Suna позволяет организациям создавать комплексных AI-агентов, выполняющих повторяющиеся задачи, подключающихся к API и управляя многошаговыми рабочими процессами. С помощью интерфейса drag-and-drop пользователи могут определять триггеры, отображать потоки данных и интегрировать сторонние сервисы, такие как CRM, электронная почта и базы данных. Платформа использует большие языковые модели для предоставления возможностей понимания естественного языка и принятия решений внутри каждого агента. Благодаря встроенному мониторингу, логам и оповещениям команды могут отслеживать производительность агентов и оптимизировать рабочие процессы в реальном времени. Suna также предлагает контроль версий, функции совместной работы и безопасные параметры развертывания, обеспечивая масштабируемость и управление. От автоматизации поддержки клиентов до извлечения данных и генерации отчетов — Suna помогает бизнесу автоматизировать операции в масштабах.

AgentSmith — это модульная платформа для оркестрации агентов, написанная на Python, которая позволяет разработчикам определять, конфигурировать и совместно запускать нескольких ИИ-агентов. Каждый агент может выполнять специализированные роли — исследователь, планировщик, программист или рецензент — и общаться через внутреннюю систему сообщений. AgentSmith поддерживает управление памятью через хранилища векторов, такие как FAISS или Pinecone, разбиение задач на подпункты и автоматический контроль для достижения целей. Конфигурация агентов и пайплайнов осуществляется через удобочитаемые YAML-файлы, а платформа легко интегрируется с API OpenAI и собственными моделями LLM. Встроены средства логирования, мониторинга и обработки ошибок, что делает ее идеальной для автоматизации процессов разработки программного обеспечения, анализа данных и систем поддержки принятия решений.

AIBrokers предоставляет единый интерфейс для управления и исполнения рабочих процессов с участием нескольких агентов и моделей ИИ. Он позволяет разработчикам определять брокеров, которые контролируют распределение задач, выбирая наиболее подходящую модель — например, GPT-4 для языковых задач или модель зрения для анализа изображений — на основе настраиваемых правил маршрутизации. ConversationManager поддерживает контекстное восприятие, сохраняя и извлекая прошлые диалоги, а модуль MemoryStore обеспечивает постоянное хранение состояния между сессиями. PluginManager позволяет беспрепятственно интегрировать внешние API или пользовательские функции, расширяя возможности брокера. Благодаря встроенному ведению журналов, механизмам мониторинга и настраиваемому обработке ошибок AIBrokers упрощает разработку и внедрение сложных приложений с ИИ в производственной среде.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.