GRASP предоставляет структурированный конвейер для построения AI-агентов в средах TypeScript или JavaScript. В основе — определение агентов через регистрацию набора инструментов — функций или внешних API-коннекторов — и задание шаблонов подсказок, которые управляют поведением агента. Встроенные модули памяти позволяют агентам хранить и извлекать контекстную информацию, обеспечивая многопроходные диалоги с сохранением состояния. Компонент планирования управляет выбором и выполнением инструментов на основе пользовательского ввода, в то время как слой выполнения обрабатывает вызовы API и обработку результатов. Система плагинов GRASP поддерживает пользовательские расширения, такие как дополненная за счет поиска генерация (RAG), планирование задач и журналы. Модульный дизайн позволяет командам выбирать только необходимые компоненты, что облегчает интеграцию с существующими системами и сервисами для чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов.

Chainlit — это открытый асинхронный Python фреймворк, предназначенный для помощи разработчикам в быстром создании и развертывании масштабируемых приложений разговорного ИИ и агентов. Он поддерживает интеграцию с популярными библиотеками и фреймворками Python, чтобы обеспечить бесшовный процесс разработки. С помощью Chainlit пользователи могут создавать готовые к производству чат-приложения, которые могут обрабатывать сложные взаимодействия и сохранять контекст разговора.

Claude AI Enhancer предназначен для расширения возможностей вашего любимого веб-браузера. Он интегрирует технологии ИИ непосредственно в Chrome, позволяя пользователям без труда получать доступ к инструментам креативного письма, функциям чат и мгновенному получению знаний. Это расширение поддерживает целостный контекст в диалогах, обеспечивая более значимое взаимодействие. Независимо от того, пишете ли вы контент, программируете или ищете информацию, Claude AI Enhancer настраивает ваш опыт, способствуя эффективным рабочим процессам и инновационному мышлению.

Melissa обеспечивает легкую и расширяемую архитектуру для построения IA-агентов без необходимости писать значительный шаблонный код. В основе лежит система на основе плагинов, где разработчики могут регистрировать пользовательские действия, подключатели данных и модули памяти. Подсистема памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, повышая когерентность диалогов. Адаптеры интеграции позволяют агентам получать и обрабатывать информацию из API, баз данных или локальных файлов. Благодаря простой API, CLI-инструментам и стандартизированным интерфейсам, Melissa упрощает автоматизацию обработки запросов клиентов, создание динамических отчетов и оркестровку многоступенчатых рабочих процессов. Фреймворк независим от языка для интеграции, подходит для проектов на Python и может быть развернут на Linux, macOS или в Docker-контейнерах.