mcp-agent-graph обеспечивает графовый уровень оркестрации для AI-агентов, позволяя разработчикам моделировать сложные рабочие процессы из нескольких шагов в виде ориентированных графов. Каждый узел графа соответствует задаче или функции агента, фиксируя входные, выходные данные и зависимости. Ребра определяют поток данных между агентами, обеспечивая правильный порядок выполнения. Механизм поддерживает последовательную и параллельную работу, автоматическое разрешение зависимостей и интеграцию с пользовательскими Python-функциями или внешними сервисами. Встроенная визуализация позволяет инспектировать топологию графа и отлаживать рабочие процессы. Этот фреймворк оптимизирует разработку модульных, масштабируемых систем с несколькими агентами для обработки данных, рабочих процессов на естественном языке либо объединения моделей ИИ.

OmniSteward — это модульная платформа оркестрации ИИ-агентов на Python, которая подключается к OpenAI, локальным LLM и поддерживает пользовательские модели. Она предоставляет модули памяти для хранения контекста, наборы инструментов для API-вызовов, веб-поиска, выполнения кода и запросов к базам данных. Пользователи определяют шаблоны агентов с подсказками, рабочими потоками и триггерами. Фреймворк оркестрирует нескольких агентов параллельно, управляет историей диалогов и автоматизирует задачи с помощью пайплайнов. Также включает логирование, панели мониторинга, плагины, интеграцию с сторонними сервисами. OmniSteward упрощает создание специализированных помощников для исследований, операций, маркетинга и других областей, предлагая гибкость, масштабируемость и открытый исходный код для предприятий и разработчиков.

ThreeAgents написан на Python и использует API OpenAI для инстанцирования нескольких AI-агентов с разными ролями (система, помощник, пользователь). Он предлагает абстракции для подсказок агентам, обработки сообщений в зависимости от ролей и управления памятью контекста. Разработчики могут создавать собственные шаблоны подсказок, настраивать индивидуальность агентов и связывать взаимодействия для моделирования реалистичных диалогов или рабочих процессов, ориентированных на задачи. Framework управляет передачей сообщений, управлением окна контекста и ведением журналов, позволяя проводить эксперименты по совместному принятию решений или иерархической декомпозиции задач. Благодаря поддержке переменных окружения и модульных агентов, ThreeAgents обеспечивает беспрепятственный обмен между локальными и облачными LLM, позволяя быстро разрабатывать прототипы многоагентных систем ИИ. В комплекте идут примеры и поддержка Docker для быстрой настройки.