Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

Fast-LLM-Agent-MCP — легкий, открытый фреймворк на Python для создания ИИ-агентов, сочетающих управление памятью, цепочечное рассуждение и многошаговое планирование. Разработчики могут интегрировать его с OpenAI, Azure OpenAI, локальным Llama и другими моделями для поддержания контекста диалога, генерации структурированных цепочек рассуждений и разбиения сложных задач на подзадачи, которые можно выполнить. Его модульная конструкция позволяет подключать пользовательские инструменты и хранилища памяти, что делает его идеальным для виртуальных помощников, систем поддержки принятия решений и автоматизированных ботов службы поддержки.