pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

ai-agents-trial — это проект с открытым исходным кодом на Python, показывающий, как создавать автономных агентов ИИ с помощью LLMs. Он содержит модульные абстракции для планирования агента, вызова инструментов (веб-поиск, калькуляторы) и управления памятью. Разработчики могут задавать собственные инструменты, цеплять действия в нескольких шагах и сохранять контекст между сессиями. Базовая кодовая база использует API OpenAI и вспомогательные утилиты для организации рабочих процессов, что делает его отличным для быстрого прототипирования чат-ассистентов, исследовательских ботов или автоматизации в конкретных областях. Точки интеграции позволяют расширять функциональность за счет новых коннекторов и источников данных без изменения основной логики.

Continuum — это открытая Python-рамка, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов, определяя задачи, инструменты и память в модульной форме. Созданные с помощью Continuum агенты следуют циклу план-выполнение-наблюдение, что позволяет взаимодействовать рассуждения LLM с внешними API вызовами или скриптами. Его расширяемая архитектура поддерживает несколько видов памяти (например, Redis, SQLite), настраиваемые библиотеки инструментов и асинхронное выполнение. Основной упор делается на гибкость: пользователь может писать собственные политики агента, интегрировать сторонние сервисы, такие как базы данных или вебхуки, и разворачивать агенты в различных средах. Событийно-ориентированная оркестрация Continuum регистрирует действия агентов, облегчая отладку и оптимизацию производительности. Независимо от задачи автоматизации загрузки данных, построения диалоговых помощников или оркестрации DevOps-процессов, Continuum обеспечивает масштабируемую основу для рабочих процессов AI-агентов в промышленном масштабе.

Doraemon-Agent — это open-source платформа и каркас на Python, предназначенные для разработчиков, создающих сложных AI-агентов. Он позволяет интегрировать пользовательские плагины и внешние инструменты, поддерживать долгосрочную память между сессиями и выполнять цепное планирование с несколькими шагами. Разработчики могут настраивать роли агентов, управлять контекстом, логировать взаимодействия и расширять функциональность через архитектуру плагинов. Он упрощает создание автономных помощников для задач анализа данных, поддержки исследований или автоматизации обслуживания клиентов.