AutoGPT Node предоставляет реализацию автономных GPT-агентов на JavaScript, переносит функции Auto-GPT в экосистему Node.js. С этим фреймворком вы определяете цели, после чего агент автономно планирует последовательность задач, выполняет команды, взаимодействует с файловой системой и использует плагины или API по мере необходимости. Основные возможности включают хранение памяти для сохранения контекста, динамичный вызов инструментов, итеративную самооценку, обработку ошибок и настройку логирования. Вы можете запускать несколько агентов, настраивать пользовательские команды, управлять состоянием агента и интегрировать сторонние инструменты для автоматизации создания контента, анализа данных, написания кода, скриптов DevOps и много другого через простой интерфейс на JavaScript.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.

Clear Agent — это фреймворк, ориентированный на разработчиков, созданный для упрощения построения AI-агентов. Он предлагает регистрацию инструментов, управление памятью и настраиваемые классы агентов, которые обрабатывают инструкции пользователей, вызывают API или локальные функции и возвращают структурированные ответы. Разработчики могут определять рабочие процессы, расширять функциональность с помощью плагинов и размещать агентов на нескольких платформах без шаблонного кода. Clear Agent делает акцент на ясности, модульности и легкости интеграции для готовых к производству AI-ассистентов.

Council предоставляет структурированную среду для проектирования ИИ-агентов, определяя роли, связывая задания в цепочки и интегрируя внешние инструменты или API. Пользователи могут настраивать хранилища памяти, управлять состоянием агентов и реализовывать сложные пайплайны рассуждений. Архитектура плагинов Council обеспечивает бесшовную интеграцию с NLP-сервисами, источниками данных и сторонними инструментами, что позволяет быстро прототипировать и развертывать системы с несколькими агентами, координирующими выполнение сложных задач надежно.

crewAI Playground — это набор инструментов и песочница для построения и экспериментов с агентами на базе AI. Вы задаете агентов через конфигурационные файлы или код, указывая подсказки, инструменты и модули памяти. Платформа позволяет одновременно запускать нескольких агентов, управлять маршрутизацией сообщений и вести журнал истории диалогов. Поддерживается интеграция плагинов для внешних источников данных, настраиваемые бекенды памяти (в памяти или персистентные) и веб-интерфейс для тестирования. Используйте его для прототипирования чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов перед внедрением.

CUPCAKE AGI (Композиционный утилитарный пайплайн для креативного, знающего и эволюционирующего автономного общего интеллекта) — это гибкий каркас Python, который упрощает создание автономных агентов путём объединения языковых моделей, памяти и внешних инструментов. Он включает основные модули, такие как планировщик целей, исполнитель моделей и менеджер памяти для сохранения контекста при взаимодействиях. Разработчики могут расширять функциональность через плагины для интеграции API, баз данных или пользовательских комплектов инструментов. CUPCAKE AGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и развертывания агентов уровня промышленного использования в различных сферах.

Ernie Bot Agent — это разработческий фреймворк, предназначенный для упрощения создания диалоговых агентов на базе ИИ с использованием Baidu ERNIE Bot. Он обеспечивает абстракции для вызовов API, шаблонов подсказок, управления памятью и интеграции инструментов. SDK поддерживает многократные диалоги с учетом контекста, пользовательские рабочие процессы для выполнения задач и систему плагинов для расширений в конкретных сферах. Благодаря встроенному ведению журналов, обработке ошибок и настройкам, он снижает объем шаблонного кода и позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизационных сценариев.

FlyingAgent представляет собой модульную архитектуру, использующую крупные языковые модели для моделирования автономных агентов, способных рассуждать, планировать и выполнять действия в различных областях. Агенты имеют внутреннюю память для хранения контекста и могут интегрировать внешние инструменты для веб-браузинга, анализа данных или вызова сторонних API. Фреймворк поддерживает координацию нескольких агентов, расширения на основе плагинов и настраиваемые политики принятия решений. Благодаря открытому дизайну разработчики могут адаптировать хранилища памяти, интеграции инструментов и менеджеры задач, что открывает возможности для автоматизации поддержки клиентов, научных исследований, генерации контента и координации цифровых команд.

LangServe Assistant UI — модульное фронтенд-приложение, построенное на React и TypeScript, которое безпрепятственно взаимодействует с бэкендом LangServe для предоставления полноценных возможностей диалогового AI. Оно обеспечивает настраиваемые окна чата, потоковую передачу сообщений в реальном времени, контекстно-зависимые подсказки, оркестрацию нескольких агентов и хуки плагинов для внешних API-запросов. Интерфейс поддерживает тему оформления, локализацию, управление сессиями и события для захвата взаимодействий пользователя. Может быть встроен в существующие веб-приложения или развернут как самостоятельное SPA, что позволяет быстро запускать чат-боты поддержки клиентов, ассистентов по генерации контента и интерактивных информационных агентов. Его расширяемая архитектура обеспечивает простую настройку и обслуживание.

MAGI (Модульный Генеративный Интеллект ИИ) — это открытая платформа, разработанная для упрощения создания и управления агентами ИИ. Она предлагает архитектуру плагинов для пользовательской интеграции инструментов, модули постоянной памяти, планирование в цепочке мысли и оркестрацию многозадачных рабочих процессов в реальном времени. Разработчики могут регистрировать внешние API или локальные скрипты как инструменты агента, настраивать базы данных памяти и определять политики задач. Расширяемый дизайн MAGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные задачи, что делает его идеальным для чат-ботов, автоматизированных цепочек и исследовательских прототипов.

MASlite предоставляет понятный API для создания классов агентов, регистрации поведения и обработки событийной обмена сообщениями между агентами. В него входит планировщик для управления задачами агентов, моделирование окружения для симуляции взаимодействий и система плагинов для расширения основных возможностей. Разработчики могут быстро создавать прототипы сценариев с несколькими агентами на Python, определяя методы жизненного цикла, подключая агентов через каналы и запуская симуляции в безголовом режиме или с использованием инструментов визуализации.

OSU NLP Middleware — легкая рамочная система на Python, которая упрощает разработку систем ИИ-агентов. Она предоставляет главный цикл, который управляет взаимодействием между моделями естественного языка и внешними функциями инструментов, определенными как плагины. Фреймворк поддерживает популярных поставщиков LLM (OpenAI, Hugging Face и др.) и позволяет регистрировать пользовательские инструменты для задач, таких как запросы к базам данных, поиск документов, веб-сканирование, математические вычисления и REST API вызовы. Middleware управляет историей разговоров, ограничениями скорости и регистрирует все взаимодействия. Также он предлагает настраиваемое кеширование и политику повторных попыток для повышения надежности, легко создавая интеллектуальных помощников, чат-ботов и автономные рабочие процессы с минимальным количеством шаблонного кода.

MixAgent предоставляет архитектуру plug-and-play, которая позволяет разработчикам определять подсказки, подключать несколько бэкендов LLM и включать внешние инструменты (API, базы данных или код). Он orchestrates циклы планирования и выполнения, управляет памятью агента для взаимодействий с состоянием, а также логирует цепочки рассуждений. Пользователи могут быстро создавать прототипы помощников, сборщиков данных или автоматизированных ботов без необходимости создавать оркестрационные слои с нуля, ускоряя развертывание AI-агентов.

Этот фреймворк предоставляет архитектуру на базе сервера, поддерживающую несколько MCP (Multi-Channel Processing) серверов для обработки одновременных диалогов, сохранения контекста между сессиями и интеграции внешних сервисов через плагины. Разработчики могут настраивать коннекторы для платформ обмена сообщениями, определять пользовательские вызовы функций и масштабировать экземпляры с помощью Docker или нативных хостов. В него входят логирование, обработка ошибок и модульный конвейер для расширения возможностей без изменения исходного кода.

OpenAI Agents предоставляет модульную среду для определения, выполнения и управления автономными AI-агентами на базе языковых моделей OpenAI. Разработчики могут конфигурировать агентов с хранилищами памяти, регистрировать пользовательские инструменты или плагины, координировать работу нескольких агентов и отслеживать выполнение с помощью встроенного логгирования. Фреймворк управляет вызовами API, управлением контекстом и асинхронным планированием задач, позволяя быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов на базе ИИ и приложений, таких как извлечение данных, автоматизация поддержки клиентов, генерация кода, исследовательская деятельность.

Solace AI — модульная платформа для агентов AI, позволяющая развернуть собственный разговорный помощник на своей инфраструктуре. Она предлагает управление контекстной памятью, поддержку векторных баз данных для поиска документов, хуки плагинов для внешних интеграций и веб-интерфейс для чата. Благодаря настраиваемым системным подсказкам и точному контролю источников знаний, вы можете создавать агентов для поддержки, обучения, личной продуктивности или внутренней автоматизации без использования сторонних серверов.

Super-Agent-Party позволяет разработчикам определить объект Party, где отдельные AI-агенты выполняют различные роли, такие как планирование, исследование, составление черновика и рецензирование. Каждый агент можно настроить с помощью пользовательских подсказок, инструментов и параметров модели. Фреймворк управляет маршрутизацией сообщений и разделённым контекстом, позволяя агентам в реальном времени работать вместе над подзадачами. Поддерживается интеграция плагинов для сторонних сервисов, гибкие стратегии оркестровки и процедуры обработки ошибок. С интуитивным API пользователи могут динамически добавлять или удалять агентов, связывать рабочие процессы и визуализировать взаимодействия агентов. Построен на Node.js и совместим с основными облачными провайдерами, Super-Agent-Party упрощает разработку масштабируемых и поддерживаемых систем с несколькими агентами для автоматизации, генерации контента, анализа данных и других задач.

SwarmFlow позволяет разработчикам создавать и координировать множество агентов ИИ с помощью настраиваемых рабочих процессов. Агенты могут асинхронно обмениваться сообщениями, делегировать подзадачи и интегрировать собственные плагины для логики, специфичной для области. Фреймворк управляет планированием задач, агрегацией результатов и обработкой ошибок, позволяя пользователям сосредоточиться на проектировании поведения агентов и стратегий взаимодействия. Модульная архитектура SwarmFlow облегчает создание сложных конвейеров для автоматического мозгового штурма, обработки данных и систем поддержки принятия решений, что делает прототипирование, масштабирование и мониторинг многопро агентных приложений простым.