Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

LLM-Blender-Agent позволяет разработчикам создавать модульные системы ИИ с несколькими агентами, оборачивая LLM в совместные агенты. Каждый агент может получить доступ к инструментам, таким как выполнение Python, парсинг веб-страниц, SQL-базы данных и внешние API. Фреймворк управляет памятью диалогов, пошаговым рассуждением и оркестровкой инструментов, поддерживая такие задачи, как создание отчетов, анализ данных, автоматизированные исследования и автоматизация рабочих процессов. Основанный на LangChain, он легкий, расширяемый и совместим с GPT-3.5, GPT-4 и другими LLM.

SuperPilot — автономная рамочная система AI-агентов, использующая большие языковые модели для выполнения многоступенчатых задач без ручного вмешательства. Интегрируя GPT и модели Anthropic, она может создавать планы, вызывать внешние инструменты, такие как браузер для веб-скрапинга, терминал для выполнения команд оболочки и модули памяти для хранения контекста. Пользователи задают цели, а SuperPilot динамически координирует подзадачи, управляет очередью задач и реагирует на новую информацию. Модульная архитектура позволяет добавлять пользовательские инструменты, настраивать параметры моделей и вести журнал взаимодействий. Благодаря встроенным циклдам обратной связи человек может уточнять решения и повышать качество результатов. Это делает SuperPilot подходящим для автоматизации исследований, задач программирования, тестирования и рутинных рабочих процессов обработки данных.