CrewAI — это модульная Python-рамка для построения полностью автономных ИИ-агентов. Она включает основные компоненты, такие как Оркестратор агента для планирования и принятия решений, слой интеграции инструментов для соединения с внешними API или пользовательскими действиями, а также модуль памяти для хранения и памяти контекста. Разработчики определяют задачи, регистрируют инструменты, конфигурируют системы памяти и запускают агентов, способных планировать мультиступенчатые рабочие процессы, выполнять действия и адаптироваться по результатам. CrewAI отлично подходит для создания интеллектуальных помощников, автоматизированных рабочих процессов и исследовательских прототипов.

AI Library предлагает комплексную основу для проектирования и запуска AI-агентов. В нее входят конструкторы агентов, оркестрация цепочек, интерфейсы моделей, интеграция инструментов и поддержка векторных хранилищ. Платформа использует подход API-первым, обладает обширной документацией и примерными проектами. Независимо от того, создаете ли вы чат-боты, агенты для извлечения данных или автоматизированных помощников, модульная архитектура AI Library обеспечивает легкую настройку, объединение и мониторинг каждого компонента — таких как языковые модели, системы памяти и внешние инструменты — в производственной среде.

Autogpt — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Rust для построения автономных ИИ-агентов. Он предлагает типизированные интерфейсы для API OpenAI, встроенное управление памятью, цепочку контекста и расширяемую поддержку плагинов. Агент может быть настроен для выполнения цепочек подсказок, поддержания состояния беседы и программного выполнения динамических задач. Подходит для внедрения в CLI-инструменты, серверные сервисы или исследовательские прототипы, Autogpt упрощает организацию сложных ИИ-рабочих процессов, используя преимущества производительности и безопасности Rust.

Fast-LLM-Agent-MCP — легкий, открытый фреймворк на Python для создания ИИ-агентов, сочетающих управление памятью, цепочечное рассуждение и многошаговое планирование. Разработчики могут интегрировать его с OpenAI, Azure OpenAI, локальным Llama и другими моделями для поддержания контекста диалога, генерации структурированных цепочек рассуждений и разбиения сложных задач на подзадачи, которые можно выполнить. Его модульная конструкция позволяет подключать пользовательские инструменты и хранилища памяти, что делает его идеальным для виртуальных помощников, систем поддержки принятия решений и автоматизированных ботов службы поддержки.

Exo — это фреймворк, ориентированный на разработчика, позволяющий создавать агентов, управляемых ИИ, способных общаться с пользователями, вызывать внешние API и сохранять контекст разговора. В основе Exo лежат определения на TypeScript для описания инструментов, слоёв памяти и управления диалогами. Пользователи могут регистрировать собственные действия для задач по извлечению данных, планированию или оркестровке API. Фреймворк автоматически обрабатывает шаблоны подсказок, маршрутизацию сообщений и обработку ошибок. Модуль памяти Exo может сохранять и вытаскивать пользовательскую информацию между сессиями. Разработчики могут развертывать агентов в средах Node.js или без сервера с минимальной настройкой. Exo также поддерживает промежуточное программное обеспечение для логирования, аутентификации и получения метрик. Его модульная архитектура обеспечивает повторное использование компонентов в нескольких агентских системах, ускоряя разработку и уменьшая избыточность.

MAGI (Модульный Генеративный Интеллект ИИ) — это открытая платформа, разработанная для упрощения создания и управления агентами ИИ. Она предлагает архитектуру плагинов для пользовательской интеграции инструментов, модули постоянной памяти, планирование в цепочке мысли и оркестрацию многозадачных рабочих процессов в реальном времени. Разработчики могут регистрировать внешние API или локальные скрипты как инструменты агента, настраивать базы данных памяти и определять политики задач. Расширяемый дизайн MAGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные задачи, что делает его идеальным для чат-ботов, автоматизированных цепочек и исследовательских прототипов.

OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

JavaScript SDK Azure AI Agents — это клиентский каркас и репозиторий образцов, позволяющие разработчикам создавать, настраивать и оркестровать агенты ИИ с помощью Azure OpenAI и других когнитивных сервисов. Поддерживаются многоходовые диалоги, генерация с дополнением поиска, вызовы функций и интеграция с внешними инструментами и API. Разработчики могут управлять рабочими процессами агентов, обрабатывать память и расширять возможности через плагины. Образцы включают базы данных знаний, ботов ответов на вопросы, автономные исполнительные задачи и разговорных помощников, что облегчает прототипирование и развертывание интеллектуальных решений.

bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.