия требованиям проекта. Он ускоряет процессы прототипирования, обучения и производства при создании приложений iOS.

Xspiral - это платформа для создания потрясающего визуального контента, улучшенная ИИ. Она объединяет мощные возможности дизайна 2D и 3D, позволяя пользователям эффективно создавать, управлять и делиться своими дизайнами в реальном времени. Независимо от того, являетесь ли вы профессиональным дизайнером, менеджером продукта или экспертом по маркетингу, Xspiral упрощает интуитивные рабочие процессы, которые оптимизируют проектное сотрудничество. От быстрого прототипирования до анимации платформа предоставляет командам технологии, необходимые для безупречного представления привлекательной визуальной графики.

Этот репозиторий содержит универсальную коллекцию компонентов многопользовательских систем и методов распределенной ИИ-координации. Он включает реализации алгоритмов согласия, протоколов переговоров Contract-Net, аукционных методов распределения задач, стратегий формирования коалиций и коммуникационных framework между агентами. Пользователи могут использовать встроенные среды моделирования для моделирования и тестирования поведения агентов при различных топологиях сети, сценариях задержки и отказах. Модульная структура позволяет разработчикам и исследователям интегрировать, расширять или настраивать отдельные модули координации для приложений в робототехнике, Интернете вещей, умных сетях и системах распределенного принятия решений.

ASP-DALI предоставляет единую платформу для определения и выполнения логических интеллектуальных агентов. Разработчики пишут правила ASP для описания баз знаний и целей, а конструкции DALI определяют реакции на события и выполнение действий. Во время выполнения решатель ASP вычисляет ответы (answer sets), которые направляют решения агента, позволяя ему планировать, реагировать на входящие события и динамически корректировать убеждения. Среда поддерживает модульные базы знаний, облегчая инкрементальные обновления и четкое разделение декларативных правил и реактивных поведений. ASP-DALI реализован на Prolog с интерфейсами к популярным решателям ASP, что упрощает интеграцию и развертывание в исследовательских и прототипных сценариях.

KickstartDS — это стартовый комплект с открытым кодом и набор инструментов для разработки UI нового поколения, специализированный для создания цифровых дизайн-систем. Он включает в себя низкокодовую платформу, обширную библиотеку компонентов и библиотеку паттернов, позволяя веб-командам эффективно создавать согласованные, соответствующие бренду веб-интерфейсы. С помощью KickstartDS команды могут быстро начать проекты по разработке дизайн-систем, гарантируя соблюдение лучших практик в дизайне UI и UX.