GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

Simple-Agent — это открытый исходный код, написанный на Python и использующий API OpenAI для создания модульных диалоговых агентов. Он позволяет разработчикам определять функции инструментов для вызова агентом, сохранять контекст памяти между взаимодействиями и настраивать поведение агента через модули навыков. Фреймворк управляет маршрутизацией запросов, планированием действий и выполнением инструментов, чтобы вы могли сосредоточиться на доменной логике. Встроенные журналирование и обработка ошибок ускоряют разработку чатботов, автоматизированных помощников и инструментов поддержки решений, основанных на ИИ. Обеспечивает легкую интеграцию с пользовательскими API и источниками данных, поддерживает асинхронные вызовы инструментов и имеет простую конфигурацию. Используйте его для прототипирования агентов для поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и многого другого. Модульная архитектура облегчает добавление новых возможностей без изменения основной логики. Поддерживается сообществом и документацией, Simple-Agent подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков для быстрого размещения интеллектуальных агентов.

Yoo.ai предназначена для оптимизации полного жизненного цикла корпоративных AI-агентов. Пользователи могут настраивать диалоговые сценарии с помощью визуальных low-code-интерфейсов, настраивать уровни памяти для поддержки контекста между сессиями и подключать CRM, базы знаний и сторонние API для получения данных в реальном времени. Платформа обеспечивает встроенные системы безопасности, управление доступом на основе ролей, варианты локального или облачного развертывания для соблюдения требований соответствия. Расширенная автоматизация рабочих процессов позволяет агентам запускать бизнес-процессы, отправлять уведомления и генерировать отчеты. Yoo.ai также предоставляет аналитические панели для отслеживания взаимодействий пользователей, обнаружения узких мест в диалогах и постоянного повышения эффективности агентов. Разработчики могут расширять возможности за счет кастомных функций на Python или Node.js, интегрировать Slack, Microsoft Teams и веб-виджеты для чата, использовать версии, A/B-тесты и автоматический мониторинг для масштабируемых и надежных развертываний.

ChatStreamAiAgent предоставляет разработчикам легкий инструмент на Python для реализации агентов чата с ИИ, которые транслируют токены по мере их генерации. Поддерживает нескольких поставщиков LLM, асинхронные хуки событий и простую интеграцию в веб-приложения или консольные программы. Благодаря встроенной управляемой памятью и шаблонам подсказок команды могут быстро создавать прототипы диалоговых помощников, ботов поддержки клиентов или интерактивных учебных курсов, обеспечивая низкую задержку и реакции в реальном времени.

EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.

Kin Kernel — это легкий, открытый каркас для построения цифровых работников на базе ИИ. Он обеспечивает единый механизм для оркестрации больших языковых моделей, управления контекстной памятью и интеграции пользовательских инструментов или API. Благодаря архитектуре, основанной на событиях, Kin Kernel поддерживает асинхронное выполнение задач, отслеживание сессий и расширяемые плагины. Разработчики могут определять поведение агента, регистрировать внешние функции и настраивать маршрутизацию через множество LLM для автоматизации процессов, от извлечения данных до поддержки клиентов. В системе встроена регистрация журналов и обработка ошибок для мониторинга и отладки. Для гибкости Kin Kernel может быть интегрирован в веб-сервисы, микросервисы или самостоятельные Python-приложения, что позволяет организациям разворачивать надежных агентов ИИ в масштабах.

Pillar — это полноценный фреймворк AI-агентов, разработанный для упрощения создания и внедрения умных многошаговых рабочих процессов. Он включает модульную архитектуру с планировщиками для разбиения задач, хранилищами памяти для сохранения контекста и исполнительными модулями, выполняющими действия через внешние API или собственный код. Разработчики могут определять пайплайны в YAML или JSON, интегрировать любые LLM-поставщики и расширять функциональность при помощи пользовательских плагинов. Pillar обеспечивает встроенную асинхронную работу и управление контекстом, сокращая boilerplate-код и ускоряя вывод на рынок таких приложений, как чат-боты, ассистенты анализа данных и автоматизация бизнес-процессов.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

Embabel Agent предоставляет структурированный подход для построения агентов ИИ в средах Node.js и браузерах. Разработчики определяют инструменты — такие как HTTP-заготовки, соединители баз данных или пользовательские функции — и настраивают поведение агента с помощью простых JSON или JavaScript классов. Фреймворк ведёт историю диалогов, перенаправляет запросы к соответствующим инструментам и поддерживает расширения в виде плагинов. Embabel Agent идеально подходит для создания чат-ботов с динамическими возможностями, автоматизированных помощников, взаимодействующих с несколькими API, и прототипов научных исследований, требующих мгновенной оркестрации вызовов ИИ.