AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения и запуска Python-агентов ИИ. Разработчики могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние API или инструменты и управлять памятью агентов в разных сессиях. Он использует популярные LLM, поддерживает совместную работу нескольких агентов и расширяется при помощи плагинов для сложных рабочих потоков, таких как анализ данных, автоматизированная поддержка и персональные ассистенты.

GEN_AI обеспечивает гибкую архитектуру для сборки генеративных AI-агентов через определение процессов обработки, интеграцию крупных языковых моделей и поддержку пользовательских плагинов. Разработчики могут конфигурировать рабочие потоки для генерации текста, изображений или данных, управлять вводом/выводом и расширять функционал через сообщества или собственные плагины. Фреймворк упрощает оркестровку вызовов нескольких AI-сервисов, предоставляет средства логирования и управления ошибками, а также позволяет быстро создавать прототипы. Благодаря модульным компонентам и конфигурационным файлам команды могут быстро развернуть, контролировать и масштабировать AI-решения для исследований, поддержки клиентов, создания контента и иных задач.

Crewai предоставляет библиотеку на Python для проектирования и выполнения систем с несколькими ИИ-агентами. Пользователи могут определять отдельных агентов с специализированными ролями, настраивать каналы для обмена сообщениями между агентами и реализовывать динамичные планировщики для распределения задач в зависимости от текущего контекста. Модульная архитектура позволяет интегрировать различные LLM или пользовательские модели для каждого агента. Встроенные инструменты логирования и мониторинга отслеживают диалоги и решения, что обеспечивает беспрепятственную отладку и итеративное улучшение поведения агентов.

MultiMind — это платформа ИИ, которая позволяет разработчикам создавать рабочие процессы с несколькими агентами, определяя специализированных агентов для задач, таких как анализ данных, поддержка с помощью чат-ботов и генерация контента. Она предоставляет визуальный строитель рабочий процессов, SDK для Python и JavaScript, автоматизирует коммуникацию между агентами и поддерживает постоянную память. Вы можете интегрировать внешние API и развертывать проекты в облаке MultiMind или на собственной инфраструктуре, обеспечивая масштабируемые, модульные приложения на базе ИИ без избыточного шаблонного кода.

ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) — это комплексная система автономии, разработанная Jet Propulsion Laboratory НАСА для космической робототехники. В ней есть модульный планировщик ИИ, чувствительный к ограничениям планировщик и встроенные симуляторы, которые создают проверенные командные последовательности для работы ровера. Пользователи могут задавать цели миссии, ограничения ресурсов и правила безопасности; ROSA создаст оптимальные планы выполнения, обнаружит конфликты и поддержит быструю переработку в случае непредвиденных событий. Архитектура с плагинами позволяет интегрировать пользовательские датчики, приводы и инструменты анализа телеметрии, обеспечивая автономию миссии от начала до конца для планетарных исследований.

Bedrock Engineer предоставляет разработчикам структурированный и модульный способ создания AI-агентов, использующих базовые модели AWS Bedrock, такие как Amazon Titan и Anthropic Claude. В комплект входят примеры рабочих процессов для получения данных, анализа документов, автоматического рассуждения и многошагового планирования. Он управляет контекстом сессии, интегрируется с AWS IAM для безопасного доступа и поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок. Инкапсулируя повторяющийся код, Bedrock Engineer ускоряет разработку чат-ботов, инструментов для резюме и умных помощников, обеспечивая масштабируемость и сокращение затрат за счет инфраструктуры AWS.

Chatbot-Grok предоставляет модульную платформу AI-агента на Python, предназначенную для упрощения разработки диалоговых ботов. Он поддерживает управление многократными диалогами, сохраняет память чата между сессиями и позволяет пользователям задавать собственные шаблоны подсказок. Архитектура расширяема, что позволяет разработчикам интегрировать различные LLM, включая Grok, и подключаться к платформам, таким как Telegram или Slack. Благодаря понятной организации кода и структуре, которая легко расширяется за счет плагинов, Chatbot-Grok ускоряет прототипирование и развертывание готовых к использованию чат-ассистентов.