Industrial AI Agents — это набор инструментов на базе Python, предназначенный для оптимизации промышленных операций путем развертывания автономных AI-агентов, специализирующихся на производственных задачах. Он включает Data Ingest Agent для сбора данных с датчиков через MQTT и OPC-UA, Diagnostics Agent для выявления аномалий и сбоев, Quality Agent для визуального контроля с помощью компьютерного зрения и Scheduling Agent для динамического планирования производства. Framework поддерживает контейнеризацию с Docker и Kubernetes, обеспечивая интеграцию с существующими IoT-платформами и масштабируемую аналитику в реальном времени.

Automation Chatbot предназначен для оптимизации повторяющихся рабочих процессов, позволяя пользователям взаимодействовать с подключенными сервисами через разговорный ИИ. На базе моделей OpenAI и хранилища векторов Chroma агент сохраняет контекст между сессиями, вспоминает прошлые взаимодействия и выполняет действия на платформах, таких как Slack, Google Drive и Calendar. С модульной архитектурой коннекторов разработчики могут добавлять новые интеграции для электронной почты, управления файлами или пользовательских API. Встроенный модуль планирования позволяет запускать автоматические триггеры по времени или событиям. Используя определения на TypeScript, система верифицирует ввод/вывод и автоматически генерирует кодовые фрагменты. Рамка может работать на локальных машинах или контейнерных средах, обеспечивая расширяемость и безопасность, такие как OAuth2 и управление API-ключами. Всё это позволяет организациям внедрять автоматизацию на основе чата, соответствующую их операционным нуждам.

DSpy Agents — это открытый инструментальный набор на Python, упрощающий создание автономных AI-агентов. Он обеспечивает модульную архитектуру для сборки агентов с настраиваемыми инструментами для веб-скрапинга, анализа документов, запросов к базам данных и интеграции с языковыми моделями (OpenAI, Hugging Face). Разработчики могут управлять сложными рабочими процессами с помощью предварительно созданных шаблонов агентов или определять собственные наборы инструментов для автоматизации таких задач, как суммирование исследований, поддержка клиентов и обработка данных. Встроенное управление памятью, логирование, генерация с дополнением поиска, сотрудничество нескольких агентов и лёгкое развёртывание через контейнеры или безсерверные среды ускоряют разработку приложений, управляемых агентами, без лишнего шаблонного кода.