llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.

Dive — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для создания и выполнения автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи с минимальным ручным вмешательством. Определяя профили агентов в простых YAML-конфигурационных файлах, разработчики могут указывать API, инструменты и модули памяти для задач, таких как извлечение данных, анализ и оркестрация конвейеров. Dive управляет контекстом, состоянием и инженерией промптов, что позволяет реализовать гибкие рабочие потоки с обработкой ошибок и логированием. Модульная архитектура поддерживает широкий спектр языковых моделей и систем поиска, облегчая сборку агентов для автоматизации обслуживания клиентов, генерации контента и процессов DevOps. Фреймворк масштабируется от прототипов до промышленного применения, предлагая CLI-команды и API-интерфейсы для бесшовной интеграции в существующие системы.