interactive-browser-use — это библиотека на Python/JavaScript, которая связывает большие языковые модели (LLMs) с фреймворками автоматизации браузера, такими как Playwright или Puppeteer, позволяя ИИ-агентам выполнять взаимодействия с веб-страницами в реальном времени. Определяя команды, пользователи могут управлять навигацией по сайтам, нажимать кнопки, заполнять формы, извлекать таблицы и прокручивать динамический контент. Библиотека управляет сессиями браузера, контекстами и выполнением действий, переводя ответы LLM в автоматические шаги. Она упрощает задачи, такие как онлайн-скрейпинг, автоматизированное тестирование и веб-ответы, предоставляя программируемый интерфейс для ИИ-управляемого браузинга, сокращая ручные усилия и позволяя сложные многошаговые рабочие процессы.

SyntropAI — это библиотека Python, ориентированная на разработчиков, созданная для упрощения построения автономных ИИ-агентов. Она предоставляет модульную архитектуру с основными компонентами для управления памятью, интеграции инструментов и API, абстракции бэкенда LLM и движка планирования, который управляет многошаговыми рабочими процессами. Пользователи могут определять собственные инструменты, настраивать постоянную или кратковременную память и выбирать из поддерживаемых поставщиков LLM. SyntropAI также включает хуки для журналирования и мониторинга, позволяющие отслеживать решения агента. Благодаря модулям plug-and-play команды могут быстро совершенствовать поведение агентов, что делает их идеальными для чатботов, помощников знаний, автоматизированных ботов и исследовательских прототипов.

Upstreet AI позволяет бизнесу проектировать и внедрять индивидуальных агентов ИИ без программирования. Агенты могут подключаться к источникам данных, таким как Salesforce, Google Sheets и SQL-базам данных, интерпретировать команды на естественном языке и выполнять сложные рабочие процессы. Например, агент продаж автоматически квалифицирует лиды, отправляет персонализированные письма и обновляет записи в CRM. Агент поддержки клиентов может обрабатывать обращения, предлагать решения и эскалировать проблемы. Визуальный редактор Upstreet позволяет определять триггеры, условную логику и многошаговые процессы. Агенты работают на масштабируемой облачной инфраструктуре и поддерживают вебхуки, REST API и действия на основе событий. Совмещая предварительно обученные языковые модели с безопасными соединителями данных, Upstreet AI упрощает автоматизацию, снижает ошибки и ускоряет достижение ценности для бизнес-проектов.

AAGPT — расширяемая, с открытым исходным кодом платформа для AI-агентов, предназначенная для построения автономных агентов. Она позволяет задавать высокоуровневые цели, управлять диалоговой памятью, планировать многошаговые задачи и интегрировать внешние инструменты или API. Используя простой конфигурационный файл и Python SDK, вы можете настраивать поведение агента, определять собственные действия и запускать агентов, взаимодействующих с источниками данных, выполняющих команды и обучающихся на прошлых взаимодействиях для повышения эффективности со временем.

Cookbooks продвинутых агентов — это проект, поддерживаемый сообществом на GitHub, предлагающий библиотеку рецептов AI-агентов на базе LangChain. Включают модули памяти для сохранения контекста, интеграцию пользовательских инструментов и внешних API, шаблоны вызовов функций для структурированных ответов, планирование цепочкой размышлений для сложных решений и оркестрацию многошаговых рабочих процессов. Разработчики могут использовать эти готовые примеры, чтобы понять лучшие практики, настраивать поведение и ускорять создание умных агентов, автоматизирующих задачи вроде планирования, извлечения данных и обслуживания клиентов.

AWS Agentic Workflows — безсерверная платформа оркестрации, которая позволяет связывать задачи ИИ в рабочие процессы конечного одного типа. Используя базовые модели Amazon Bedrock, вы можете вызывать AI-агентов для обработки естественного языка, классификации или пользовательских задач. AWS Step Functions управляет переходами состояний, повторными попытками и параллельным выполнением. Lambda-функции выполняют предварительную обработку входных данных и постобработку. CloudWatch обеспечивает ведение журналов и метрик для мониторинга и отладки в реальном времени. Это позволяет разработчикам создавать надежные, масштабируемые ИИ-пайплайны без необходимости управлять серверами или инфраструктурой.

Aura — это ориентированная на разработчиков архитектура, которая преобразует простые текстовые подсказки в исполняемые операции в блокчейне. Она использует модели GPT от OpenAI для планирования и последовательного выполнения многоступенчатых транзакций, таких как обмен токенов, фермерство доходности и мосты между цепочками, при этом надежно управляет приватными ключами. С расширяемой архитектурой плагинов команды могут добавлять новые адаптеры для кошельков, DeFi протоколов и источников данных on-chain. Aura легко интегрируется как библиотека Node.js или микросервис, позволяя веб и бекенд-приложениям делегировать сложные рабочие процессы DeFi агенту на базе ИИ, уменьшая ошибки, ускоряя разработку и делая программное финансы доступными через управление на естественном языке. Разработчики просто задают переменные окружения для API-ключей и учетных данных сети, определяют подсказки и задачи на JavaScript и развертывают Aura в рамках CI/CD. В режиме реального времени ведется логирование и обработка ошибок, что обеспечивает мониторинг и безопасное использование в производстве.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

Supervisor LlamaIndex — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Python для создания, запуска и мониторинга агентов ИИ на базе LlamaIndex. Он предоставляет инструменты для определения рабочих процессов в виде узлов — таких как извлечение, подведение итогов и пользовательская обработка — и соединения их в направленные графы. Supervisor контролирует каждый шаг, проверяя выводы на соответствие схемам, повторно пытается при ошибках и ведет учет метрик. Это обеспечивает надежные, воспроизводимые цепочки процессов для задач, таких как генерация с использованием дополненного извлечения, QA документов и извлечение данных из различных наборов данных.

Serena предназначена для автоматизации сложных рабочих процессов через автономное планирование и выполнение. Она взаимодействует с поисковыми системами, базами данных и API для сбора информации, суммирует результаты и выполняет задачи в соответствии с заданными пользователем целями. Созданная как библиотека Python, Serena сохраняет состояние между сессиями, динамически загружает плагины для расширенных возможностей и использует крупные языковые модели для генерации структурированных планов. Разработчики могут настраивать интеграцию инструментов для выполнения кода, управления файлами и аналитики, делая Serena универсальной платформой для исследований, обработки данных, генерации контента и многого другого.