MIU CS589 API AI-агентов обеспечивает стандартизированный интерфейс для создания пользовательских AI-агентов. Разработчики могут определять поведения агентов, интегрировать внешние инструменты или сервисы и управлять потоковыми или пакетными ответами через HTTP-эндпоинты. Фреймворк обрабатывает аутентификацию, маршрутизацию запросов, обработку ошибок и ведение журналов. Полностью расширяем — пользователи могут регистрировать новые инструменты, настраивать память агента и параметры LLM. Подходит для экспериментов, демонстраций и производственных прототипов, упрощает оркестровку многоинструментных решений и ускоряет разработку AI-агентов без привязки к монолитной платформе.

MultiLang Status Agents — это open-source фреймворк для AI-агентов, который демонстрирует, как создавать и внедрять кросс-платформенные агенты проверки состояний, используя разные языки программирования. Предоставляет пример кода на Python, C# и JavaScript, интегрированный с Semantic Kernel и API GPT OpenAI для запросов к endpointам состояния или здоровья. Фреймворк стандартизирует рабочие процессы агентов, включая построение Prompt, аутентификацию API, парсинг результатов и формирование сводок. Пользователи могут расширять или настраивать агентов для добавления новых интеграций услуг, изменения языковых подсказок или внедрения агентов состояния в веб-приложения и административные панели. За счет абстракции языко-специфичных реализаций, ускоряет разработку последовательных инструментов мониторинга с AI для различных технологий.

OpenAI Agent Swarm — это модульная система, предназначенная для упрощения координации нескольких GPT-агентов при выполнении различных задач. Каждый агент работает независимо с настраиваемыми подсказками и ролями, а ядро Swarm управляет циклом жизни агентов, передачей сообщений и планированием задач. Платформа включает инструменты для определения сложных рабочих процессов, мониторинга взаимодействий агентов в реальном времени и объединения результатов в последовательный вывод. Распределяя рабочие нагрузки между специализированными агентами, пользователи могут решать сложные задачи — от генерации контента и анализа исследований до автоматической отладки и суммирования данных. OpenAI Agent Swarm бесшовно интегрируется с API OpenAI, позволяя разработчикам быстро развертывать мультиигровые системы без необходимости строить инфраструктуру оркестрации с нуля.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

AgentSet позволяет вам создавать AI-агентов, которые могут выполнять широкий спектр задач, от обслуживания клиентов до автоматизации рабочих процессов. Пользователи могут определить параметры и функциональные возможности своих агентов в соответствии с уникальными потребностями бизнеса, гарантируя, что у них есть идеальный инструмент для своей деятельности. Его интуитивно понятный интерфейс разработан для пользователей с любым уровнем технической подготовки, что упрощает адаптацию AI к конкретным рабочим процессам и повышает общую эффективность.

Colosseum Agent Battles предоставляет модульный Python SDK для организации конкурсов AI-агентов в настраиваемых аренах. Пользователи могут определять окружения с конкретным рельефом, ресурсами и правилами, а также реализовывать стратегии агентов через стандартизированный интерфейс. Фреймворк управляет расписанием боёв, логикой судьи и в реальном времени регистрирует действия и результаты агентов. В комплект входят инструменты для проведения турниров, отслеживания статистики побед и поражений, а также визуализации эффективности агентов с помощью графиков. Разработчики могут интегрировать популярные ML-библиотеки для обучения агентов, экспортировать данные боёв для анализа и расширять модули судьи для реализации своих правил. В итоге, он упрощает проведение бенчмарков стратегий ИИ в состязаниях один-на-один. Также поддерживается логирование в форматах JSON и CSV для анализа данных.

Phidata — это инновационная платформа, разработанная для создания, развертывания и мониторинга AI-агентов, обогащенных памятью, знаниями и способностями к рассуждениям. Эта система позволяет пользователям создавать гибких, отзывчивых агентов, которые могут взаимодействовать с внешними системами, использовать различные источники данных и улучшаться с течением времени благодаря обучению. Phidata поддерживает множество крупных языковых моделей (LLM), предоставляя пользователям гибкость в их выборе. С встроенными функциями памяти агенты могут поддерживать персонализированные беседы, что делает их идеальными для широкого спектра применения в различных отраслях.

RainbowGPT предоставляет полный фреймворк для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, работающих на моделях OpenAI. В него входит бекенд на FastAPI, интеграция с LangChain для управления инструментами и памятью, а также интерфейс на React для создания и тестирования агентов. Пользователи могут загружать документы для поиска знаний по векторам, задавать индивидуальные запросы и поведение, подключать внешние API или функции. Платформа записывает взаимодействия для анализа и поддерживает мульти-агентные рабочие процессы, позволяя автоматизировать сложные сценарии и конверсационные пайплайны.

Self-Determining AI Agents — это фреймворк на Python, разработанный для упрощения создания автономных AI-агентов. Он включает настраиваемый цикл планирования, в котором агенты создают задачи, планируют стратегии и выполняют действия с помощью интегрированных инструментов. В рамках есть модули постоянной памяти для сохранения контекста, гибкая система планирования задач и хуки для пользовательских инструментов, таких как веб-API или запросы к базам данных. Разработчики могут задавать цели агента через конфигурационные файлы или код, а библиотека управляет итеративным процессом принятия решений. Поддерживается логирование, мониторинг производительности, возможно расширение новыми алгоритмами планирования. Идеально подходит для исследований, автоматизации рабочих процессов и быстрого прототипирования интеллектуальных мультиагентных систем.

Team of AI Agents предлагает модульную архитектуру для создания и развертывания мультиагентных систем. Каждый агент работает с уникальными ролями, используя глобальную память и локальные контексты для хранения знаний. Поддерживаются асинхронные сообщения, использование инструментов через адаптеры и динамическое перераспределение задач на основе результатов. Пользователи настраивают агентов с помощью скриптов на Python или YAML, позволяя специализировать их по темам, иерархии целей и приоритетам. Встроены метрики для оценки производительности и поиска ошибок, что ускоряет итерации. Расширяемая архитектура плагинов позволяет интегрировать собственные NLP-модели, базы данных и внешние API. Team of AI Agents ускоряет сложные рабочие процессы, используя коллективный интеллект специализированных агентов, что делает его идеальным для исследований, автоматизации и моделирования.

Thufir — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, способных планировать и выполнять сложные задачи. В его ядре находится движок планирования, который разбивает высокоуровневые цели на конкретные действия, модуль памяти для хранения и извлечения контекстной информации за сессии, и интерфейс инструментов, который позволяет агентам взаимодействовать с внешними API, базами данных или средами выполнения кода. Разработчики могут использовать модульные компоненты Thufir для настройки поведения агентов, определения пользовательских инструментов, управления состоянием агента и оркестрации многопроцессных рабочих процессов. Абстрагируя низкоуровневую инфраструктуру, Thufir ускоряет разработку и развертывание интеллектуальных агентов для приложений, таких как виртуальные помощники, автоматизация процессов, научные исследования и цифровые работники.

AAGPT — расширяемая, с открытым исходным кодом платформа для AI-агентов, предназначенная для построения автономных агентов. Она позволяет задавать высокоуровневые цели, управлять диалоговой памятью, планировать многошаговые задачи и интегрировать внешние инструменты или API. Используя простой конфигурационный файл и Python SDK, вы можете настраивать поведение агента, определять собственные действия и запускать агентов, взаимодействующих с источниками данных, выполняющих команды и обучающихся на прошлых взаимодействиях для повышения эффективности со временем.

AI-Agents обеспечивает гибкую и модульную платформу для создания автономных агентов на базе ИИ. Разработчики могут задавать цели агента, связывать задачи и добавлять модули памяти для хранения и восстановления контекстной информации. Поддерживается интеграция с ведущими LLM через API-ключи, что позволяет агентам генерировать, оценивать и дорабатывать результаты. Возможность настраиваемых инструментов и плагинов позволяет агентам взаимодействовать с внешними сервисами, такими как парсинг веб-страниц, базы данных и системы отчетности. Благодаря ясным абстракциям для планирования, исполнения и обратной связи, AI-Agents ускоряет разработку прототипов и развертывание интеллектуальных автоматизированных рабочих потоков.

Agents with ADK — это открытая платформа на Python, предназначенная для упрощения создания интеллектуальных агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нее входят модульные шаблоны агентов, встроенные модули памяти, интерфейсы выполнения инструментов и возможности координации нескольких агентов. Разработчики могут быстро интегрировать пользовательские функции или внешние API, настраивать цепочки планирования и логического вывода, а также следить за взаимодействиями агентов. Эта платформа поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM и включает системы ведения журналов, повторных попыток и расширяемости для промышленного использования.

Agent ChatRoom предоставляет гибкую среду для создания и запуска систем многоагентных диалогов. Пользователи могут создавать агентов с уникальными персонажами и подсказками, маршрутизировать сообщения между агентами и просматривать истории разговоров через аккуратный интерфейс. Программа интегрируется с API OpenAI, поддерживает пользовательскую настройку поведения агентов и может быть развернута на любой статический хостинг. Разработчики получают модульную архитектуру, простую настройку подсказок и отзывчивый интерфейс для тестирования сценариев совместной работы ИИ.

AgentLayer — это комплексная платформа, которая позволяет пользователям создавать индивидуализированных ИИ-агентов, специально адаптированных к их операционным потребностям. Она использует передовые возможности искусственного интеллекта для автоматизации рабочих процессов, улучшения взаимодействия с клиентами и оптимизации процессов принятия решений. Пользователи могут настраивать функциональность агентов, интегрировать с существующими инструментами и безпрепятственно развертывать их на нескольких каналах. Это позволяет компаниям оптимизировать свою эффективность и улучшить пользовательский опыт с помощью интеллектуальных решений.

AgentLLM — это веб-основа́нный фреймворк для AI-агентов, позволяющий создавать, настраивать и запускать автономных агентов через графический интерфейс или JSON-определения. Агент может планировать многозадачные рабочие процессы, рассуждая о задачах, вызывать код с помощью Python-инструментов или внешних API, поддерживать диалоги и память, а также адаптироваться в зависимости от результатов. Платформа поддерживает OpenAI, Azure или модели, размещённые самостоятельно, предлагая встроенную интеграцию инструментов для поиска в сети, работы с файлами, математических вычислений и пользовательских плагинов. Обеспечена поддержка экспериментов и быстрого прототипирования, что позволяет создавать интеллектуальных агентов для автоматизации сложных бизнес-процессов, анализа данных, поддержки клиентов и персональных рекомендаций.

Agents Base использует искусственный интеллект для разработки настраиваемых агентов, которые упрощают бизнес-процессы. Пользователи могут разрабатывать агентов, которые отвечают на запросы клиентов, обрабатывают транзакции и эффективно управляют рабочими процессами. Эта технология создана для гибкости и масштабируемости, что делает ее подходящей как для небольших предприятий, так и для крупных корпораций, стремящихся улучшить свои услуги и операционную эффективность.

AGENTS.inc специализируется на создании ИИ-агентов, которые могут быть адаптированы в соответствии с потребностями пользователя. Эти агенты помогают с автоматизацией рабочих процессов, планированием и управлением данными, что позволяет экономить время и повышать эффективность. Пользователи могут определять задачи, которые должны выполнять их агенты, обеспечивая бесшовную интеграцию ИИ в повседневные операции. Платформа позволяет получать обновления в реальном времени и легко настраивать функции агента, что делает ее идеальной как для личного, так и для профессионального использования.

Генератор кода AI-агентов предоставляет интерфейс командной строки для структурирования проектов на Python для AI-агентов. Пользователи выбирают из нескольких шаблонов на базе LangChain, настраивают ключи API OpenAI и указывают дополнительные инструменты или функции. Инструмент затем создает шаблонный код, структуру проекта и примерные скрипты для развертывания диалоговых, информационных или автоматизированных агентов. Разработчики могут расширить сгенерированный код добавлением плагинов, изменением подсказок и интеграцией новых наборов инструментов для специальных функций агента, ускоряя прототипирование и выпуск продукции.