Базовый OnChain агент — это открытая платформа, предназначенная для развертывания автономных ИИ-агентов на блокчейнах, аналогичных Ethereum. Он подключается к узлам блокчейна через Web3 и использует модели GPT от OpenAI для интерпретации событий в цепочке, таких как переводы токенов или протокольные логи. Агент может обрабатывать запросы на естественном языке или предопределённые стратегии, чтобы решать, когда выполнять транзакции, вызывать функции смарт-контрактов или реагировать на предложения по управлению. Разработчики могут расширять модули для пользовательских слушателей событий, интегрировать внешние источники данных и безопасно управлять приватными ключами. Эта система позволяет автоматизировать операции DeFi, включая обеспечение ликвидности, арбитражную торговлю и ребалансировку портфеля с минимальным вмешательством человека.

BeeAI Framework Py Starter — проект с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для быстрого запуска создания ИИ-агентов. Он включает основные модули для оркестровки агентов, систему плагинов для расширения функциональности и адаптеры для подключения к популярным API LLM. Разработчики могут определять задачи, управлять диалоговой памятью и интегрировать внешние инструменты с помощью простых конфигурационных файлов. Фреймворк подчеркивает модульность и удобство использования, позволяя быстро создавать прототипы чат-ботов, автоматизированных помощников и агентов обработки данных без шаблонного кода.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.

FastMCP — это открытый исходный код Python-фреймворка для построения MCP (Model Context Protocol) серверов и клиентов, которые расширяют возможности LLM за счет внешних инструментов, источников данных и пользовательских подсказок. Разработчики определяют классы инструментов и обработчики ресурсов на Python, регистрируют их в сервере FastMCP и разворачивают с помощью транспортных протоколов, таких как HTTP, STDIO или SSE. Библиотека клиента предоставляет асинхронный интерфейс для взаимодействия с любым сервером MCP, обеспечивая беспрепятственную интеграцию AI-агентов в приложения.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

Multi-Agent-Seller предоставляет модульную среду для моделирования переговоров в электронной коммерции с использованием AI-агентов. Включает готовых агентов покупателя и продавца с настраиваемыми стратегиями переговоров, такими как динамическое ценообразование, уступки по времени и принятие решений на основе полезности. Пользователи могут определять собственные протоколы, форматы сообщений и рыночные условия. Фреймворк управляет сессиями, отслеживает предложения и ведет журнал результатов с встроенными средствами визуализации для анализа взаимодействий агентов. Легко интегрируется с библиотеками машинного обучения для разработки стратегий, позволяя экспериментировать с обучением с подкреплением или правилами. Расширяемая архитектура позволяет добавлять новые типы агентов, правила переговоров и плагины визуализации. Multi-Agent-Seller идеально подходит для тестирования алгоритмов с несколькими агентами, изучения поведения переговоров и преподавания концепций в областях AI и электронной коммерции.

Мультияентные системы предназначены для упрощения создания, настройки и запуска распределенных архитектур на основе агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, онтологии коммуникации и описание сервисов через классы Java. Фреймворк управляет настройкой контейнеров, передачей сообщений и жизненным циклом агентов. На основе стандартных протоколов FIPA он поддерживает P2P-переговоры, совместное планирование и модульное расширение. Пользователи могут запускать, отслеживать и отлаживать сценарии с несколькими агентами на одном устройстве или в сети, что делает его идеальным для исследований, обучения и небольших развертываний.

OpenSilver - это бесплатный открытый интерфейсный фреймворк, предназначенный для создания современных веб-приложений .NET с использованием C# и XAML. Он поддерживает приложения WPF и Silverlight и облегчает плавный переход от устаревших технологий Silverlight. Фреймворк гарантирует 100% повторное использование кода, совместимость с различными современными веб-технологиями такими как Blazor, React и Angular, а также предлагает улучшенный XAML-дизайнер на основе ИИ для Visual Studio Code. С помощью OpenSilver разработчики могут создавать кроссплатформенные приложения, которые работают в любом браузере и на любом устройстве, сохраняя оригинальный вид и удобство приложений, а также значительно сокращая затраты и время на миграцию.

Promptix Python — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных AI-агентов на Python. Благодаря простой установке через pip вы можете создать агентов, управляемых любым крупным LLM, зарегистрировать специализированные инструменты, настроить хранилища данных в памяти или на постоянной основе и управлять многошаговыми циклами решений. SDK поддерживает потоковую передачу токенов в реальном времени, обработчики обратных вызовов для логирования или пользовательской обработки, а также встроенные модули памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Разработчики могут использовать эту библиотеку для прототипирования чат-ботов, автоматизаций, конвейеров данных или исследовательских агентов за несколько минут. Модульная структура позволяет менять модели, добавлять собственные инструменты и расширять механизмы хранения памяти, обеспечивая гибкость для широкого спектра сценариев использования AI-агентов.

ToolAgents — модульный открытый фреймворк для AI-агентов, интегрирующий большие языковые модели с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Разработчики регистрируют инструменты через централизованный реестр, определяя конечные точки для задач API, запросов к базам данных, выполнения кода и анализа документов. Агены могут планировать многошаговые операции, динамически вызывая или связывая инструменты на основе выходных данных LLM. Фреймворк поддерживает последовательное и параллельное выполнение задач, обработку ошибок и расширяемые плагины для пользовательских интеграций инструментов. API на базе Python упрощает создание, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, работающих с данными, контентом, скриптами и документами — для быстрого прототипирования и масштабируемой автоматизации в аналитике, исследованиях и бизнес-процессах.

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.

AI-агентный машинный перевод — это открытая платформа для исследований и разработки в области машинного перевода. Она управляет тремя основными агентами — генератором, оценщиком и уточнителем — для совместного производства, оценки и совершенствования переводов. Построена на базе PyTorch и моделей трансформеров, поддерживая предварительное обучение с учителем, оптимизацию с помощью обучения с подкреплением и настраиваемые политики агентов. Пользователи могут проводить бенчмаркинг на стандартных наборах данных, отслеживать BLEU-рейтинги и расширять пайплайн с помощью пользовательских агентов или функций вознаграждения для исследования коллаборации агентов в задачах перевода.

Agents with ADK — это открытая платформа на Python, предназначенная для упрощения создания интеллектуальных агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нее входят модульные шаблоны агентов, встроенные модули памяти, интерфейсы выполнения инструментов и возможности координации нескольких агентов. Разработчики могут быстро интегрировать пользовательские функции или внешние API, настраивать цепочки планирования и логического вывода, а также следить за взаимодействиями агентов. Эта платформа поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM и включает системы ведения журналов, повторных попыток и расширяемости для промышленного использования.

HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.

Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.

AI-Creator обеспечивает гибкую архитектуру для создания AI-агентов, способных выполнять задачи, взаимодействовать на естественном языке и использовать внешние инструменты. Включает модули для управления подсказками, цепочечного рассуждения, памяти сессий и настраиваемых конвейеров. Разработчики могут определять поведение агента через простые JSON или конфигурации кода, интегрировать API и базы данных как инструменты, а также развёртывать агентов как веб-сервисы или CLI-приложения. Платформа поддерживает расширяемость и модульность, что делает её идеальной для прототипирования чат-ботов, виртуальных помощников и специализированных цифровых работников.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.

BotPlayers — это универсальный открытый фреймворк, разработанный для упрощения разработки и развертывания агентов для игр на базе искусственного интеллекта. Он включает гибкий слой абстракции среды, поддерживающий скриншоты, веб-API или настраиваемые интерфейсы моделирования, позволяя ботам взаимодействовать с разными играми. Встроенные алгоритмы обучения с подкреплением, генетические алгоритмы и эвристические правила, а также инструменты для логирования данных, создания контрольных точек моделей и визуализации производительности. Модульная система плагинов позволяет разработчикам настраивать датчики, действия и политики ИИ на Python или Java. Также доступны конфигурации на YAML для быстрой разработки прототипов и автоматизированных пайплайнов для обучения и оценки. Поддержка кроссплатформенности на Windows, Linux и macOS ускоряет эксперименты и производство интеллектуальных игровых агентов.

Chatchat Lite — это открытая, легкая рамочная структура пользовательского интерфейса чата, разработанная для работы в браузере и подключения к нескольким бэкендам ИИ — включая OpenAI, Azure, пользовательские HTTP-конечные точки и локальные модели языка. Обеспечивает ответы в реальном времени, рендеринг Markdown, форматирование блоков кода, переключение тем и постоянную историю разговоров. Разработчики могут расширять её с помощью пользовательских плагинов, конфигураций для среды и адаптивности для самопоставляемых или сторонних служб ИИ, делая её идеальной для прототипов, демонстраций и производственных чат-приложений.