Amazon Q CLI — это инструмент для разработчиков, расширяющий AWS CLI возможностями генеративного AI. Он позволяет использовать крупные языковые модели Amazon Q для выполнения запросов к сервисам AWS, конфигурирования ресурсов и генерации фрагментов кода на естественном языке. CLI поддерживает управление сессиями, многопрофильную аутентификацию и настраиваемые конфигурации агентов. Интегрируя рекомендации AI и автоматизированные рабочие процессы в скрипты оболочки и CI/CD, команды могут снизить ручной труд, быстрее устранять ошибки и поддерживать согласованные облачные операции в большом масштабе.

Azeerc-AI — это разработческий фреймворк, который позволяет быстро строить интеллектуальных агентов, оркестрируя вызовы больших языковых моделей (LLM), интеграцию инструментов и управление памятью. Он имеет архитектуру плагинов, где можно регистрировать собственные инструменты — например, веб-поиск, сборщики данных или внутренние API — и затем программировать сложные многоэтапные рабочие процессы. Встроенная динамическая память позволяет агентам помнить и извлекать прошлые взаимодействия. За счет минимального количества шаблонного кода вы можете запускать чат-боты или агентов с конкретными задачами, настраивать их поведение и разворачивать в любой среде Python. Его расширяемый дизайн подходит для разнообразных случаев использования — от поддержки клиентов до автоматизированных исследовательских систем.

ModelOp Center — это продвинутая платформа, предназначенная для управления, мониторинга и управления ИИ-моделями по всему предприятию. Это программное обеспечение ModelOps жизненно необходимо для координации ИИ-инициатив, включая те, которые связаны с генеративным ИИ и крупными языковыми моделями (LLM). Оно гарантирует, что все ИИ-модели работают эффективно, соответствуют нормативным стандартам и обеспечивают ценность на протяжении всего жизненного цикла. Предприятия могут использовать ModelOp Center для повышения масштабируемости, надежности и соблюдения норм своих ИИ-разработок.

Dataku.ai — современная платформа, использующая большие языковые модели (LLM) для извлечения и трансформации данных. Ее ключевые особенности включают обнаружение схемы ИИ, поддержку нескольких типов ввода и индивидуальное извлечение данных для разнообразных нужд. Платформа эффективно обрабатывает неструктурированные тексты и документы, преобразуя их в структурированные данные. Это помогает пользователям автоматизировать анализ данных, экономя время и повышая точность. Dataku.ai разработан для обработки огромных объемов данных, предоставляя информацию, способствующую принятию решений на основе данных.

demo_smolagents — пример реализации SmolAgents, микрофреймворка на Python для создания автономных ИИ-агентов на базе крупных языковых моделей. В этом демо представлены примеры настройки отдельных агентов с конкретными наборами инструментов, установки каналов связи между агентами и динамического управления передачей задач. Он показывает интеграцию LLM, вызовы инструментов, управление подсказками и шаблоны оркестрации для построения мультиагентных систем, способных координированно выполнять действия по инициативе пользователя и промежуточным результатам.

Fabrice AI позволяет разработчикам создавать сложные системы AI-агентов, использующие большие языковые модели (LLMs) в средах Node.js и браузерах. Встроенные модули памяти позволяют сохранять историю диалогов, интеграция инструментов расширяет возможности агента с помощью пользовательских API, а система плагинов обеспечивает расширяемость за счет сообществ. Благодаря типобезопасным шаблонам запросов, координации нескольких агентов и настраиваемым поведением выполнения, Fabrice AI упрощает создание чат-ботов, автоматизации задач и виртуальных помощников. Кроссплатформенный дизайн обеспечивает бесшовное развертывание в веб-приложениях, безсерверных функциях или настольных приложениях, ускоряя разработку интеллектуальных, контекстных AI-сервисов.

GenAI Agents SDK — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, созданная для помощи разработчикам в создании самоуправляемых AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основной шаблон агента с подключаемыми модулями для хранения памяти, интерфейсами инструментов, стратегиями планирования и циклами выполнения. Вы можете настроить агентов для вызова внешних API, чтения/записи файлов, выполнения поиска или взаимодействия с базами данных. Его модульная архитектура обеспечивает простоту настройки, быстрое прототипирование и бесшовную интеграцию новых возможностей, что позволяет создавать динамичные автономные AI-приложения, умеющие рассуждать, планировать и действовать в реальных сценариях.

GPA-LM — это основанный на Python фреймворк, созданный для упрощения создания и организации AI-агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нем есть планировщик, разбивающий инструкции высокого уровня на подзадачи, исполнитель, управляющий вызовами инструментов и взаимодействиями, и модуль памяти, сохраняющий контекст между сессиями. Архитектура плагинов позволяет разработчикам добавлять собственные инструменты, API и логику принятия решений. Поддержка нескольких агентов позволяет координировать роли, распределять задачи и собирать результаты. Интегрируется с популярными LLM, такими как OpenAI GPT, и поддерживает развертывание в различных средах. Фреймворк ускоряет разработку автономных агентов для исследований, автоматизации и прототипирования приложений.

iNextLabs предлагает продвинутые решения на базе ИИ, разработанные для того, чтобы помочь компаниям автоматизировать повседневные операции и улучшать взаимодействие с клиентами. С акцентом на генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) наша платформа предоставляет специфические для отрасли приложения, которые оптимизируют рабочие процессы и обеспечивают персонализированный опыт. Если вы хотите улучшить обслуживание клиентов с помощью интеллектуальных чат-ботов или автоматизировать административные задачи, iNextLabs предлагает инструменты и технологии для повышения эффективности вашего бизнеса.

Labs — это open-source предметно-ориентированный язык, предназначенный для определения и выполнения AI-агентов с использованием крупномасштабных языковых моделей. Он предоставляет конструкции для объявления подсказок, управления контекстом, условного ветвления и интеграции внешних инструментов (например, баз данных, API). С помощью Labs разработчики описывают рабочие процессы агентов в виде кода, координируя многошаговые задачи, такие как извлечение данных, анализ и генерация. Фреймворк компилирует DSL-скрипты в исполняемые пайплайны, которые можно запускать локально или в production. Labs поддерживает интерактивный REPL, инструменты командной строки и интегрируется с поставщиками стандартных LLM. Его модульная архитектура позволяет легко расширять функциональность с помощью пользовательских функций и утилит, способствуя быстрому прототипированию и сопровождаемому развитию агентов. Легкий рантайм обеспечивает низкую нагрузку и бесшовную интеграцию в существующие приложения.

Lagent — это ориентированная на разработчиков платформа, которая позволяет создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей. Она предоставляет модули динамического планирования, разбивающие задачи на подцели, системы памяти для сохранения контекста в длительных сессиях и интерфейсы интеграции инструментов для вызовов API или доступа к внешним сервисам. С помощью настраиваемых пайплайнов пользователи могут задавать поведение агента, стратегии формирования подсказок, обработку ошибок и парсинг вывода. Инструменты логирования и отладки Lagent помогают отслеживать этапы принятия решений, а масштабируемая архитектура поддерживает локальные, облачные или корпоративные развертывания. Это ускоряет создание автономных ассистентов, анализаторов данных и автоматизированных рабочих процессов.

LeanAgent — это фреймворк на базе Python, созданный для упрощения разработки автономных агентов ИИ. Он включает встроенные модули планирования, использующие крупные языковые модели для принятия решений, расширяемый слой интеграции инструментов для вызова внешних API или пользовательских сценариев и систему управления памятью, которая сохраняет контекст между взаимодействиями. Разработчики могут настраивать рабочие процессы агентов, подключать собственные инструменты, быстро отлаживать и запускать готовых к производству агентов для различных областей.

Фреймворк LLM Maze Agent предоставляет среду на Python для создания умных агентов, умеющих ориентироваться в сеточных лабиринтах с помощью больших языковых моделей. Совмещая модульные интерфейсы окружения с шаблонами подсказок цепочки расуждений и эвристическим планированием, агент по этапам запрашивает данные у LLM для определения направления движения, адаптации к препятствиям и обновления внутреннего состояния. Поддержка моделей OpenAI и Hugging Face с «из коробки» обеспечивает беспрепятственную интеграцию, а конфигурируемая генерация лабиринтов и пошаговая отладка позволяют экспериментировать с разными стратегиями. Исследователи могут настраивать функции вознаграждения, определять собственные пространства наблюдений и визуализировать маршруты агента для анализа процессов рассуждения. Эта архитектура делает LLM Maze Agent универсальным инструментом для оценки планирования с использованием LLM, обучения концепциям ИИ и бенчмаркинга модели на задачах пространственного рассуждения.

LLM State Machine — это открытый исходный код Python-фреймворка, предназначенного для построения агентов ИИ с использованием явных машин состояний. Разработчики определяют состояния как дискретные шаги — каждый вызывающий большую языковую модель или пользовательскую логику — и переходы на основе результатов. Такой подход обеспечивает ясность, удобство сопровождения и надежную обработку ошибок для многоследовательных рабочих процессов на базе LLM, таких как обработка документов, разговорные боты и автоматизированные конвейеры.

LLMWare выступает в качестве полного инструментария для создания AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он позволяет определять переиспользуемые цепочки, интегрировать внешние инструменты через простые интерфейсы, управлять состояниями памяти и координировать многошаговые рассуждения между языковыми моделями и downstream-сервисами. С помощью LLMWare разработчики могут подключать различные бэкенды моделей, настраивать логику решения агента и добавлять пользовательские наборы инструментов для задач таких как веб-поиск, запросы к базам данных или вызовы API. Его модульная архитектура обеспечивает быстрое создание автономных агентов, чатботов или исследовательских помощников с встроенным логированием, обработкой ошибок и адаптерами для развертывания в разработке и на производстве.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) — это легкая и расширяемая структура для построения автономных AI-агентов в средах Node.js и браузера. Она позволяет определять поведение агента, интегрировать API крупных языковых моделей, таких как OpenAI и Hugging Face, и организовывать многошаговые рабочие процессы выполнения инструментов. Фреймворк поддерживает настраиваемые хранилища памяти для сохранения состояния диалогов, регистрацию инструментов для поиска в интернете, файловых операций и внешних API вызовов, а также подключаемые стратегии принятия решений. С Taiat вы можете быстро создавать прототипы агентов, которые планируют, рассуждают и выполняют задачи автономно — от получения данных и их суммирования до автоматической генерации кода и разговорных помощников.

Taiga — это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания, оркестровки и развертывания автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках предлагаемого решения реализована гибкая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и внешних API, настраиваемый модуль памяти для управления долгосрочным и краткосрочным контекстом диалогов, а также механизм цепочки задач для последовательной обработки многосложных рабочих процессов. Также в Taiga встроена система логирования, метрик и обработки ошибок, обеспечивающих готовность к развертыванию в промышленной среде. Разработчики могут быстро создавать прототипы агентов, расширять их функциональность через SDK и деплоить на различных платформах. Обеспечивая абстракцию сложных логик оркестрации, Taiga позволяет командам сосредоточиться на построении интеллектуальных ассистентов, умеющих исследовать, планировать и выполнять действия без ручного вмешательства.

bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

GradientJ - это платформа на основе ИИ, разработанная для помощи не техническим командам в автоматизации сложных бэк-офисных процедур. Она использует большие языковые модели для обработки задач, которые в противном случае были бы вынесены на аутсорсинг зарубежным работникам. Эта автоматизация обеспечивает значительную экономию времени и затрат, повышая общую эффективность. Пользователи могут создавать и внедрять надежные приложения на базе языковых моделей, отслеживать их производительность в реальном времени и улучшать результаты моделей через непрерывную обратную связь.

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.