AIAgentWorkshop — это проект с открытым исходным кодом на Python, демонстрирующий, как создавать автономных AI-агентов, способных планировать, принимать решения и использовать инструменты. Включает примеры интеграции веб-поиска, управления файлами и системных команд, а также простых модулей памяти и рассуждений. Разработчики могут проходить руководства для создания агентов, интерпретирующих цели пользователей, генерирующих многошаговые планы, выполняющих задачи с помощью разных инструментов и поддерживающих контекст. Модульная архитектура облегчает замену или расширение инструментов и связывание действий агентов для сложных сценариев, превращая концепции AI-исследований в рабочие прототипы.

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.

AutoAct предназначен для упрощения разработки интеллектуальных агентов путём сочетания рассуждений на базе LLM с структурированным планированием и модульной интеграцией инструментов. Он включает планировщик для генерации последовательности действий, набор инструментов для определения и вызова внешних API, а также модуль памяти для поддержания контекста. Благодаря ведению логов, обработке ошибок и настройкам, AutoAct обеспечивает надёжную автоматизацию от начала до конца для задач анализа данных, генерации контента и интерактивных помощников. Разработчики могут настраивать рабочие процессы, расширять инструменты и развертывать агентов локально или в облаке.

JavaScript SDK Azure AI Agents — это клиентский каркас и репозиторий образцов, позволяющие разработчикам создавать, настраивать и оркестровать агенты ИИ с помощью Azure OpenAI и других когнитивных сервисов. Поддерживаются многоходовые диалоги, генерация с дополнением поиска, вызовы функций и интеграция с внешними инструментами и API. Разработчики могут управлять рабочими процессами агентов, обрабатывать память и расширять возможности через плагины. Образцы включают базы данных знаний, ботов ответов на вопросы, автономные исполнительные задачи и разговорных помощников, что облегчает прототипирование и развертывание интеллектуальных решений.

Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

ChaiBot служит основой для создания интеллектуальных диалоговых агентов с помощью API GPT-3.5 и GPT-4 от OpenAI. Он сохраняет контекст беседы для обеспечения связных многоповоротных диалогов и поддерживает динамические профили персонажей, позволяя агенту принимать разные тона и роли по требованию. Встроена память для сохранения прошлых взаимодействий, настраиваемые шаблоны промтов и хуки плагинов для интеграции внешних данных или бизнес-логики. Разработчики могут развернуть ChaiBot как веб-сервис или в интерфейсе CLI, настраивать лимиты токенов, управлять API-ключами и отключать резервные функции. Абстрагируя сложные потоки проектирования промтов, ChaiBot ускоряет создание ботов поддержки пользователей, виртуальных помощников или диалоговых агентов для развлечений и обучения.

ChatAgent даёт возможность разработчикам быстро создавать и развертывать интеллектуальных чат-ботов, предлагая расширяемую архитектуру с ключевыми модулями для обработки памяти, связки инструментов и оркестрации стратегий. Он бесшовно интегрируется с популярными провайдерами LLM, позволяя создавать собственные инструменты для API-вызовов, запросов к базам данных или файловых операций. Framework поддерживает многошаговое планирование, динамическое принятие решений и контекстное восстановление памяти, обеспечивая связность взаимодействий в продолжительных диалогах. Его система плагинов и конфигурационных пайплайнов облегчает кастомизацию и экспериментирование, а структурированные логи и метрики помогают отслеживать производительность и устранять ошибки в рабочей среде.

UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.

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.

TinyAuton предлагает минимальную и расширяемую архитектуру для создания автономных агентов, которые планируют, выполняют и совершенствуют задачи с помощью моделей GPT от OpenAI. В нее встроены модули для определения целей, управления контекстом диалога, вызова пользовательских инструментов и логирования решений. Итеративные циклы саморефлексии позволяют агенту анализировать результаты, корректировать планы и повторять неудачные шаги. Разработчики могут интегрировать внешние API или локальные скрипты как инструменты, настраивать память или состояние и кастомизировать цепочку рассуждений. TinyAuton оптимизирован для быстрого прототипирования рабочих процессов на базе ИИ, от извлечения данных до генерации кода — все за несколько строк Python.

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.

Devon предоставляет комплекс инструментов для определения, оркестровки и выполнения автономных агентов внутри Python-приложений. Пользователи могут определять цели агента, задавать вызываемые задачи и связывать действия на основе условий. Благодаря интеграции с языковыми моделями типа GPT и локальными векторными хранилищами, агенты поглощают и интерпретируют входные данные пользователей, извлекают контекстуальные знания и разрабатывают планы. Фреймворк поддерживает долговременную память благодаря модульным бекэндам хранения, позволяя агентам вспомнить прошлые взаимодействия. Встроенные компоненты мониторинга и логирования обеспечивают отслеживание в реальном времени, а CLI и SDK ускоряют разработку и развёртывание. Подходит для автоматизации поддержки клиентов, аналитики данных и рутинных бизнес-процессов, Devon ускоряет создание масштабируемых цифровых работников.

DreamGPT — универсальная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки, настройки и развертывания AI-агентов на базе GPT. Предоставляет интуитивный Python SDK и командную строку для создания новых агентов, управления историей разговоров с настраиваемыми бэкендами памяти и интеграции внешних инструментов через стандартную систему плагинов. Разработчики могут определять собственные потоки подсказок, подключаться к API или базам данных для расширенной генерации и мониторинга эффективности агента через встроенные логирование и телеметрию. Модульная архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование в облачных средах и обеспечивает безопасную работу с пользовательскими данными. В комплекте есть шаблоны для помощников, чат-ботов и цифровых работников, позволяющие быстро разрабатывать специализированных AI-агентов для обслуживания клиентов, анализа данных, автоматизации и других задач.

Drive Flow — гибкая структура, которая дает возможность проектировать AI-рабочие процессы путем определения последовательности шагов. Каждый шаг может вызывать большие языковые модели, выполнять пользовательские функции или взаимодействовать с постоянной памятью, хранящейся в MemoDB. Каркас поддерживает сложную логику ветвления, циклы, параллельное выполнение задач и динамическую обработку входных данных. Написанный на TypeScript, он использует декларативный DSL для спецификации потоков, что обеспечивает четкое разделение логики оркестрации. Drive Flow также предоставляет встроенную обработку ошибок, стратегии повторных попыток, отслеживание контекста выполнения и расширенное логирование. Основные случаи использования включают AI-ассистентов, автоматизированную обработку документов, автоматизацию поддержки клиентов и системы многошаговых решений. Обеспечивая абстракцию оркестрации, Drive Flow ускоряет разработку и упрощает обслуживание AI-приложений.

ElizaOS предоставляет надежный набор инструментов для проектирования, тестирования и внедрения автономных AI-агентов в проектах на TypeScript. Разработчики определяют личности агентов, цели и архитектуру памяти, затем используют систему планирования ElizaOS для определения последовательности задач. Модульная архитектура подключателей упрощает интеграцию с системами коммуникации — Discord, Telegram, Slack, X — и блокчейн-сетями через Web3-адаптеры. ElizaOS поддерживает различные бекенды LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), позволяя легко переключаться между моделями. Поддержка плагинов расширяет функциональность с помощью пользовательских навыков, логирования и мониторинга. Через CLI и SDK команды могут менять конфигурации агентов, отслеживать производительность и масштабировать развертывания в облачных или локальных средах. ElizaOS позволяет автоматизировать взаимодействия с клиентами, маркетинг в соцсетях и бизнес-процессы с помощью автономных цифровых работников.

enhance_llm предоставляет модульную структуру для организации вызовов больших языковых моделей в определенных последовательностях, позволяя разработчикам связывать подсказки, интегрировать внешние инструменты или API, управлять разговорным контекстом и реализовывать условную логику. Поддерживаются несколько поставщиков LLM, настраиваемые шаблоны подсказок, асинхронное выполнение, обработка ошибок и управление памятью. Благодаря абстрагированию взаимодействия с LLM, enhance_llm упрощает разработку приложений, похожих на агентов — таких как автоматизированные помощники, боты для обработки данных и системы многошагового рассуждения, — облегчающая создание, отладку и расширение сложных рабочих процессов.

FreeThinker обеспечивает модульную архитектуру для определения агентов ИИ, которые могут автономно выполнять задачи, используя большие языковые модели, модули памяти и внешние инструменты. Разработчики могут конфигурировать агентов с помощью Python или YAML, подключать кастомные инструменты для поиска в Интернете, обработки данных или вызовов API, а также использовать встроенные стратегии планирования. Фреймворк управляет последовательным выполнением, сохранением контекста и агрегацией результатов, позволяя агентам работать автономно в исследовательских, автоматизационных или системах поддержки принятия решений.

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.