agent-steps — это рамка оркестровки шагов Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов за счет разбиения сложных задач на дискретные, повторно используемые шаги. Каждый шаг инкапсулирует определенное действие — вызов языковой модели, выполнение преобразований данных или внешних API — и может передавать контекст последующим шагам. Библиотека поддерживает синхронное и асинхронное выполнение, позволяя создавать масштабируемые конвейеры. Встроенные инструменты ведения журналов и отладки обеспечивают прозрачность исполнения шагов, а модульная архитектура способствует удобству сопровождения. Пользователи могут определять собственные типы шагов, объединять их в рабочие процессы и легко интегрировать в существующие приложения на Python. agent-steps подходит для построения чат-ботов, автоматизированных потоков данных, систем поддержки решений и других многоступенчатых решений на базе AI.

Melissa обеспечивает легкую и расширяемую архитектуру для построения IA-агентов без необходимости писать значительный шаблонный код. В основе лежит система на основе плагинов, где разработчики могут регистрировать пользовательские действия, подключатели данных и модули памяти. Подсистема памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, повышая когерентность диалогов. Адаптеры интеграции позволяют агентам получать и обрабатывать информацию из API, баз данных или локальных файлов. Благодаря простой API, CLI-инструментам и стандартизированным интерфейсам, Melissa упрощает автоматизацию обработки запросов клиентов, создание динамических отчетов и оркестровку многоступенчатых рабочих процессов. Фреймворк независим от языка для интеграции, подходит для проектов на Python и может быть развернут на Linux, macOS или в Docker-контейнерах.