Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.

Agentless — это легкий и бесагентный каркас, разработанный для упрощения рабочих процессов автоматизации кода на базе ИИ. Благодаря прямому взаимодействию с крупными языковыми моделями через API оно генерирует, выполняет и проверяет код в реальном времени в различных средах. Разработчики задают задачи в YAML или JSON-работах и расширяют функциональность с помощью архитектуры плагинов, поддерживающих несколько языков программирования. Agentless устраняет перегрузку, связанную с процессами специализированных агентов, упрощая развертывание и мониторинг. Предлагает встроенные коннекторы для GitHub Actions, Jenkins и других систем CI/CD, а также модули автоматизированного тестирования для ревью кода, генерации модульных тестов и статического анализа для обеспечения высокого качества результата.

Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.