e2e-chainlit-chatbot — это пример, демонстрирующий полный цикл разработки conversational AI агента с использованием Chainlit. В репозитории есть полный код для запуска локального веб-сервера, осуществляющего хостинг интерактивного интерфейса чата, интеграцию с крупными языковыми моделями для ответов и управление контекстом диалога между сообщениями. Предусмотрены настраиваемые шаблоны подсказок, многосредовые рабочие процессы и потоковая передача ответов в реальном времени. Разработчики могут настраивать API-ключи, корректировать параметры модели и расширять систему с помощью собственной логики или интеграций. Благодаря минимальному количеству зависимостей и ясной документации, этот проект ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми чат-ботами и служит фундаментом для производственных решений. Также доступны примеры настройки интерфейсных компонентов, ведения журнала и обработки ошибок. Проект предназначен для беспрепятственной интеграции с облачными платформами и подходит как для прототипов, так и для использования в реальном производстве.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

Crayon позволяет разработчикам создавать автономных AI-агентов в JavaScript/Node.js, которые могут вызывать внешние API, поддерживать историю разговоров, планировать многошаговые задачи и управлять асинхронными процессами. В ядре реализован цикл планирования-исполнения, разбивающий общие цели на конкретные действия, интегрирующийся с пользовательскими наборами инструментов и использующий модули памяти для хранения и вспоминания информации между сессиями. Фреймворк поддерживает несколько бекендов памяти, интеграцию инструментов через плагины и расширенную систему логирования для отладки. Разработчики могут конфигурировать поведение агента через подсказки и пайплайны на базе YAML, что позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы, такие как сбор данных, формирование отчетов и интерактивные чат-боты. Архитектура Crayon поощряет расширяемость, позволяя командам интегрировать специализированные инструменты и адаптировать агентов под уникальные бизнес-требования.