QueryCraft — это инструмент разработки подсказок на базе Python, предназначенный для упрощения создания ИИ-агентов. Он позволяет определять структурированные подсказки через модульную цепочку, бесшовно подключаться к нескольким API LLM и автоматизировать оценки по пользовательским метрикам. Встроенная регистрация использования токенов и расходов позволяет измерять производительность, сравнивать вариации подсказок и выявлять неэффективности. QueryCraft также включает инструменты отладки для проверки выводов моделей, визуализации этапов рабочей цепочки и бенчмаркинга различных моделей. Интерфейсы CLI и SDK позволяют интегрировать его в CI/CD pipelines для быстрой итерации и сотрудничества. Предоставляя всестороннюю среду для разработки, тестирования и оптимизации подсказок, QueryCraft помогает командам создавать более точные, эффективные и экономичные решения для ИИ-агентов.

Self Collab AI представляет собой модульную структуру, в которой разработчики определяют автономных агентов, каналы коммуникации и цели задач. Агент использует предопределённые подсказки и шаблоны для согласования ответственности, обмена данными и итерации решений. Основанный на Python и с интерфейсами, легко расширяемыми для интеграции с LLM, пользовательскими плагинами и внешними API, он позволяет быстро прототипировать сложные рабочие процессы—например, исследовательскую помощь, создание контента или анализ данных—настройкой ролей агентов и правил сотрудничества без необходимости глубокого написания кода оркестрации.

AI Agents with LangGraph использует графовое представление для определения отношений и коммуникации между автономными ИИ-агентами. Каждый узел представляет собой агента или инструмент, что позволяет разложить задачу, настроить подсказки и динамически маршрутизировать действия. Фреймворк легко интегрируется с популярными LLM и поддерживает пользовательские функции инструментов, хранилища памяти и ведение журналов для отладки. Разработчики могут быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов, автоматизировать многошаговые процессы и экспериментировать с совместным взаимодействием агентов всего в нескольких строках Python.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.