Neuron AI — это полнофункциональная безсерверная платформа для создания, внедрения и управления умными AI-агентами. Поддерживает крупнейшие поставщики LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) и позволяет создавать мульти-модельные пайплайны, управлять контекстом диалогов и автоматизировать рабочие процессы через интерфейс low-code или SDK. Благодаря встроенной загрузке данных, векторному поиску и интеграции плагинов, Neuron упрощает поиск знаний и оркестрацию услуг. Ее инфраструктура с авто-масштабированием и панели мониторинга обеспечивают производительность и надежность, идеально подходит для корпоративных чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных ботов обработки данных.

Yoo.ai предназначена для оптимизации полного жизненного цикла корпоративных AI-агентов. Пользователи могут настраивать диалоговые сценарии с помощью визуальных low-code-интерфейсов, настраивать уровни памяти для поддержки контекста между сессиями и подключать CRM, базы знаний и сторонние API для получения данных в реальном времени. Платформа обеспечивает встроенные системы безопасности, управление доступом на основе ролей, варианты локального или облачного развертывания для соблюдения требований соответствия. Расширенная автоматизация рабочих процессов позволяет агентам запускать бизнес-процессы, отправлять уведомления и генерировать отчеты. Yoo.ai также предоставляет аналитические панели для отслеживания взаимодействий пользователей, обнаружения узких мест в диалогах и постоянного повышения эффективности агентов. Разработчики могут расширять возможности за счет кастомных функций на Python или Node.js, интегрировать Slack, Microsoft Teams и веб-виджеты для чата, использовать версии, A/B-тесты и автоматический мониторинг для масштабируемых и надежных развертываний.

Doraemon-Agent — это open-source платформа и каркас на Python, предназначенные для разработчиков, создающих сложных AI-агентов. Он позволяет интегрировать пользовательские плагины и внешние инструменты, поддерживать долгосрочную память между сессиями и выполнять цепное планирование с несколькими шагами. Разработчики могут настраивать роли агентов, управлять контекстом, логировать взаимодействия и расширять функциональность через архитектуру плагинов. Он упрощает создание автономных помощников для задач анализа данных, поддержки исследований или автоматизации обслуживания клиентов.

EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.

IoA обеспечивает гибкую архитектуру для определения, координации и выполнения нескольких ИИ-агентов в едином рабочем процессе. Основные компоненты включают планировщик, который разлагает высокоуровневые цели, исполнитель, отправляющий задачи специализированным агентам, и модули памяти для управления контекстом. Поддерживается интеграция с внешними API и наборами инструментов, осуществляется мониторинг в реальном времени и доступны настраиваемые плагина навыков. Разработчики могут быстро прототипировать автономных ассистентов, чат-ботов для поддержки клиентов и пайплайнов обработки данных, комбинируя готовые модули или расширяя их собственной логикой.

Magma Deploy — это платформа для развертывания AI-агентов, которая упрощает весь процесс создания, масштабирования и мониторинга интеллектуальных помощников. Пользователи визуально определяют рабочие процессы с использованием поиска, соединяются с любой базой данных векторов, выбирают модели от OpenAI или с открытым исходным кодом и настраивают динамические правила маршрутизации. Платформа занимается генерацией встроенных элементов, управлением контекстом, автоматическим масштабированием и аналитикой использования, позволяя командам сосредоточиться на логике агента и пользовательском опыте, а не на бэкэнд-инфраструктуре.

Pillar — это полноценный фреймворк AI-агентов, разработанный для упрощения создания и внедрения умных многошаговых рабочих процессов. Он включает модульную архитектуру с планировщиками для разбиения задач, хранилищами памяти для сохранения контекста и исполнительными модулями, выполняющими действия через внешние API или собственный код. Разработчики могут определять пайплайны в YAML или JSON, интегрировать любые LLM-поставщики и расширять функциональность при помощи пользовательских плагинов. Pillar обеспечивает встроенную асинхронную работу и управление контекстом, сокращая boilerplate-код и ускоряя вывод на рынок таких приложений, как чат-боты, ассистенты анализа данных и автоматизация бизнес-процессов.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

Wumpus LLM-агент предназначен для упрощения разработки сложных Socratic AI-агентов путём предоставления готовых утилит оркестрации, структурированных шаблонов запросов и бесшовной интеграции инструментов. Пользователи задают роли агентов, набор инструментов и сценарии диалогов, затем используют встроенное управление цепочкой мыслей для прозрачных рассуждений. Фреймворк управляет сменой контекстов, восстановлением ошибок и хранением памяти, что обеспечивает возможность принятия решений на нескольких этапах. В него входит интерфейс плагинов для API, баз данных и пользовательских функций, позволяющий агентам просматривать веб-страницы, запрашивать знания или выполнять код. Благодаря расширенной логике и отладке разработчики могут прослеживать каждый этап рассуждений, настраивать поведение агентных моделей и развёртывать их на любых платформах с поддержкой Python 3.7+.

Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.

agent-steps — это рамка оркестровки шагов Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов за счет разбиения сложных задач на дискретные, повторно используемые шаги. Каждый шаг инкапсулирует определенное действие — вызов языковой модели, выполнение преобразований данных или внешних API — и может передавать контекст последующим шагам. Библиотека поддерживает синхронное и асинхронное выполнение, позволяя создавать масштабируемые конвейеры. Встроенные инструменты ведения журналов и отладки обеспечивают прозрачность исполнения шагов, а модульная архитектура способствует удобству сопровождения. Пользователи могут определять собственные типы шагов, объединять их в рабочие процессы и легко интегрировать в существующие приложения на Python. agent-steps подходит для построения чат-ботов, автоматизированных потоков данных, систем поддержки решений и других многоступенчатых решений на базе AI.

SDK Swarms упрощает создание, настройку и выполнение систем с несколькими агентами, использующими большие языковые модели. Разработчики определяют агентов с разными ролями — исследователь, синтезатор, критик — и объединяют их в стаи (swarms), обменивающиеся сообщениями через общую шину. SDK занимается планированием, сохранением контекста и хранением памяти, что позволяет решать задачи итеративно. Поддерживая OpenAI, Anthropic и другие поставщики LLM, он предоставляет гибкие интеграции. Инструменты для логирования, сбора результатов и оценки эффективности помогают прототипировать и запускать AI-рабочие процессы для мозговых штурмов, генерации контента, суммирования и поддержки принятия решений.

Dive — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для создания и выполнения автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи с минимальным ручным вмешательством. Определяя профили агентов в простых YAML-конфигурационных файлах, разработчики могут указывать API, инструменты и модули памяти для задач, таких как извлечение данных, анализ и оркестрация конвейеров. Dive управляет контекстом, состоянием и инженерией промптов, что позволяет реализовать гибкие рабочие потоки с обработкой ошибок и логированием. Модульная архитектура поддерживает широкий спектр языковых моделей и систем поиска, облегчая сборку агентов для автоматизации обслуживания клиентов, генерации контента и процессов DevOps. Фреймворк масштабируется от прототипов до промышленного применения, предлагая CLI-команды и API-интерфейсы для бесшовной интеграции в существующие системы.

Esquilax — это легкий фреймворк на TypeScript, предназначенный для создания и оркестрации сложных рабочих процессов с ИИ-агентами. Он предоставляет разработчикам очевидный API для декларативного определения агентов, назначения модулей памяти и интеграции пользовательских действий через плагины, такие как вызовы API или запросы к базе данных. Встроенная поддержка обработки контекста и координации нескольких агентов помогает упростить создание чатботов, цифровых ассистентов и автоматических процессов. Архитектура на основе событий позволяет динамически связывать задачи и запускать их, а инструменты логирования и отладки дают полный контроль над взаимодействиями агентов. Благодаря абстракции рутинного кода, Esquilax ускоряет прототипирование масштабируемых AI-приложений.

ExampleAgent — это разработческое средство, предназначенное для ускорения создания ИИ-ассистентов. Оно напрямую интегрируется с моделями GPT от OpenAI для обработки понимания и генерации естественного языка и предлагает расширяемую систему плагинов для добавления пользовательских инструментов или API. Фреймворк управляет контекстом диалога, памятью и обработкой ошибок, позволяя агентам выполнять поиск информации, автоматизировать задачи и управлять рабочими потоками принятия решений. Благодаря ясным шаблонам кода, документации и примерам команды могут быстро прототипировать область-specific агентов для чат-ботов, извлечения данных, планирования и др.

Geers AI Lang Graph предоставляет слой абстракции на основе графа для построения AI-агентов, которые координируют несколько вызовов LLM и управляют структурированными знаниями. Определяя узлы и связи, которые представляют подсказки, данные и память, разработчики могут создавать динамические рабочие процессы, отслеживать контекст взаимодействий и визуализировать потоки выполнения. Framework поддерживает плагины для различных провайдеров LLM, настраиваемые шаблоны подсказок и экспортируемые графы. Это упрощает итеративное проектирование агентов, повышает сохранение контекста и ускоряет прототипирование чат-ассистентов, ботов поддержки решений и исследовательских пайплайнов.

Gemini Agent Cookbook — это структурированный открытый набор инструментов, предлагающий разнообразные практические примеры построения интеллектуальных агентов под управлением языковых моделей Gemini от Google. Он включает пример кода для организации цепочек многозадачного рассуждения, динамичного вызова внешних API, интеграции инструментов для получения данных и управления диалогами. В руководстве представлены лучшие подходы по обработке ошибок, управлению контекстом и инженерии подсказок, что подходит для автономных чатботов, автоматизации задач и систем поддержки принятия решений. Оно помогает разработчикам создавать собственных агентов, интерпретирующих запросы пользователей, получающих данные в реальном времени, выполняющих вычисления и генерирующих форматированный вывод. Следуя этим рецептам, инженеры могут ускорить прототипирование агентов и развертывать надежные приложения на базе ИИ в различных сферах.

GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.