Hyperbolic Time Chamber обеспечивает гибкую среду для построения AI-агентов, предлагая компоненты для управления памятью, оркестровки окна контекста, связывания подсказок, интеграции инструментов и контроля выполнения. Разработчики определяют поведение агентов с помощью модульных блоков, настраивают пользовательские памяти (краткосрочные и долгосрочные) и подключают внешние API или локальные инструменты. Фреймворк включает поддержку асинхронности, журналирование и инструменты отладки, что позволяет быстро итеративно разрабатывать и развертывать сложные диалоговые или целенаправленные агенты на Python.

mcp-agent-graph обеспечивает графовый уровень оркестрации для AI-агентов, позволяя разработчикам моделировать сложные рабочие процессы из нескольких шагов в виде ориентированных графов. Каждый узел графа соответствует задаче или функции агента, фиксируя входные, выходные данные и зависимости. Ребра определяют поток данных между агентами, обеспечивая правильный порядок выполнения. Механизм поддерживает последовательную и параллельную работу, автоматическое разрешение зависимостей и интеграцию с пользовательскими Python-функциями или внешними сервисами. Встроенная визуализация позволяет инспектировать топологию графа и отлаживать рабочие процессы. Этот фреймворк оптимизирует разработку модульных, масштабируемых систем с несколькими агентами для обработки данных, рабочих процессов на естественном языке либо объединения моделей ИИ.

AgenticSearch — это открытая библиотека Python для построения автономных ИИ-агентов, выполняющих веб-поиск, собирающих данные и создающих структурированные ответы. Она интегрирует крупные языковые модели и API поиска для оркестровки многошаговых рабочих процессов: отправки запросов, сбора результатов, ранжирования релевантных ссылок, извлечения ключевых отрывков и составления резюме. Разработчики могут настраивать поведение агентов, цепочки действий и следить за выполнением для создания исследовательских помощников, инструментов конкурентной разведки или собирающих данные в определенной области, без ручного просмотра страниц.

AI-Agent — расширяемый фреймворк на Python, предназначенный для создания автономных агентов на базе моделей GPT от OpenAI и LangChain. В него входят модули для поиска в интернете, поиска в Wikipedia, функций калькулятора и интеграции пользовательских инструментов, что позволяет автоматизировать исследования, анализ данных и запуск скриптов. Пользователи могут настраивать агентов для планирования многошаговых задач, взаимодействия с API, генерации отчетов и выполнения сложных рабочих процессов без вручную вмешательства, повышая производительность в разработке, обработке данных и бизнес-процессе.

AI-Agent-Framework обеспечивает комплексную основу для создания AI-агентов на Python. Включает модули для управления памятью диалогов, интеграции внешних инструментов и создания шаблонов подсказок. Разработчики могут подключаться к различным поставщикам LLM, оснащать агентов пользовательскими плагинами и управлять несколькими агентами в координированных рабочих потоках. Встроенные средства логирования и мониторинга помогают отслеживать показатели работы агентов и устранять ошибки. Расширяемая архитектура позволяет легко добавлять новые драйверы и специальные возможности, что делает Framework идеальным для быстрого прототипирования, исследовательских проектов и автоматизации уровня производства.

Пакет Kurtosis AutoGPT — это фреймворк AI-агентов, упакованный как модуль Kurtosis, предоставляющий полностью настроенную среду AutoGPT при минимальных усилиях. Он предоставляет и подключает такие сервисы, как PostgreSQL, Redis и векторный хранилище, затем внедряет ваши API-ключи и скрипты агентов в сеть. Используя Docker и Kurtosis CLI, вы можете запускать изолированные экземпляры агентов, просматривать логи, регулировать бюджеты и управлять сетевыми политиками. Этот пакет устраняет сложности инфраструктуры, позволяя командам быстро разрабатывать, тестировать и масштабировать автономные рабочие процессы на базе GPT в воспроизводимом режиме.

Модульный набор инструментов Besser Agentic Framework предназначен для определения, координации и масштабирования AI-агентов. Он позволяет настроить поведение агента, интегрировать внешние инструменты и API, управлять памятью и состоянием агента, а также контролировать выполнение. Основанный на Python, он поддерживает расширяемые плагины, коллаборацию нескольких агентов и встроенное логирование. Разработчики могут быстро прототипировать и разворачивать агентов для задач извлечения данных, автоматизированных исследований и диалоговых ассистентов — все в рамках одного унифицированного фреймворка.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.

Чат-бот Dialogflow CX — это агент для диалогов на базе ИИ, построенный на платформе Dialogflow CX от Google. Он обрабатывает входные данные на естественном языке, распознает намерения пользователя и извлекает сущности для поддержания контекстных диалогов в многократных взаимодействиях. Благодаря функциям заполнения слотов, условных потоков и интеграциям Webhook, он динамически получает внешние данные и вызывает серверные сервисы во время беседы. Поддерживаются пользовательские обработчики событий, стратегии обработки неожиданных запросов и мультиязычные настройки, что обеспечивает согласованные ответы. Разработчики могут создавать визуальные машины состояний в консоли Dialogflow CX, моделировать путь диалога и тестировать взаимодействия в реальном времени. Удобен для развертывания через Webhook или SDK клиентов, интегрируется с сайтами, платформами месседжингов и голосовыми каналами, повышая качество поддержки, автоматизируя FAQ и стимулируя вовлеченность пользователей.

Layra предназначена для упрощения разработки агентов, поддерживаемых LLM, предоставляя модульную архитектуру, которая интегрируется с различными инструментами и хранилищами памяти. Включает планировщик, раздевающий задачи на подцели, модуль памяти для хранения диалогов и контекста, а также систему плагинов для подключения внешних API или пользовательских функций. Layra также позволяет координировать несколько экземпляров агентов, сотрудничая в сложных рабочих потоках, обеспечивая параллельное выполнение и делегирование задач. Благодаря четким абстракциям инструментов, памяти и определения политик разработчики могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для поддержки клиентов, анализа данных, RAG и т.п. Он является framework-agnostic и поддерживает OpenAI, Hugging Face и локальные LLM.

MCP Crew AI — это разработчикский фреймворк, упрощающий создание и координацию GPT-агентов в командных работах. Определяя роли менеджера, работника и мониторинга, он автоматизирует делегирование задач, их выполнение и контроль. В комплекте встроена поддержка API OpenAI, модульная архитектура для пользовательских плагинов агентов и CLI для запуска и мониторинга вашей команды. MCP Crew AI ускоряет разработку систем с несколькими агентами, облегчая создание масштабируемых, прозрачных и легко поддерживаемых рабочих процессов на базе ИИ.

NagaAgent — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания, оркестровки и масштабирования агентов ИИ. Она предоставляет систему интеграции инструментов, объекты постоянной разговорной памяти и асинхронный контроллер множества агентов. Разработчики могут регистрировать пользовательские инструменты в виде функций, управлять состоянием агентов и координировать взаимодействия между несколькими агентами. Фреймворк включает логирование, хуки обработки ошибок и предустановки конфигурации для быстрого прототипирования. NagaAgent идеально подходит для построения сложных рабочих процессов — чат-ботов поддержки клиентов, потоков обработки данных или исследовательских помощников — без дополнительных инфраструктурных затрат.

Nuzon-AI предоставляет фреймворк для агента на базе Python, который позволяет определять задачи, управлять диалоговой памятью и расширять возможности через плагины. Поддерживается интеграция с крупными LLM (OpenAI, локальные модели), что позволяет агентам выполнять веб-взаимодействия, анализ данных и автоматизированные рабочие процессы. Архитектура включает реестр навыков, систему вызова инструментов и слой оркестрации нескольких агентов, позволяя создавать комбинации для поддержки клиентов, исследовательской помощи и личной продуктивности. С помощью конфигурационных файлов можно настроить поведение каждого агента, политику хранения памяти и ведение логов для отладки или аудита.

OpenAI Agent Swarm — это модульная система, предназначенная для упрощения координации нескольких GPT-агентов при выполнении различных задач. Каждый агент работает независимо с настраиваемыми подсказками и ролями, а ядро Swarm управляет циклом жизни агентов, передачей сообщений и планированием задач. Платформа включает инструменты для определения сложных рабочих процессов, мониторинга взаимодействий агентов в реальном времени и объединения результатов в последовательный вывод. Распределяя рабочие нагрузки между специализированными агентами, пользователи могут решать сложные задачи — от генерации контента и анализа исследований до автоматической отладки и суммирования данных. OpenAI Agent Swarm бесшовно интегрируется с API OpenAI, позволяя разработчикам быстро развертывать мультиигровые системы без необходимости строить инфраструктуру оркестрации с нуля.

With AI Agents — это фреймворк с акцентом на код на TypeScript, который помогает определить и управлять несколькими AI-агентами, каждый с уникальными ролями, такими как планировщик, исполнитель и память. Он предоставляет встроенное управление памятью для сохранения контекста, подсистему вызова функций для интеграции внешних API и интерфейс командной строки для интерактивных сессий. Собрав агентов в конвейеры или иерархии, вы можете автоматизировать сложные задачи — например, аналитические пайплайны или процессы поддержки клиентов, — обеспечивая модульность, масштабируемость и простую настройку.

Devon предоставляет комплекс инструментов для определения, оркестровки и выполнения автономных агентов внутри Python-приложений. Пользователи могут определять цели агента, задавать вызываемые задачи и связывать действия на основе условий. Благодаря интеграции с языковыми моделями типа GPT и локальными векторными хранилищами, агенты поглощают и интерпретируют входные данные пользователей, извлекают контекстуальные знания и разрабатывают планы. Фреймворк поддерживает долговременную память благодаря модульным бекэндам хранения, позволяя агентам вспомнить прошлые взаимодействия. Встроенные компоненты мониторинга и логирования обеспечивают отслеживание в реальном времени, а CLI и SDK ускоряют разработку и развёртывание. Подходит для автоматизации поддержки клиентов, аналитики данных и рутинных бизнес-процессов, Devon ускоряет создание масштабируемых цифровых работников.