Thousand Birds — расширяемая платформа для создания AI-агентов, позволяющая разработчикам определять и настраивать поведение агентов с помощью SDK и CLI на Python. Агенты могут планировать многошаговые рабочие процессы, интегрировать веб-поиск, взаимодействовать с браузерными сессиями, читать и писать файлы, вызывать внешние API и управлять памятью с состоянием. Поддерживаются модули плагинов для добавления пользовательских инструментов и соединителей данных. Встроенный движок оркестрации планирует задачи, управляет повторными попытками и регистрирует детали выполнения. Разработчики могут создавать цепочки агентов, активировать параллельное выполнение и контролировать производительность через структурированные отчёты. Thousand Birds ускоряет развертывание автономных помощников для исследований, извлечения данных, автоматизации и прототипирования экспериментов.

NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.

Team of AI Agents предлагает модульную архитектуру для создания и развертывания мультиагентных систем. Каждый агент работает с уникальными ролями, используя глобальную память и локальные контексты для хранения знаний. Поддерживаются асинхронные сообщения, использование инструментов через адаптеры и динамическое перераспределение задач на основе результатов. Пользователи настраивают агентов с помощью скриптов на Python или YAML, позволяя специализировать их по темам, иерархии целей и приоритетам. Встроены метрики для оценки производительности и поиска ошибок, что ускоряет итерации. Расширяемая архитектура плагинов позволяет интегрировать собственные NLP-модели, базы данных и внешние API. Team of AI Agents ускоряет сложные рабочие процессы, используя коллективный интеллект специализированных агентов, что делает его идеальным для исследований, автоматизации и моделирования.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

AgenticAppBuilder ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя командную строку с одной командой для быстрого создания готовых к производству приложений. Он настраивает конфигурации языковых моделей, системы памяти, интеграцию инструментов и пользовательский интерфейс, позволяя разработчикам сосредоточиться на пользовательской логике агента. Модульная архитектура поддерживает расширяемые цепочки инструментов, бесшовное управление API-ключами и скрипты развертывания для локальных или облачных сред, сокращая шаблонный код и ускоряя прототипирование.

Agent of Code — это универс framework для агентов ИИ, позволяющий разработчикам делегировать рутинные задачи программирования умным агентам. Он использует крупные языковые модели, чтобы преобразовать естественные языковые запросы в полностью функционирующий код, автоматически проводить обзоры кода, отлаживать существующий код и рефакторить наследуемые базы кода. Пользователи определяют цели и параметры агентов через YAML или JSON-конфигурации, выбирают плагины для тестирования или интеграции в CI, и запускают агентов через CLI. Framework обеспечивает координацию вызовов API, управление окнами контекста и сборку модульных ответов в согласованные скрипты кода. С расширяемой архитектурой разработчики могут добавлять индивидуальные модули, интегрировать системы контроля версий и адаптировать pipeline агента согласно рабочим процессам проектов.

Agentic Kernel предлагает раздельную архитектуру для построения AI-агентов путём композиции переиспользуемых компонентов. Разработчики могут определять планировочные пайплайны для разбивки целей, настраивать короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти с помощью embedding или файловых бэкендов, а также регистрировать внешние инструменты или API для выполнения действий. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, циклы отражения агента и встроенное планирование для управления рабочими потоками. Его модульный дизайн совместим с любым поставщиком LLM и пользовательскими компонентами, что обеспечивает возможность использования, например, в чат-ботах, автоматизации исследований и обработки данных. Благодаря прозрачной регистрации логов, управлению состоянием и простоте интеграции, Agentic Kernel ускоряет разработку с возможностью масштабирования и поддержки в AI-решениях.

Демонстрация AI-агента VideoSDK объединяет возможности инфраструктуры видеосвязи в реальном времени VideoSDK с AI-сервисами для создания умного виртуального помощника для групповых видеозвонков. В демонстрации реализована транскрипция речи в реальном времени, позволяющая участникам читать подписи на нескольких языках с помощью мгновенного перевода. После каждой сессии агент создает краткое резюме встречи, выделяя ключевые моменты и действия. Пользователи могут задавать вопросы на естественном языке во время звонков, а AI-чатбот отвечает контекстуально, используя историю общения. Создана с использованием React для интерфейса и Node.js для серверной части с интеграцией API OpenAI, эта демонстрация обеспечивает модульную архитектуру, позволяющую разработчикам расширять или адаптировать функции, такие как анализ настроений, пользовательские подсказки и мультиязычная поддержка, ускоряя создание инструментов видеосотрудничества на базе AI.