FastGPT служит универсальной платформой для разработки и развертывания AI-агентов, предназначенной для упрощения создания интеллектуальных приложений, основанных на знаниях. Она включает коннекторы для ввода документов, баз данных и API, выполняет предварительную обработку и внедрение, а также вызывает локальные или облачные модели для инференса. Движок генерации с поддержкой поиска RAG обеспечивает динамическое получение знаний, а визуальный редактор потока drag-and-drop позволяет пользователям управлять многошаговыми Workflow с условной логикой. FastGPT поддерживает пользовательские подсказки, настройку параметров и плагины для расширения функциональности. Агентов можно развернуть как веб-сервисы, чат-боты или API-интерфейсы с панелями мониторинга и возможностями масштабирования.

GhostOS моделирует в вашем браузере традиционную операционную систему, позволяя одновременно открывать несколько окон AI-агентов. Каждое окно функционирует как независимое рабочее пространство, подключенное к ChatGPT или пользовательским плагинам, поддерживая виртуальные рабочие столы и перетаскивание файлов. Пользователи могут настраивать среду с помощью тем, расширений и панелей быстрого доступа. GhostOS упрощает переключение между различными задачами на базе ИИ, обеспечивает сохранение сессий и предоставляет централизованную платформу для исследований, кодирования, написания и повышения производительности. В нем также реализованы интегрированные модули памяти для взаимодействий с учетом контекста, магазин плагинов, горячие клавиши и палитра команд для быстрого выполнения команд, а также экспорт сессий и интеграцию API сторонних разработчиков для индивидуальных рабочих процессов.

LAWLIA предоставляет структурированный интерфейс для определения поведения агентов, плагинов инструментов и управления памятью для разговорных или автономных рабочих процессов. Разработчики могут интегрироваться с основными API LLM, настраивать шаблоны подсказок и регистрировать пользовательские инструменты, такие как поиск, калькуляторы или соединители баз данных. Через класс Agent LAWLIA управляет планированием, выполнением действий и интерпретацией ответов, поддерживая многократные взаимодействия и динамичный вызов инструментов. Его модульная архитектура позволяет расширять возможности через плагины, создавая агентов для поддержки клиентов, анализа данных, помощи с кодом или генерации контента. Фреймворк упрощает разработку агентов, управляя контекстом, памятью и обработкой ошибок через единый API.

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.

Nova предоставляет полный набор инструментов для создания автономных AI-агентов на Python. В него входит планировщик, разлагающий цели на конкретные шаги, система плагинов для интеграции любых внешних инструментов или API и модуль памяти для хранения и вызова контекста общения. Разработчики могут настроить индивидуальное поведение, отслеживать решения агента через логи и расширять функциональность минимальным кодом. Nova упрощает весь цикл жизни агента — от разработки до запуска.

OpenWebResearcher выступает в роли автономного помощника по веб-исследованиям, организуя цепочку из обхода сайта, извлечения данных и AI-генерируемого суммирования. После настройки агент переходит к целевым сайтам, определяет релевантный контент по эвристикам или пользовательским критериям и извлекает структурированные данные. Затем он использует большие языковые модели для анализа, фильтрации и выделения ключевых идей, создавая списки или подробные отчеты. Пользователи могут настраивать параметры скрапинга, интегрировать специальные плагины и планировать повторяющиеся задачи. Модульная архитектура позволяет расширять возможности за счет новых парсеров или форматов вывода. Идеально подходит для сбора конкурентной информации, обзоров научной литературы, анализа рынков и мониторинга контента, что сокращает время, затрачиваемое на ручной сбор и синтез данных.

Модульный AI-агент на Python, предлагающий чат, запоминание контекста и автоматическое выполнение задач. В системе реализована поддержка веб-браузинга, управления файлами, отправки электронной почты и планирования через плагины. Использует модели OpenAI или локальные языковые модели и хранилище памяти на SQLite, что позволяет сохранять историю диалогов и адаптировать ответы со временем. Разработчики могут расширять возможности с помощью собственных модулей, создавая персонализированный помощник для повышения продуктивности, исследований или домашней автоматизации.

Team Coordination — это легкая библиотека Python, разработанная для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов, работающих над сложными задачами. Определяя специализированные роли — такие как планировщики, исполнители, оценщики или коммуникаторы — пользователи могут разбивать высокоуровневую цель на управляемые подзадачи, делегировать их отдельным агентам и обеспечивать структурированную коммуникацию между ними. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, маршрутизацией протоколов и сбором результатов, позволяя командам ИИ-агентов эффективно взаимодействовать. Его система плагинов поддерживает интеграцию с популярными LLM, API и собственными логическими модулями, что делает его идеальным для автоматизации обслуживания клиентов, исследований, игровых ИИ и обработки данных. Благодаря четким абстракциям и расширяемым компонентам, Team Coordination ускоряет разработку масштабируемых рабочих процессов с несколькими агентами.

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.

Wumpus LLM-агент предназначен для упрощения разработки сложных Socratic AI-агентов путём предоставления готовых утилит оркестрации, структурированных шаблонов запросов и бесшовной интеграции инструментов. Пользователи задают роли агентов, набор инструментов и сценарии диалогов, затем используют встроенное управление цепочкой мыслей для прозрачных рассуждений. Фреймворк управляет сменой контекстов, восстановлением ошибок и хранением памяти, что обеспечивает возможность принятия решений на нескольких этапах. В него входит интерфейс плагинов для API, баз данных и пользовательских функций, позволяющий агентам просматривать веб-страницы, запрашивать знания или выполнять код. Благодаря расширенной логике и отладке разработчики могут прослеживать каждый этап рассуждений, настраивать поведение агентных моделей и развёртывать их на любых платформах с поддержкой Python 3.7+.

X AI Agent — ориентированный на разработчика фреймворк, упрощающий создание пользовательских AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Он обеспечивает нативную поддержку вызова функций, хранения памяти, интеграции инструментов/плагинов, цепного reasoning и оркестровки многоступенчатых задач. Пользователи могут определять собственные действия, подключать внешние API и сохранять контекст диалога между сессиями. Модульная архитектура гарантирует расширяемость и обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными поставщиками LLM, позволяя создавать надежные автоматизированные рабочие процессы и процессы принятия решений.

AgentServe предоставляет унифицированный интерфейс для создания и развертывания AI-агентов. Пользователи задают поведение агентов в файлах конфигурации или коде, интегрируют внешние инструменты или источники знаний, и выставляют агентам REST-эндпоинты. Фреймворк автоматически обрабатывает маршрутизацию моделей, параллельные запросы, проверку состояния, логирование и метрики. Модульный дизайн позволяет подключать новые модели, кастомные инструменты и политики планирования, что делает его идеальным для создания чат-ботов, автоматизированных рабочих процессов и мультиагентных систем, масштабируемых и удобных в сопровождении.

Agent Forge обеспечивает модульную архитектуру для определения, выполнения и координации AI-агентов. Внутри есть встроенные API для оркестрации задач, модули памяти для долгосрочного сохранения контекста и система плагинов для интеграции внешних сервисов (например, LLM, баз данных, сторонних API). Разработчики могут быстро прототипировать, тестировать и внедрять агентов в продуктивных условиях, объединяя сложные рабочие процессы без необходимости управлять низкоуровневой инфраструктурой.

AgentForge предоставляет структурированную среду для определения, объединения и оркестрации отдельных навыков ИИ в целостных автономных агентов. Поддерживает память для сохранения контекста, интеграцию с внешними сервисами через плагины, коммуникацию между несколькими агентами, планирование задач и обработку ошибок. Разработчики могут настраивать собственные обработчики навыков, использовать встроенные модули для понимания естественного языка и интегрироваться с популярными LLM, такими как серия GPT от OpenAI. Модульный дизайн ускоряет циклы разработки, упрощает тестирование и развёртывание чатботов, виртуальных помощников, агентов анализа данных и ботов автоматизации по области.

Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.

Agentic Workflow — это декларативная рамка, позволяющая разработчикам определять сложные рабочие процессы ИИ, связывая несколько LLM-агентов, каждый с настраиваемыми ролями, подсказками и логикой выполнения. Она обеспечивает встроенную поддержку оркестрации задач, управления состоянием, обработки ошибок и интеграции плагинов, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между агентами и внешними инструментами. Библиотека использует Python и YAML-конфигурации для абстракции определения агентов, поддерживает асинхронные потоки выполнения и расширяется с помощью пользовательских коннекторов и плагинов. Будучи проектом с открытым исходным кодом, она включает подробные примеры, шаблоны и документацию для ускорения разработки и поддержки сложных экосистем агентов ИИ.

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.

RedNote — это открытый исходный код агента ИИ, разработанный на Python и LangChain, позволяющий пользователям вводить исходный текст или файлы документов для автоматической обработки. Он использует крупные языковые модели для генерации кратких резюме, извлечения задач, определения ключевых инсайтов и категоризации информации. Агент сохраняет контекст в рамках сессий с помощью встроенной памяти, что поддерживает накопление знаний. Пользователи могут задавать дополнительные вопросы для уточнения или расширения резюме, а система может экспортировать результаты в структурированные markdown-файлы. Модульная архитектура и плагин-система позволяют интегрировать с внешними сервисами как Notion или Obsidian. Это комплексное решение улучшает ведение заметок, синтез исследований и управление знаниями для отдельного пользователя и команд.

В своей основе, AI Orchestra представляет собой модульный механизм оркестровки, позволяющий разработчикам определять узлы, представляющие агентов ИИ, инструменты и пользовательские модули. Каждый узел можно настроить с помощью конкретных LLM (например, OpenAI, Hugging Face), параметров и сопоставления входных/выходных данных, что обеспечивает динамическое делегирование задач. Фреймворк поддерживает компонуемые конвейеры, управление параллельностью и ветвящуюся логику, позволяющую создавать сложные потоки, адаптирующиеся на основе промежуточных результатов. Встроенная телеметрия и логирование захватывают детали исполнения, а хуки обратных вызовов обеспечивают обработку ошибок и повторных попыток. AI Orchestra также включает систему плагинов для интеграции с внешним API или пользовательскими функциями. С помощью YAML или Python, пользователи могут быстро прототипировать и развертывать надежные системы с несколькими агентами, от чат-ассистентов до автоматизированных аналитических рабочих потоков.

AiChat предлагает универсальный набор инструментов для создания интеллектуальных чат-агентов, предоставляя управление ролями, память и потоковую передачу ответов. Пользователи могут установить несколько ролей диалога, таких как система, помощник и пользователь, для определения контекста и поведения диалога. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для внешних API, получения данных или пользовательской логики, обеспечивая плавное расширение функциональности. Модульный дизайн AiChat позволяет легко менять модели языка и настраивать циклы обратной связи для улучшения ответов. Встроенные функции памяти обеспечивают сохранение контекста между сессиями, а поддержка потокового API позволяет обеспечивать низкую задержку во взаимодействии. Разработчики получают документацию и примерные проекты для ускоренного развертывания чат-ботов в веб, настольных и серверных средах.