Eunomia использует конфигурационно-ориентированный подход для оркестровки AI-агентов. С помощью YAML пользователи определяют роли агентов, шаблоны подсказок, интеграции инструментов, хранилища памяти и логику ветвления. Фреймворк поддерживает синхронные/асинхронные инструменты, расширение через получение информации и цепочку размышлений. Расширяемая система плагинов позволяет добавлять пользовательские инструменты, бекенды памяти и системы логирования. CLI Eunomia создает структуру проекта, валидирует конфигурации и запускает агентов локально или в облачных средах. Это позволяет быстро прототипировать, дорабатывать рабочие процессы и поддерживать решения агентов без тяжелой индивидуальной разработки.

GPTMe предоставляет мощную платформу для оркестрации AI-агентов, сохраняющих контекст диалога, интегрирующих внешние инструменты и предоставляющих согласованный API. Разработчики устанавливают легкий Python-пакет, определяют агентов с плагино-совместимыми backend-ами памяти, регистрируют пользовательские инструменты (например, поиск в интернете, запросы в базы данных, операции с файлами) и запускают локальный или облачный сервис. GPTMe управляет отслеживанием сессий, многошаговым рассуждением, шаблонами подсказок и переключением моделей, предоставляя готовых к использованию для производства ассистентов для клиентской поддержки, продуктивности, анализа данных и прочего.

Agent Control Plane обеспечивает централизованный контроль для проектирования, оркестрации и эксплуатации автономных AI-агентов в масштабах. Разработчики могут настраивать поведение агентов с помощью декларативных определений, интегрировать внешние сервисы и API, а также связывать многоступенчатые рабочие процессы. Поддерживаются контейнерные развертывания с Docker или Kubernetes, мониторинг в реальном времени, логирование и метрики через веб-интерфейс. В рамках реализованы CLI и REST API для автоматизации, позволяющие легко выполнять итерации, версионирование и откат конфигураций. Благодаря модульной плагинной архитектуре и встроенной масштабируемости, Agent Control Plane ускоряет полный цикл создания AI-агентов — от локальных тестов до корпоративных систем.

LiteSwarm — это комплексная структура оркестрации агентов ИИ, предназначенная для облегчения совместной работы нескольких специализированных агентов. Пользователи определяют отдельных агентов с разными ролями — такими как извлечение данных, анализ, суммирование или вызовы внешних API — и связывают их в визуальный рабочий процесс. LiteSwarm занимается коммуникацией между агентами, хранением постоянной памяти, восстановлением после ошибок и логированием. Поддерживает интеграцию API, расширения кода и мониторинг в реальном времени, что позволяет командам проектировать, тестировать и внедрять сложные решения с несколькими агентами без большого инженерного времени.

Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.

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.