Agent Starter Pack — это инструмент для разработчиков, который создает умных, интерактивных агентов на базе Google Cloud. В нем есть шаблоны на Node.js и Python для управления диалогами, поддержания долгосрочной памяти и вызова инструментов и API. Построенный на Vertex AI и Cloud Functions или Cloud Run, он поддерживает многошаговое планирование, динамическую маршрутизацию, отслеживание и логирование. Разработчики могут расширять коннекторы для пользовательских служб, создавать доменно-специфических ассистентов и быстро развертывать масштабируемых агентов.

Thousand Birds — расширяемая платформа для создания AI-агентов, позволяющая разработчикам определять и настраивать поведение агентов с помощью SDK и CLI на Python. Агенты могут планировать многошаговые рабочие процессы, интегрировать веб-поиск, взаимодействовать с браузерными сессиями, читать и писать файлы, вызывать внешние API и управлять памятью с состоянием. Поддерживаются модули плагинов для добавления пользовательских инструментов и соединителей данных. Встроенный движок оркестрации планирует задачи, управляет повторными попытками и регистрирует детали выполнения. Разработчики могут создавать цепочки агентов, активировать параллельное выполнение и контролировать производительность через структурированные отчёты. Thousand Birds ускоряет развертывание автономных помощников для исследований, извлечения данных, автоматизации и прототипирования экспериментов.

LAWLIA предоставляет структурированный интерфейс для определения поведения агентов, плагинов инструментов и управления памятью для разговорных или автономных рабочих процессов. Разработчики могут интегрироваться с основными API LLM, настраивать шаблоны подсказок и регистрировать пользовательские инструменты, такие как поиск, калькуляторы или соединители баз данных. Через класс Agent LAWLIA управляет планированием, выполнением действий и интерпретацией ответов, поддерживая многократные взаимодействия и динамичный вызов инструментов. Его модульная архитектура позволяет расширять возможности через плагины, создавая агентов для поддержки клиентов, анализа данных, помощи с кодом или генерации контента. Фреймворк упрощает разработку агентов, управляя контекстом, памятью и обработкой ошибок через единый API.

MDLR — это инновационная открытая структура, которая использует ИИ для анализа и организации неструктурированного контента, такого как комментарии и заметки. Эта мощная платформа помогает преобразовать разбросанные данные в действительные, актуальные и непрерывно развивающиеся резюме. Идеально подходящей для личных дневников и совместной работы, MDLR предоставляет пользователям резюме, управляемые ИИ, которые адаптируются с поступлением новых данных, обеспечивая, чтобы информация оставалась актуальной и релевантной. Легко интегрируется на различные платформы, MDLR улучшает управление проектами с автоматически обновляемыми заметками и резюме, идеально подходит как для индивидуального, так и для группового использования.

PerfAgents — это платформа синтетического мониторинга и тестирования на основе ИИ, разработанная для упрощения настройки и управления мониторингом ваших критических приложений. Она поддерживает несколько открытых фреймворков, таких как Selenium, Puppeteer, Cypress и Playwright. Используя ваши существующие скрипты или без труда создавая новые, PerfAgents обеспечивает непрерывное тестирование, сокращая время простоя и обеспечивая оптимальную производительность приложений. Она плавно интегрируется с такими инструментами, как Slack, Microsoft Teams, Jira и PagerDuty, для получения уведомлений и предупреждений в реальном времени.

SoccerAgent — это специализированная система ИИ, разработанная для создания и обучения автономных футбольных агентов с использованием современных методов многопроцессного обучения с подкреплением (MARL). Она моделирует реалистичные футбольные матчи в 2D или 3D, предлагая инструменты для определения функций вознаграждения, настройки характеристик игроков и реализации стратегических тактик. Пользователи могут интегрировать популярные алгоритмы RL (такие как PPO, DDPG и MADDPG) через встроенные модули, отслеживать прогресс обучения через панели управления и визуализировать поведение агентов в реальном времени. Эта система поддерживает обучение сценариев для атаки, защиты и протоколов координации. Благодаря расширяемому коду и детальной документации SoccerAgent позволяет исследователям и разработчикам анализировать динамику команд и совершенствовать стратегии игры на базе ИИ для учебных и коммерческих проектов.

Инструментарий агента Step Functions — это open-source toolkit, позволяющий разработчикам строить интеллектуальные безсерверные рабочие процессы на AWS. С помощью больших языковых моделей, таких как GPT от OpenAI, он динамически генерирует определения машин состояний AWS Step Functions по естественным языковым подсказкам или структурированным инструкциям. Поддерживает вызов Lambda, передачу контекста между шагами, внедрение условных ветвлений, параллельных процессов, повторных попыток и обработки ошибок. Фреймворк абстрагирует интеграции с сервисами AWS, автоматически выделяет ресурсы и обеспечивает наблюдаемость через CloudWatch. Пользователи могут настраивать подсказки, интегрировать собственные функции и отслеживать выполнение рабочих процессов. Встроенные стратегии резервирования и аудитирования позволяют создавать масштабируемые и устойчивые AI-автоматизированные пайплайны, ускоряя разработку для обработки данных, ETL и систем поддержки решений.