Sherpa от CartographAI — это фреймворк на базе Python, предназначенный для упрощения создания интеллектуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов. Он позволяет разработчикам определять агентов, способных интерпретировать ввод пользователя, выбирать подходящие конечные точки LLM или внешние API, а также управлять сложными задачами, такими как суммирование документов, получение данных и диалоговые вопросы и ответы. Благодаря архитектуре на основе плагинов, Sherpa поддерживает легкую интеграцию собственных инструментов, хранилищ памяти и стратегий маршрутизации для оптимизации релевантности ответов и затрат. Пользователи могут настраивать многоступенчатые конвейеры, где каждый модуль выполняет отдельную функцию — например, семантический поиск, анализ текста или генерацию кода — а Sherpa управляет распространением контекста и логикой отказов. Такой модульный подход ускоряет создание прототипов, повышает удобство обслуживания и позволяет командам создавать масштабируемые AI-решения для различных задач.

Simple-Agent — это открытый исходный код, написанный на Python и использующий API OpenAI для создания модульных диалоговых агентов. Он позволяет разработчикам определять функции инструментов для вызова агентом, сохранять контекст памяти между взаимодействиями и настраивать поведение агента через модули навыков. Фреймворк управляет маршрутизацией запросов, планированием действий и выполнением инструментов, чтобы вы могли сосредоточиться на доменной логике. Встроенные журналирование и обработка ошибок ускоряют разработку чатботов, автоматизированных помощников и инструментов поддержки решений, основанных на ИИ. Обеспечивает легкую интеграцию с пользовательскими API и источниками данных, поддерживает асинхронные вызовы инструментов и имеет простую конфигурацию. Используйте его для прототипирования агентов для поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и многого другого. Модульная архитектура облегчает добавление новых возможностей без изменения основной логики. Поддерживается сообществом и документацией, Simple-Agent подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков для быстрого размещения интеллектуальных агентов.

ChatStreamAiAgent предоставляет разработчикам легкий инструмент на Python для реализации агентов чата с ИИ, которые транслируют токены по мере их генерации. Поддерживает нескольких поставщиков LLM, асинхронные хуки событий и простую интеграцию в веб-приложения или консольные программы. Благодаря встроенной управляемой памятью и шаблонам подсказок команды могут быстро создавать прототипы диалоговых помощников, ботов поддержки клиентов или интерактивных учебных курсов, обеспечивая низкую задержку и реакции в реальном времени.

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.

Kin Kernel — это легкий, открытый каркас для построения цифровых работников на базе ИИ. Он обеспечивает единый механизм для оркестрации больших языковых моделей, управления контекстной памятью и интеграции пользовательских инструментов или API. Благодаря архитектуре, основанной на событиях, Kin Kernel поддерживает асинхронное выполнение задач, отслеживание сессий и расширяемые плагины. Разработчики могут определять поведение агента, регистрировать внешние функции и настраивать маршрутизацию через множество LLM для автоматизации процессов, от извлечения данных до поддержки клиентов. В системе встроена регистрация журналов и обработка ошибок для мониторинга и отладки. Для гибкости Kin Kernel может быть интегрирован в веб-сервисы, микросервисы или самостоятельные Python-приложения, что позволяет организациям разворачивать надежных агентов ИИ в масштабах.

OmniSteward — это модульная платформа оркестрации ИИ-агентов на Python, которая подключается к OpenAI, локальным LLM и поддерживает пользовательские модели. Она предоставляет модули памяти для хранения контекста, наборы инструментов для API-вызовов, веб-поиска, выполнения кода и запросов к базам данных. Пользователи определяют шаблоны агентов с подсказками, рабочими потоками и триггерами. Фреймворк оркестрирует нескольких агентов параллельно, управляет историей диалогов и автоматизирует задачи с помощью пайплайнов. Также включает логирование, панели мониторинга, плагины, интеграцию с сторонними сервисами. OmniSteward упрощает создание специализированных помощников для исследований, операций, маркетинга и других областей, предлагая гибкость, масштабируемость и открытый исходный код для предприятий и разработчиков.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

AI Agents — это комплексный фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки интеллектуальных программных агентов. Он предлагает универсальные наборами инструментов для интеграции внешних сервисов, таких как поиск в сети, работа с файлами и собственными API. Встроенные модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между взаимодействиями, обеспечивая сложное многошаговое рассуждение и постоянные диалоги. Фреймворк поддерживает нескольких поставщиков LLM, включая OpenAI и модели с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать модели. Пользователи определяют задачи, назначают инструменты и политики памяти, а основной движок управляет формированием подсказок, вызовами инструментов и парсингом ответов для бесшовной работы агентов.

Agentfy обеспечивает модульную архитектуру для построения AI-агентов, объединяя LLM, бекенды памяти и интеграции инструментов в единый исполняемый окружение. Разработчики объявляют поведение агента с помощью классов Python, регистрируют инструменты (REST API, базы данных, утилиты) и выбирают хранилища памяти (локальные, Redis, SQL). Framework управляет подсказками, действиями, вызовами инструментов и управлением контекстом для автоматизации задач. Встроенная CLI и поддержка Docker позволяют развернуть агент в один клик в облаке, на периферийных устройствах или на рабочем столе.

CL4R1T4S дает возможность разработчикам создавать агентов ИИ, предлагая основные абстракции: Agent, Memory, Tools и Chain. Агенты используют LLM для обработки входных данных, вызова внешних функций и поддержания контекста между сессиями. Модули памяти позволяют сохранять историю диалогов или знания домена. Инструменты могут оборачивать вызовы API, позволяя агентам получать данные или выполнять действия. Цепочки определяют последовательные шаги для сложных задач, таких как анализ документов, извлечение данных или итерационные запросы. Каркас управляет шаблонами подсказок, вызовами функций и обработкой ошибок прозрачно. С CL4R1T4S команды могут быстро прототипировать чат-ботов, автоматизации и систем поддержки принятия решений, используя функциональный стиль программирования Clojure и богатую экосистему.

CUPCAKE AGI (Композиционный утилитарный пайплайн для креативного, знающего и эволюционирующего автономного общего интеллекта) — это гибкий каркас Python, который упрощает создание автономных агентов путём объединения языковых моделей, памяти и внешних инструментов. Он включает основные модули, такие как планировщик целей, исполнитель моделей и менеджер памяти для сохранения контекста при взаимодействиях. Разработчики могут расширять функциональность через плагины для интеграции API, баз данных или пользовательских комплектов инструментов. CUPCAKE AGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и развертывания агентов уровня промышленного использования в различных сферах.

Библиотека Dialogflow Fulfillment предоставляет структурированный способ подключения вашего агента Dialogflow к пользовательской логике через веб-хуки. Она предлагает встроенные конструкторы ответов для карт, подсказок, быстрых ответов и полезных нагрузок, а также управление контекстами и извлечение параметров. Разработчики могут определять обработчики намерений в компактной карте, использовать промежуточное ПО для предварительной обработки и интегрировать с Actions on Google для голосовых приложений. Развертывание на Google Cloud Functions простое, что обеспечивает масштабируемые, безопасные и удобные для поддержки conversational-услуги.

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.

Embabel Agent предоставляет структурированный подход для построения агентов ИИ в средах Node.js и браузерах. Разработчики определяют инструменты — такие как HTTP-заготовки, соединители баз данных или пользовательские функции — и настраивают поведение агента с помощью простых JSON или JavaScript классов. Фреймворк ведёт историю диалогов, перенаправляет запросы к соответствующим инструментам и поддерживает расширения в виде плагинов. Embabel Agent идеально подходит для создания чат-ботов с динамическими возможностями, автоматизированных помощников, взаимодействующих с несколькими API, и прототипов научных исследований, требующих мгновенной оркестрации вызовов ИИ.

Ernie Bot Agent — это разработческий фреймворк, предназначенный для упрощения создания диалоговых агентов на базе ИИ с использованием Baidu ERNIE Bot. Он обеспечивает абстракции для вызовов API, шаблонов подсказок, управления памятью и интеграции инструментов. SDK поддерживает многократные диалоги с учетом контекста, пользовательские рабочие процессы для выполнения задач и систему плагинов для расширений в конкретных сферах. Благодаря встроенному ведению журналов, обработке ошибок и настройкам, он снижает объем шаблонного кода и позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизационных сценариев.

Kaizen — современная архитектура AI-агентов, созданная для упрощения управления автономными агентами на базе LLM. Предлагает модульную архитектуру для определения многошаговых рабочих процессов, интеграции внешних инструментов через API и хранения контекста в буферах памяти для поддержания диалогов с сохранением состояния. Конструктор пайплайнов Kaizen позволяет связывать подсказки, выполнять код и запрашивать базы данных в одном orchestrated запуске. Встроенные панели логирования и мониторинга дают представление о производительности агентов и использовании ресурсов в реальном времени. Разработчики могут разворачивать агентов в облаке или локально с поддержкой автошкалирования. Абстрагируя взаимодействие с LLM и операционные вопросы, Kaizen помогает быстро прототипировать, тестировать и масштабировать автоматизацию AI в сферах поддержки клиентов, исследований и DevOps.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

Bitte AI Agents — это комплексный фреймворк разработки агентов, разработанный для упрощения создания автономных ИИ-ассистентов. Он позволяет определять роли агентов, настраивать хранилища памяти, интегрировать внешние API или пользовательские инструменты и управлять многоступенчатыми рабочими процессами. Разработчики могут использовать SDK платформы для построения, тестирования и развертывания агентов в любой среде. Этот фреймворк автоматически управляет контекстом, историей диалогов и контрольными механизмами безопасности, обеспечивая быструю итерацию и масштабируемое развертывание умных агентов для таких кейсов, как автоматизация обслуживания клиентов, аналитика данных и создание контента.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) — это клиентский фреймворк, созданный для упрощения разработки ИИ-агентов в веб-приложениях с использованием API OpenAI. Разработчики могут определять собственные функции, которые OLI эффективно выбирает в зависимости от запросов пользователя, управлять контекстом диалога для поддержания согласованного состояния при нескольких взаимодействиях, а также связывать вызовы API для сложных рабочих процессов, таких как бронирование встреч или создание отчетов. Кроме того, OLI включает инструменты для разбора ответов, обработки ошибок и интеграции сторонних сервисов через вебхуки или REST-конечные точки. Поскольку он полностью модульный и с открытым исходным кодом, команды могут настраивать поведение агента, добавлять новые возможности и развертывать агенты OLI на любой веб-платформе без зависимостей серверной части. OLI ускоряет разработку диалоговых интерфейсов и автоматизацию.

AgentSea AI Hub — это надежная платформа и фреймворк для полного цикла разработки и управления агентами, который упрощает создание и управление. С помощью визуального конструктора перетаскивания можно создавать персонажей, сценарии диалогов и настраиваемые навыки без глубоких знаний программирования. Разработчики могут интегрировать внешние API, базы знаний и базы данных, а встроенный модуль управления памятью сохраняет контекст между сессиями. Платформа поддерживает мультиканальные развертывания (веб, мобильные устройства, чат, голос и электронная почта), обеспечивая плавное взаимодействие с пользователями. Детальный мониторинг производительности, A/B-тестирование и контроль версий позволяют постоянно улучшать систему. Благодаря ролям и совместным рабочим пространствам команда может эффективно координировать сложные проекты агентов. AgentSea AI Hub ускоряет создание цифровых работников, автоматизацию рутинных задач и повышает вовлеченность клиентов через интеллектуальную автоматизацию.