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.

LangBot — это саморазвертываемая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая бесшовно интегрировать большие языковые модели в несколько каналов обмена сообщениями. Она предлагает веб-интерфейс для развертывания и управления ботами, поддерживает поставщиков моделей, таких как OpenAI, DeepSeek и локальные LLM, и адаптируется к платформам, таким как QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu и DingTalk. Разработчики могут настраивать сценарии бесед, реализовывать стратегии ограничения скорости и расширять функциональность с помощью плагинов. Построена с учетом масштабируемости, LangBot объединяет обработку сообщений, взаимодействие с моделями и аналитику в единую структуру, ускоряя создание conversational AI приложений для обслуживания клиентов, внутренних уведомлений и управления сообществами.

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.

Генеративная ИИ-платформа LightOn, Paradigm, предоставляет частные, масштабируемые и настраиваемые решения для раскрытия производительности бизнеса. Платформа использует мощь крупных языковых моделей для создания, оценки, обмена и итерации подсказок и тонкой настройки моделей. Paradigm ориентирована на крупные корпорации, государственные учреждения и общественные организации, предоставляя индивидуальные, эффективные ИИ-решения для удовлетворения разнообразных бизнес-требований. Благодаря бесшовному доступу к спискам подсказок/моделей и связанным бизнес-KPI, Paradigm обеспечивает безопасность и гибкость развертывания, подходящие для инфраструктуры предприятий.

LlamaIndex — это ориентированная на разработчиков библиотека на Python, предназначенная для объединения больших языковых моделей с частными или предметными данными. Она предлагает несколько типов индексов — такие как векторные, древовидные и ключевые индексы — а также адаптеры для баз данных, файловых систем и веб-API. Фреймворк включает инструменты для разбиения документов на узлы, вставки их с помощью популярных моделей вставки и выполнения умного поиска для предоставления контекста LLM. Благодаря встроенному кешированию, схемам запросов и управлению узлами, LlamaIndex упрощает создание генерации с дополнением поиска, обеспечивая очень точные, насыщенные контекстом ответы в таких приложениях, как чат-боты, QA-службы и аналитические каналы.

LLM Playground служит комплексным инструментом для исследователей и разработчиков, интересующихся большими языковыми моделями (LLM). Пользователи могут экспериментировать с различными подсказками, оценивать ответы моделей и разрабатывать приложения. Платформа поддерживает ряд LLM и включает функции для сравнения производительности, позволяя пользователям видеть, какая модель лучше всего подходит для их нужд. С доступным интерфейсом LLM Playground направлена на упрощение процесса взаимодействия с сложными технологиями машинного обучения, что делает ее ценным ресурсом как для образования, так и для экспериментов.

xAI - это компания по искусственному интеллекту, основанная Илон Маском, сосредоточенная на продвижении научного понимания и инноваций с использованием искусственного интеллекта. Ее основной продукт, Grok, использует большие языковые модели (LLMs), чтобы предоставить интерпретацию и данные в реальном времени, предлагая как эффективность, так и уникальный юмористический подход, вдохновленный популярной культурой. Компания стремится использовать ИИ, чтобы ускорить человеческие открытия и улучшить принятие решений на основе данных.

LLM-Agent — легкое и расширяемое фреймворк для построения AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он предоставляет абстракции для памяти диалога, динамических шаблонов подсказок и бесшовной интеграции пользовательских инструментов или API. Разработчики могут управлять процессами многошагового рассуждения, сохранять состояние между взаимодействиями и автоматизировать сложные задачи, такие как извлечение данных, создание отчетов и поддержка принятия решений. Объединив управление памятью, использование инструментов и планирование, LLM-Agent ускоряет создание интеллектуальных, ориентированных на задачи агентов на Python.

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.

Narus предлагает безопасную среду генеративного ИИ (GenAI), в которой сотрудники могут уверенно использовать функции чата ИИ. Платформа обеспечивает организациям видимость использования ИИ и затрат в реальном времени, а также устанавливает меры предосторожности против угрозы использования теневого ИИ. С Narus компании могут безопасно использовать несколько крупных языковых моделей и избегать потенциальных утечек данных и рисков соблюдения. Это позволяет бизнесу максимизировать свои инвестиции в ИИ и повышать продуктивность сотрудников, сохраняя при этом надежную защиту данных.

Promethia от Soaring Titan организует специализированные команды ИИ-агентов, которые автономно управляют сложными исследовательскими задачами. Она превосходит традиционные инструменты исследования, синтезируя результаты, а не просто собирая ссылки или простые ответы. Promethia использует современные большие языковые модели и продолжает развиваться, интегрируя новые аналитические и источники данных. Этот инструмент прекрасно подходит для глубоких веб-исследований и готов расширить свои функции с будущими улучшениями, предлагая полные отчеты, которые превращают исходные данные в стратегические инсайты.

PromptPoint – это платформа без кода, позволяющая пользователям разрабатывать, тестировать и развертывать настройки подсказок. Она позволяет командам бесшовно подключаться ко многим крупным языковым моделям (LLM), обеспечивая гибкость в разнообразной экосистеме LLM. Платформа направлена на упрощение проектирования и тестирования подсказок, делая их доступными для пользователей без навыков программирования. Благодаря функциям автоматического тестирования подсказок пользователи могут эффективно разрабатывать и развертывать подсказки, повышая производительность и сотрудничество в командах.

Rebyte — это комплексная платформа ИИ, которая помогает командам повышать производительность. Используя большие языковые модели (LLM), она позволяет пользователям создавать генеративные ИИ-приложения и индивидуализированные инструменты без необходимости в специализированных знаниях в области науки о данных. Она предоставляет универсальный интерфейс для различных функций, включая ответы на вопросы, автоматизацию задач и выполнение кода. Платформа является независимой от модели и поддерживает корпоративные данные для надежной работы.

SeeAct предназначен для оснащения агентов видения-языка двухступенчатой системой: модуль планирования на базе больших языковых моделей создает подцели на основе наблюдаемых сцен, а модуль выполнения переводит эти подцели в действия, специфичные для окружения. В базовом восприятии извлекаются признаки объектов и сцен из изображений или симуляций. Модульная архитектура позволяет легко заменять планировщики или сети восприятия и поддерживает оценку в AI2-THOR, Habitat и пользовательских средах. SeeAct ускоряет исследование интерактивного embodied AI, предоставляя разложение задач, привязку и выполнение от начала до конца.

SCOUT-2 предоставляет модульную архитектуру для создания автономных агентов на базе больших языковых моделей. В ее состав входит разложение целей, планирование задач, движок выполнения и модуль обратной связи и рефлексии. Разработчики задают высокоуровневую цель, и SCOUT-2 автоматически генерирует дерево задач, распределяет задачи между рабочими агентами, контролирует прогресс и корректирует задачи в зависимости от результатов. Интегрируется с API OpenAI и может быть расширен с помощью пользовательских шаблонов и подсказок для поддержки различных рабочих процессов.

Penify.dev автоматизирует процесс документооборота программного обеспечения для репозиториев GitHub. Каждый раз, когда сливаются изменения кода, Penify генерирует и обновляет документацию проекта с помощью передовых крупных языковых моделей. Это устраняет ручной труд, связанный с поддержанием актуальности документации, обеспечивая согласованность и точность между проектами. Пользователи могут получить выгоду от непрерывной, актуальной документации без прерывания рабочего процесса разработки.

Swift Security предлагает комплексное решение для безопасности, управляемое ИИ, предназначенное для защиты пользователей, приложений и данных в различных средах. Она использует публичные, частные и пользовательские большие языковые модели (LLM), чтобы предоставить функции обнаружения угроз в реальном времени, реагирования на инциденты и соблюдения данных. Интегрируясь с существующими системами, Swift позволяет организациям оптимизировать свои меры безопасности, минимизируя уязвимости. С удобными пользовательскими контроллерами и обширными отчетными функциями она гарантирует, что организации остаются впереди возникающих угроз, одновременно соблюдая стандарты отрасли.