Promptix Python — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных AI-агентов на Python. Благодаря простой установке через pip вы можете создать агентов, управляемых любым крупным LLM, зарегистрировать специализированные инструменты, настроить хранилища данных в памяти или на постоянной основе и управлять многошаговыми циклами решений. SDK поддерживает потоковую передачу токенов в реальном времени, обработчики обратных вызовов для логирования или пользовательской обработки, а также встроенные модули памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Разработчики могут использовать эту библиотеку для прототипирования чат-ботов, автоматизаций, конвейеров данных или исследовательских агентов за несколько минут. Модульная структура позволяет менять модели, добавлять собственные инструменты и расширять механизмы хранения памяти, обеспечивая гибкость для широкого спектра сценариев использования AI-агентов.

Self-Determining AI Agents — это фреймворк на Python, разработанный для упрощения создания автономных AI-агентов. Он включает настраиваемый цикл планирования, в котором агенты создают задачи, планируют стратегии и выполняют действия с помощью интегрированных инструментов. В рамках есть модули постоянной памяти для сохранения контекста, гибкая система планирования задач и хуки для пользовательских инструментов, таких как веб-API или запросы к базам данных. Разработчики могут задавать цели агента через конфигурационные файлы или код, а библиотека управляет итеративным процессом принятия решений. Поддерживается логирование, мониторинг производительности, возможно расширение новыми алгоритмами планирования. Идеально подходит для исследований, автоматизации рабочих процессов и быстрого прототипирования интеллектуальных мультиагентных систем.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

Agentic Solver предоставляет полный набор инструментов для разработки автономных ИИ-агентов, использующих большие языковые модели (LLMs) для решения реальных задач. Он включает компоненты для разбиения задач, планирования, выполнения и оценки результатов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на последовательные действия. Пользователи могут интегрировать внешние API, пользовательские функции и системы хранения памяти, расширяя возможности агентов, а встроенные механизмы логгирования и повторных попыток обеспечивают устойчивость. Написанный на Python, этот фреймворк поддерживает модульные пайплайны и гибкие шаблоны подсказок, что ускоряет экспериментирование. Будь то автоматизация поддержки клиентов, анализ данных или создание контента, Agentic Solver облегчает весь жизненный цикл — от первоначальной настройки и регистрации инструментов до постоянного мониторинга и оптимизации эффективности.

Курс Hugging Face Agents — это всеобъемлющий учебный путь, который проводит пользователей через проектирование, реализацию и развертывание автономных AI-агентов. Включает примеры кода для объединения языковых моделей, интеграции внешних API, создания пользовательских подсказок и оценки решений агентов. Участники создают агентов для задач, таких как вопрос-ответ, анализ данных и автоматизация рабочих процессов, приобретая практический опыт работы с Hugging Face Transformers, API агентов и ноутбуками Jupyter для ускорения разработки AI в реальных условиях.

autogen4j — это легкая библиотека на Java, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов. Она предлагает основные модули для планирования, хранения памяти и выполнения действий, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на последовательные подзадачи. Фреймворк интегрируется с поставщиками LLM (например, OpenAI, Anthropic) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты (HTTP-клиенты, базы данных, работу с файлами). Разработчики определяют агентов с помощью удобного DSL или аннотаций, быстро собирая пайплайны для обогащения данных, автоматической отчётности и чат-ботов. Расширяемая система плагинов обеспечивает гибкость и возможность тонкой настройки поведения в различных приложениях.

Autogpt — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Rust для построения автономных ИИ-агентов. Он предлагает типизированные интерфейсы для API OpenAI, встроенное управление памятью, цепочку контекста и расширяемую поддержку плагинов. Агент может быть настроен для выполнения цепочек подсказок, поддержания состояния беседы и программного выполнения динамических задач. Подходит для внедрения в CLI-инструменты, серверные сервисы или исследовательские прототипы, Autogpt упрощает организацию сложных ИИ-рабочих процессов, используя преимущества производительности и безопасности Rust.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.

Dino Reinforcement Learning — это полный набор инструментов для обучения AI-агента играть в игру динозавров Chrome с помощью обучения с подкреплением. Интеграция с безголовым Chrome через Selenium обеспечивает захват игровых кадров в реальном времени и их обработку в представления состояний, оптимизированные для входных данных глубоких Q-сетей. В рамках реализованы модули памяти воспроизведения, эвристического исследования epsilon-greedy, моделей сверточных нейронных сетей и циклов обучения с настраиваемыми гиперпараметрами. Пользователи могут отслеживать прогресс обучения через консольные логи и сохранять контрольные точки для последующей оценки. После обучения агент может быть запущен для автономной игры или протестирован против различных архитектур моделей. Модульный дизайн облегчает замену алгоритмов RL, что делает платформу гибкой для экспериментов.

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.

CamelAGI — это открытая платформа, которая упрощает создание автономных AI-агентов. Она оснащена архитектурой плагинов для пользовательских инструментов, интеграцией долговременной памяти для сохранения контекста и поддержкой нескольких крупных языковых моделей таких как GPT-4 и Llama 2. Благодаря модулям планирования и исполнения, агенты могут разлагать задачи, вызывать внешние API и адаптироваться со временем. Расширяемость и ориентированность на сообщество делают CamelAGI подходящим для исследовательских прототипов, производственных систем и образовательных проектов.