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.

Automata — это ориентированный на разработчиков каркас, позволяющий создавать автономных AI-агентов на JavaScript и TypeScript. Он предлагает модульную архитектуру, включающую планировщики для разбиения задач, модули памяти для сохранения контекста и интеграцию инструментов для HTTP-запросов, запросов к базам данных и вызовов API по навыкам. Благодаря поддержке асинхронного выполнения, расширениям плагинов и структурированным выводам, Automata упрощает создание агентов, способных выполнять многоступенчатое рассуждение, взаимодействовать с внешними системами и динамически обновлять свою базу знаний.

Java-Action-Bool легко интегрируется с многоагентной системой LightJason, позволяя разработчикам использовать готовые булевские логические действия в своих программах агентов. Вместо написания собственных проверок, вы можете вызывать предоставленные действия такие как ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot и другие. Эти действия оценивают истинность значений во время выполнения, направляя поведение агента, сокращая шаблонный код и упрощая определения планов в когнитивных и реактивных системах.