Spider Clients — легкие SDK, специфичные для языка, которые взаимодействуют с сервером оркестрации Spider для координации задач AI-агентов. Используя HTTP-запросы, клиенты позволяют пользователям открывать интерактивные сессии, отправлять многоступенчатые цепочки, регистрировать пользовательские инструменты и получать потоковые ответы AI в реальном времени. Они автоматически обрабатывают аутентификацию, сериализацию шаблонов подсказок и восстановление после ошибок, обеспечивая единый API для Node.js и Python. Разработчики могут настроить политики повторных попыток, журналировать метаданные и интегрировать пользовательские промежуточные слои. CLI-клиент поддерживает быстрые тесты и прототипирование рабочих процессов через терминал. Совместно эти клиенты ускоряют разработку AI-усиленных агентов, скрывая низкоуровневые детали сети и протоколов, позволяя сосредоточиться на дизайне подсказок и логике оркестрации.

GPTMe предоставляет мощную платформу для оркестрации AI-агентов, сохраняющих контекст диалога, интегрирующих внешние инструменты и предоставляющих согласованный API. Разработчики устанавливают легкий Python-пакет, определяют агентов с плагино-совместимыми backend-ами памяти, регистрируют пользовательские инструменты (например, поиск в интернете, запросы в базы данных, операции с файлами) и запускают локальный или облачный сервис. GPTMe управляет отслеживанием сессий, многошаговым рассуждением, шаблонами подсказок и переключением моделей, предоставляя готовых к использованию для производства ассистентов для клиентской поддержки, продуктивности, анализа данных и прочего.

OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.

FreeAct использует модульную архитектуру для упрощения создания ИИ-агентов. Разработчики задают общие цели и настраивают модуль планирования для генерации пошаговых планов. Компонент рассуждения оценивает реализуемость плана, а движок выполнения организует вызовы API, запросы к базам данных и взаимодействия с внешними инструментами. Управление памятью отслеживает контекст разговора и исторические данные, позволяя агентам принимать обоснованные решения. Регистрация среды упрощает интеграцию пользовательских инструментов и сервисов, обеспечивая динамическую адаптацию. FreeAct поддерживает несколько бэкендов LLM и может развертываться на локальных серверах или облачных средах. Благодаря открытой архитектуре и расширяемому дизайну, он способствует быстрому прототипированию интеллектуальных агентов для исследований и промышленного использования.

LocalAgent использует современные LLM для интерпретации подсказок пользователя и выполнения действий на локальной машине. Он может искать и редактировать файлы, запускать shell-команды, совершать веб-поиски и взаимодействовать с зарегистрированными пользовательскими инструментами. Поддерживая контекст между сессиями, он запоминает предыдущие задачи и переменные. Разработчики могут быстро создавать проекты, рефакторить код или автоматизировать настройку окружения без выхода из терминала. Его модульная структура позволяет легко интегрировать API локальных или удалённых моделей и расширять рабочие процессы с помощью дополнительных инструментов.

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.