Pydantic AI Agent предоставляет структурированный, типобезопасный способ проектирования агентов на базе функций Pydantic, используя возможности валидации данных и моделирования. Разработчики определяют конфигурации агентов как классы Pydantic, указывая схемы ввода, шаблоны подсказок и интерфейсы инструментов. Фреймворк легко интегрируется с API LLM, такими как OpenAI, позволяя агентам выполнять пользовательские функции, обрабатывать ответы LLM и поддерживать состояние рабочего процесса. Он поддерживает цепочки из нескольких шагов рассуждений, настройку подсказок и автоматическую обработку ошибок валидации. Совмещая валидацию данных с модульной логикой агентов, Pydantic AI Agent упрощает разработку чат-ботов, сценариев автоматизации задач и пользовательских AI-ассистентов. Его расширяемая архитектура позволяет интеграцию новых инструментов и адаптеров, ускоряя прототипирование и надежное развертывание AI-агентов в различных приложениях на Python.

AgentsFlow представляет каждого агента ИИ в виде узла в ориентированном графе, позволяя разработчикам визуально и программно проектировать сложные пайплайны. Каждый узел может быть вызовом LLM, задачей предварительной обработки данных или логикой принятия решений, и может быть связан для инициирования последующих действий на основе выводов или условий. Фреймворк поддерживает ветвления, циклы и параллельное выполнение с встроенной обработкой ошибок, повторными попытками и управлением тайм-аутами. AgentsFlow интегрируется с основными поставщиками LLM, пользовательскими моделями и внешними API. Его мониторинговая панель предлагает мгновенные логи, метрики и визуализацию потоков, упрощая отладку и оптимизацию. Благодаря системе плагинов и REST API, AgentsFlow можно расширять и интегрировать в CI/CD пайплайны, облачные сервисы или пользовательские приложения, что делает его идеальным для масштабируемых, производственных рабочих потоков ИИ.

AI Terminal — это открытый исходный код CLI-агента ИИ, который интегрирует крупные языковые модели в вашу рабочую среду терминала. Он позволяет общаться с ИИ в реальном времени, генерировать кодовые фрагменты, создавать SQL-запросы, выполнять HTTP-запросы и выполнять команды оболочки прямо из подсказок. Благодаря настраиваемым провайдерам, сохранению сессий, поддержке плагинов и безопасному управлению ключами, AI Terminal ускоряет разработку, автоматизируя повторяющиеся задачи, помогая в отладке и улучшая исследование данных без выхода из командной строки.

AmongA и исследования мультиагентных AI-систем. Через простое API Python пользователи могут запускать любое число AI-агентов, каждый со своими персоналиями, подсказками и буферами памяти. Агенты участвуют в настраиваемых циклах бесед, поддерживая дебаты, мозговое штурм, принятие решений или симуляции игр. Фреймворк бесшовно интегрируется с основными API LLM (например, OpenAI, Anthropic), позволяя обмениваться сообщениями и хранить транскрипты. Разработчики могут расширять поведение, настраивая роли агентов, управляя очередностью и подключая внешние источники данных. AmongAIs также предлагает утилиты для анализа настроений, оценки по баллах и воспроизведения сессий. Идеально подходит для команд, исследующих возникающее взаимодействие, совместную генерацию идей и тестирование координации цифровых работников в исследовательских и производственных средах.

Astro Agents предлагает модульную архитектуру для построения агентов на JavaScript и TypeScript. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты для поиска данных, внедрять хранилища памяти для сохранения контекста диалога и управлять рабочими потоками из нескольких шагов. Поддерживаются различные провайдеры LLM, такие как OpenAI и Hugging Face, и его можно развернуть как статические сайты или безсерверные функции. Благодаря встроенной обозримости и расширяемым плагинам команды могут быстро прототипировать, тестировать и масштабировать ИИ-ассистентов без больших затрат на инфраструктуру.

ByteChef предоставляет модульную архитектуру для построения, тестирования и развертывания агентов ИИ. Разработчики определяют профили агентов, прикрепляют плагины пользовательских навыков и управляют мультиядерными рабочими потоками через визуальную веб-IDE или SDK. Она интегрируется с основными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, модели на собственной хостинге) и внешними API. Встроенные средства отладки, журналирования и наблюдения ускоряют итерации. Проекты могут быть развернуты как сервисы Docker или безсерверные функции, обеспечивая масштабируемых, готовых к производству агентов ИИ для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации.

CogAgent — исследовательская, открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов. Она предоставляет основные модули для управления памятью, планирования и рассуждений, интеграции инструментов и API, а также выполнения цепочки мыслей. Благодаря своей высокой модульной архитектуре пользователи могут определять пользовательские инструменты, хранилища памяти и политики агентов для создания разговорных чатботов, автономных планировщиков задач и сценариев автоматизации рабочих процессов. CogAgent поддерживает интеграцию с популярными LLM, такими как OpenAI GPT и Meta LLaMA, позволяя исследователям и разработчикам экспериментировать, расширять и масштабировать свои интеллектуальные агенты для различных реальных приложений.

CoreLink-Persona-Engine — это модульная структура, которая позволяет разработчикам создавать агентов ИИ с уникальными личностями, определяя черты личности, поведения памяти и сценарии общения. Она обеспечивает гибкую архитектуру плагинов для интеграции баз знаний, пользовательской логики и внешних API. Движок управляет как кратковременной, так и долговременной памятью, обеспечивая сохранение контекста между сессиями. Разработчики могут настраивать профили персональности с помощью JSON или YAML, подключаться к поставщикам LLM, таким как OpenAI или локальные модели, и развёртывать агентов на различных платформах. Встроенные системы логирования и аналитики позволяют отслеживать работу агентов и совершенствовать их поведение, делая эту систему подходящей для поддержки клиентов, виртуальных помощников, ролевых игр и исследовательских прототипов.

Duet GPT — это открытая платформа на Python для организации диалогов между двумя моделями GPT. Вы задаёте разные роли агентов, настраиваемые системными подсказками, а фреймворк автоматически управляет очередностью, передачей сообщений и историей диалога. Такая кооперативная структура ускоряет решение сложных задач, поддерживая сравнительное рассуждение, циклы критики и итеративное улучшение через обмены. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, простоте настройки и встроенному журналу, она идеально подходит для исследований, прототипирования и рабочих производственных процессов в области программной помощи, поддержки принятия решений и креативной генерации идей. Разработчики могут расширять основные классы, интегрировать новые сервисы LLM, настраивать логику итератора и экспортировать транскрипты в формате JSON или Markdown для последующего анализа.

Emma-X предоставляет модульную платформу для оркестровки агентов, предназначенную для создания диалоговых AI-помощников с использованием больших языковых моделей. Разработчики могут определять поведение агента через JSON-конфигурации, выбирать провайдеров LLM, таких как OpenAI, Hugging Face или локальные эндпоинты, и подключать внешние инструменты, такие как поиск, базы данных или пользовательские API. Встроенный слой памяти сохраняет контекст между сессиями, а компоненты UI обрабатывают отображение чата, загрузку файлов и интерактивные подсказки. Hooks плагинов позволяют получать данные в реальном времени, осуществлять аналитику и добавлять кнопки пользовательских действий. Emma-X поставляется с примерными агентами для поддержки клиентов, создания контента и генерации кода. Его открытая архитектура позволяет командам расширять возможности агентов, интегрировать с существующими web-приложениями и быстро править диалоговые сценарии без глубоких знаний в области LLM.

FastMCP — это открытый исходный код Python-фреймворка для построения MCP (Model Context Protocol) серверов и клиентов, которые расширяют возможности LLM за счет внешних инструментов, источников данных и пользовательских подсказок. Разработчики определяют классы инструментов и обработчики ресурсов на Python, регистрируют их в сервере FastMCP и разворачивают с помощью транспортных протоколов, таких как HTTP, STDIO или SSE. Библиотека клиента предоставляет асинхронный интерфейс для взаимодействия с любым сервером MCP, обеспечивая беспрепятственную интеграцию AI-агентов в приложения.

SDK Goat предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов на Go. Он предоставляет подключаемую интеграцию с LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, локальные модели), реестр инструментов для пользовательских действий и хранилища памяти для диалогов с сохранением состояния. Разработчики могут определять цепочки, стратегии репрезентеров и издателей для взаимодействия через CLI, WebSocket, REST API или встроенный веб-интерфейс. Goat поддерживает потоковые ответы, настраиваемое логирование и простое управление ошибками. Комбинируя эти компоненты, вы можете создавать чатботы, автоматизированные рабочие процессы и системы поддержки принятия решений на Go с минимальным количеством шаблонного кода, сохраняя при этом гибкость для замены или расширения поставщиков и инструментов по мере необходимости.

Goated Agents упрощает построение сложных автономных систем на базе AI в Go. Встроив цепочку рассуждений прямо в среду выполнения языка, разработчики могут реализовать многошаговые рассуждения с прозрачным выводом промежуточных логов. Библиотека предоставляет API для определения инструментов, позволяющее агентам обращаться к внешним сервисам, базам данных или собственным модулям кода. Поддержка управления памятью обеспечивает сохранение контекста между взаимодействиями. Архитектура плагинов облегчает расширение основных возможностей, таких как обертки для инструментов, логирование и мониторинг. Goated Agents использует производительность и статическую типизацию Go для обеспечения эффективного и надежного выполнения. Будь то создание чат-ботов, автоматизационных пайплайнов или исследовательских прототипов, Goated Agents предоставляет строительные блоки для организации сложных потоков рассуждений и беспрепятственной интеграции ИИ с помощью LLM в приложения на Go.

GoLC предоставляет разработчикам полный набор инструментов для создания цепочек языковых моделей и агентов на Go. В его основе лежит управление цепочками, настраиваемые шаблоны команд и бесшовная интеграция с основными поставщиками LLM. Благодаря загрузчикам документов и векторным хранилищам, GoLC обеспечивает поиск с помощью внедрений, поддерживая рабочие процессы RAG. Фреймворк поддерживает модули памяти с состоянием для диалоговых контекстов и легковесную архитектуру агента для координации многоступенчатых рассуждений и вызовов инструментов. Его модульный дизайн позволяет подключать настраиваемые инструменты, источники данных и обработчики вывода. Благодаря высокой производительности, нативной для Go, и минимальным зависимостям, GoLC упрощает разработку AI-конвейеров, идеально подходит для создания чат-ботов, помощников по знаниям, автоматизированных рассуждающих агентов и корпоративных серверных AI-сервисов на Go.

interactive-browser-use — это библиотека на Python/JavaScript, которая связывает большие языковые модели (LLMs) с фреймворками автоматизации браузера, такими как Playwright или Puppeteer, позволяя ИИ-агентам выполнять взаимодействия с веб-страницами в реальном времени. Определяя команды, пользователи могут управлять навигацией по сайтам, нажимать кнопки, заполнять формы, извлекать таблицы и прокручивать динамический контент. Библиотека управляет сессиями браузера, контекстами и выполнением действий, переводя ответы LLM в автоматические шаги. Она упрощает задачи, такие как онлайн-скрейпинг, автоматизированное тестирование и веб-ответы, предоставляя программируемый интерфейс для ИИ-управляемого браузинга, сокращая ручные усилия и позволяя сложные многошаговые рабочие процессы.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

LLaVA-Plus основан на передовых моделях vision-language и способен одновременно интерпретировать и рассуждать по нескольким изображениям. Он интегрирует сборочное обучение и планирование vision-language для выполнения сложных задач, таких как визуальный ответ на вопросы, пошаговое решение проблем и многостадийные инференсионные рабочие процессы. Архитектура модуля поддерживает подключение различных LLM-бэкендов, позволяет настраивать подсказки и предоставлять динамическое объяснение цепочки рассуждений. Пользователи могут развернуть LLaVA-Plus локально или через хостинг-платформу, загружая изображения, задавая вопросы на естественном языке и получая расширенные объяснительные ответы с планами. Расширяемый дизайн способствует быстрому прототипированию мультимодальных решений, делая платформу идеально подходящей для исследований, обучения и производственных решений в области vision-language.

LLM-Agent обеспечивает структурированную архитектуру для построения интеллектуальных агентов на базе LLM. Включает инструментарий для определения пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и исполнительные компоненты для организации сложных цепочек действий. Агенты могут вызывать API, запускать локальные процессы, обращаться к базам данных и управлять состоянием диалога. Шаблоны подсказок и хуки плагинов позволяют точно настраивать поведение агента. Предназначен для расширяемости; поддерживает добавление новых интерфейсов инструментов, пользовательских оценщиков и динамической маршрутизации задач — для автоматизированных исследований, анализа данных, генерации кода и других задач.

Фреймворк моделирования агентов LLM позволяет разрабатывать, выполнять и анализировать моделируемые среды, где автономные агенты взаимодействуют через большие языковые модели. Пользователи могут регистрировать несколько экземпляров агентов, назначать настраиваемые подсказки и роли, а также указывать каналы связи, такие как обмен сообщениями или общий состояние. Фреймворк управляет циклами моделирования, собирает журналы и вычисляет показатели, такие как частота ходов, задержка отклика и показатели успеха. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с OpenAI, Hugging Face и локальными LLM. Исследователи могут создавать сложные сценарии — переговоры, распределение ресурсов или совместное решение проблем — чтобы наблюдать за возникающим поведением. Расширяемая архитектура плагинов позволяет добавлять новые поведения агентов, ограничения окружения или модули визуализации, способствуя воспроизводимым экспериментам.

LLM Prompt Saver — это интуитивно понятное расширение для Chrome, которое улучшает ваши взаимодействия с различными моделями обучения языкам (LLM), такими как ChatGPT, Claude, CoPilot и Gemini. Расширение позволяет вам сохранять, управлять и повторно использовать до пяти подсказок для каждой LLM, что упрощает поддержание последовательности и продуктивности в ваших взаимодействиях с ИИ. С чистым интерфейсом и большой текстовой областью для комфортного редактирования вы можете легко переключаться между LLM, сохранять новые подсказки и управлять вашими сохраненными подсказками с возможностью копирования, загрузки для редактирования или удаления по мере необходимости. Этот инструмент идеально подходит для исследователей, писателей, разработчиков и частых пользователей LLM, которые хотят оптимизировать свой рабочий процесс.