A2A (Архитектура агент-агент) — это открытая платформа Google для разработки и эксплуатации распределённых ИИ-агентов, работающих совместно. Она предлагает модульные компоненты для определения ролей агентов, каналов связи и разделяемой памяти. Разработчики могут интегрировать различные поставщики LLM, настроить поведение агентов и управлять многошаговыми рабочими процессами. В A2A встроены функции мониторинга, обработки ошибок и возможности воспроизведения для отслеживания взаимодействий агентов. Предоставляя стандартизированный протокол для обнаружения агентов, передачи сообщений и распределения задач, A2A упрощает сложные схемы координации и повышает надёжность масштабируемых приложений на базе агентов в различных средах.

Agent-Squad — это модульная платформа на Python, которая дает командам возможность проектировать, развертывать и запускать системы с несколькими агентами для выполнения сложных задач. В основе Agent-Squad позволяет определять разные профили агентов — такие как сборщики данных, резюмирующие, кодеры и валидаторы — которые общаются через определенные каналы и делятся памятью. Разделяя высокоуровневые цели на подтasks, рамки управляют параллальной обработкой, используют LLM вместе с внешними API, базами данных или пользовательскими инструментами. Разработчики могут задавать рабочие процессы в JSON или коде, следить за взаимодействиями агентов и динамически адаптировать стратегии с помощью встроенных журналов и средств оценки.

AgentFarm предоставляет комплексную платформу для координации различных AI-агентов в единой системе. Пользователи могут скриптовать специальные поведения агентов на Python, назначать роли (менеджер, работник, аналитик) и создавать очереди задач для параллельной обработки. Он легко интегрируется с основными сервисами LLM (OpenAI, Azure OpenAI), позволяя динамически управлять маршрутизацией подсказок и выбором модели. Встроенная панель отслеживает статус агентов, логирует взаимодействия и визуализирует производительность рабочего процесса. Благодаря модульным плагинам для пользовательских API разработчики могут расширять функциональность, автоматизировать обработку ошибок и мониторить использование ресурсов. Идеально подходит для развертывания многоступенчатых пайплайнов, AgentFarm повышает надежность, масштабируемость и удобство обслуживания в автоматизации на базе AI.

AgentPilot предоставляет комплексное решение monorepo для построения, управления и развертывания автономных ИИ-агентов. В ядре находится расширяемая система плагинов для интеграции пользовательских инструментов и LLM, слой управления памятью для сохранения контекста между взаимодействиями и модуль планирования, который обеспечивает последовательность задач агентов. Пользователи могут взаимодействовать через интерфейс командной строки или через веб-панель, настраивая агентов, мониторя выполнение и просматривая логи. Абстрагируясь от сложности оркестрации агентов, управления памятью и API-интеграций, AgentPilot обеспечивает быструю прототипировку и готовое к производству развертывание многопрофильных рабочих процессов в таких сферах, как автоматизация поддержки клиентов, создание контента, обработка данных и многое другое.

Примеры Azure AI Foundry Agents предоставляют разработчикам богатый набор сценариев, иллюстрирующих, как использовать SDK и сервисы Azure AI Foundry. Включают разговорных агентов с долгосрочной памятью, планировщиков, разрушающих сложные задачи, агентов с вызовами внешних API, а также мультимодальных агентов с текстом, изображениями и speech. Каждый пример предварительно настроен с конфигурациями окружения, оркестровкой LLM, поиском по векторам и телеметрией для ускорения прототипирования и развертывания надежных AI-решений на Azure.

AutoGen UI — это набор инструментов фронтенда, предназначенных для рендеринга и управления диалоговыми потоками с несколькими агентами. Он включает готовые компоненты, такие как окна чатов, селекторы агентов, таймлайны сообщений и панели отладки. Разработчики могут настроить нескольких AI-агентов, потоково получать ответы, вести журнал каждого этапа диалога и применять индивидуальные стили. Легко интегрируется с библиотеками оркестрации на серверной стороне для создания полноценного интерфейса для построения и мониторинга взаимодействий агентов AI.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

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.

LangGraph-MAS4SE задуман как совместная экосистема умных агентов, каждый из которых специализируется на определённых этапах разработки программного обеспечения. В основе лежит графовая система межагентской коммуникации, которая обеспечивает управление рабочими потоками, позволяя агентам публиковать и подписываться на узлы данных для конкретных задач. Например, агент по синтезу кода создает начальные проекты, которые затем проходят анализ статической проверки качества. Агент по документации генерирует руководства пользователя на основе проанализированных модулей, а тестовые агенты автоматически создают модульные тесты. Система поддерживает плагины для разработки собственных агентов, позволяя командам внедрять доменно-специфическую логику. Исключая сложное управление зависимостями и используя рассуждение на базе LLM, LangGraph-MAS4SE ускоряет циклы разработки, уменьшает ручные затраты и обеспечивает стабильное качество кода в крупных проектах.

Local-Super-Agents предоставляет платформу на Python для создания автономных AI-агентов, полностью работающих локально. В рамках используются модульные компоненты, такие как хранилища памяти, наборы инструментов для API-интеграции, адаптеры LLM и управление агентами. Пользователи могут определять собственных задачевых агентов, цепочки действий и моделировать работу нескольких агентов в изолированной среде. Он устраняет сложности настроек с помощью CLI, шаблонов и расширяемых модулей. Отсутствие облачных зависимостей обеспечивает сохранность данных и контроль ресурсов. Система плагинов позволяет интегрировать веб-скреперы, базы данных и пользовательские Python-функции, что облегчает рабочие процессы автономных исследований, извлечения данных и локальной автоматизации.

Multi-Agent — это набор инструментов для разработчиков, который помогает создавать и управлять несколькими параллельно работающими агентами ИИ. Каждый агент хранит собственную память, настройки подсказок и очередь сообщений. Вы можете определять пользовательское поведение, настраивать каналы связи между агентами и автоматически делегировать задачи в зависимости от ролей агентов. Он использует API Chat OpenAI для понимания и генерации языка и предоставляет модульные компоненты для оркестрации рабочих процессов, логгирования и обработки ошибок. Это позволяет создавать специализированных агентов, таких как научные ассистенты, обработчики данных или боты поддержки клиентов, которые совместно работают над сложными задачами.

NagaAgent — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания, оркестровки и масштабирования агентов ИИ. Она предоставляет систему интеграции инструментов, объекты постоянной разговорной памяти и асинхронный контроллер множества агентов. Разработчики могут регистрировать пользовательские инструменты в виде функций, управлять состоянием агентов и координировать взаимодействия между несколькими агентами. Фреймворк включает логирование, хуки обработки ошибок и предустановки конфигурации для быстрого прототипирования. NagaAgent идеально подходит для построения сложных рабочих процессов — чат-ботов поддержки клиентов, потоков обработки данных или исследовательских помощников — без дополнительных инфраструктурных затрат.

Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.

Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.

Stride Agents — это платформа автоматизации задач на базе искусственного интеллекта, которая позволяет неспециалистам создавать, конфигурировать и развертывать собственных агентов. Каждый агент может быть настроен для выполнения таких задач, как квалификация лидов, решение/support билетов, обработка счетов и мониторинг социальных сетей. Платформа предлагает редактор с drag-and-drop, библиотеки преднастройных навыков и seamless-соединения с популярными бизнес-инструментами, такими как Slack, Google Workspace и CRM. После развертывания агенты могут работать по расписанию или реагировать на реальные события, а аналитическая панель отслеживает показатели эффективности, успешность и ошибки. Такой подход снижает ручной труд, увеличивает единообразие и масштабируемость, используя автономных цифровых работников по всей организации.

Super-Agent-Party позволяет разработчикам определить объект Party, где отдельные AI-агенты выполняют различные роли, такие как планирование, исследование, составление черновика и рецензирование. Каждый агент можно настроить с помощью пользовательских подсказок, инструментов и параметров модели. Фреймворк управляет маршрутизацией сообщений и разделённым контекстом, позволяя агентам в реальном времени работать вместе над подзадачами. Поддерживается интеграция плагинов для сторонних сервисов, гибкие стратегии оркестровки и процедуры обработки ошибок. С интуитивным API пользователи могут динамически добавлять или удалять агентов, связывать рабочие процессы и визуализировать взаимодействия агентов. Построен на Node.js и совместим с основными облачными провайдерами, Super-Agent-Party упрощает разработку масштабируемых и поддерживаемых систем с несколькими агентами для автоматизации, генерации контента, анализа данных и других задач.

Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.

BeeAI Framework Py Starter — проект с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для быстрого запуска создания ИИ-агентов. Он включает основные модули для оркестровки агентов, систему плагинов для расширения функциональности и адаптеры для подключения к популярным API LLM. Разработчики могут определять задачи, управлять диалоговой памятью и интегрировать внешние инструменты с помощью простых конфигурационных файлов. Фреймворк подчеркивает модульность и удобство использования, позволяя быстро создавать прототипы чат-ботов, автоматизированных помощников и агентов обработки данных без шаблонного кода.

LiteMultiAgent предоставляет модульный SDK для создания и запуска нескольких AI-агентов параллельно или последовательно, каждый с уникальными ролями и обязанностями. В него встроены хранилища памяти, обмен сообщениями, адаптеры плагинов и циклы выполнения для управления сложной коммуникацией между агентами. Пользователи могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API и контролировать диалоги через логи. Легкий дизайн фреймворка и управление зависимостями делают его идеальным для быстрого прототипирования и развертывания совместных рабочих процессов AI в производстве.

Proactive AI Agents — это ориентированный на разработчика каркас, предназначенный для построения сложных автономных экосистем агентов на базе крупных языковых моделей. Он предоставляет готовые возможности для создания агентов, разбиения задач и межагентной коммуникации, обеспечивая беспрепятственную координацию сложных многошаговых целей. Каждый агент может быть оснащен пользовательскими инструментами, памятью и алгоритмами планирования, что позволяет им проактивно предсказывать потребности пользователей, планировать задачи и динамически корректировать стратегии. Каркас поддерживает модульную интеграцию новых языковых моделей, инструментальных наборов и баз знаний, а также обладает встроенными функциями журналирования и мониторинга. Затеняя сложности оркестрации агентов, Proactive AI Agents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ для исследований, автоматизации и корпоративных приложений.