SWE-agent — это ориентированная на разработчика платформа ИИ-агента, которая интегрируется с GitHub, чтобы автономно диагностировать и решать проблемы с кодом. Она работает в Docker или GitHub Codespaces, использует предпочитаемую вами языковую модель и позволяет настраивать наборы инструментов для таких задач, как проверка кода, тестирование и деплой. SWE-agent создает четкие траектории действий, применяет исправления через pull-запросы и предоставляет аналитические данные через свой Траекторий-инспектор, позволяя командам автоматизировать обзор кода, исправление ошибок и очистку репозиториев.

CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.

HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.