FastMCP — это открытый исходный код Python-фреймворка для построения MCP (Model Context Protocol) серверов и клиентов, которые расширяют возможности LLM за счет внешних инструментов, источников данных и пользовательских подсказок. Разработчики определяют классы инструментов и обработчики ресурсов на Python, регистрируют их в сервере FastMCP и разворачивают с помощью транспортных протоколов, таких как HTTP, STDIO или SSE. Библиотека клиента предоставляет асинхронный интерфейс для взаимодействия с любым сервером MCP, обеспечивая беспрепятственную интеграцию AI-агентов в приложения.

FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

A2A4J — легковесная Java-рамочная платформа для создания автономных ИИ-агентов. Она предлагает абстракции для агентов, инструментов, памяти и планировщиков, поддерживая асинхронное выполнение задач и бесшовную интеграцию с OpenAI и другими API LLM. Ее модульная архитектура позволяет определять собственные инструменты и хранилища памяти, управлять многошаговыми рабочими процессами и циклами принятия решений. Благодаря встроенной обработке ошибок, логированию и расширяемости, A2A4J ускоряет разработку интеллектуальных Java-приложений и микросервисов.

Chainlit — это открытый асинхронный Python фреймворк, предназначенный для помощи разработчикам в быстром создании и развертывании масштабируемых приложений разговорного ИИ и агентов. Он поддерживает интеграцию с популярными библиотеками и фреймворками Python, чтобы обеспечить бесшовный процесс разработки. С помощью Chainlit пользователи могут создавать готовые к производству чат-приложения, которые могут обрабатывать сложные взаимодействия и сохранять контекст разговора.

DelphiGemini предоставляет легкий и удобный обертку поверх API Google Gemini LLM для разработчиков Delphi. Он управляет аутентификацией, форматированием запросов и анализом ответов, позволяя отправлять подсказки и получать текстовые завершения или ответы чат-бота. С поддержкой потокового вывода вы можете отображать токены в режиме реального времени. Библиотека также предлагает синхронные и асинхронные методы, настройку таймаутов и подробное отображение ошибок. Используйте ее для создания чат-ботов, генераторов контента, переводчиков, резюмеров или любых функций на базе ИИ прямо в ваших приложениях Delphi.

Flock предоставляет модульную дружественную платформу для цепочки нескольких вызовов LLM, управления памятью диалогов и интеграции внешних инструментов в автономных агентах. Благодаря поддержке асинхронного выполнения и расширений плагинов, Flock обеспечивает тонкий контроль поведения агента, триггеров и обработки контекста. Он работает без швов в средах Node.js и браузеров, позволяя командам быстро прототипировать чат-ботов, рабочие процессы обработки данных, виртуальных помощников и других решений автоматизации на базе ИИ.

API LangGraphJS предоставляет программный интерфейс для проектирования рабочих процессов AI-агентов с помощью ориентированных графов. Каждый узел графа представляет вызов LLM, логику принятия решений или преобразование данных. Разработчики могут соединять узлы, управлять ветвящейся логикой и бесшовно осуществлять асинхронное выполнение. Благодаря определениям TypeScript и встроенным интеграциям с популярными провайдерами LLM, оно упрощает разработку диалоговых агентов, цепочек извлечения данных и сложных многошаговых процессов без шаблонного кода.

vagent_comm — это каркас клиента API, который упрощает обмен сообщениями между приложениями на Python и агентами VAgent AI. Он поддерживает безопасную аутентификацию токенами, автоматическую форматировку JSON и двойной транспорт через WebSocket и HTTP REST. Разработчики могут устанавливать сеансы, отправлять текстовые или данные нагрузки, обрабатывать потоковые ответы и управлять повторными попытками при ошибках. Асинхронный интерфейс библиотеки и встроенное управление сеансами позволяют легко интегрировать её в чатботы, бэкенды виртуальных помощников и автоматизированные рабочие процессы.

SwiftAgent предлагает мощный набор инструментов для построения умных агентов, интегрируя модели OpenAI напрямую в Swift. Разработчики могут объявлять пользовательские действия и внешние инструменты, которые агенты вызывают по запросам пользователей. Фреймворк сохраняет разговорную память, позволяя агентам обращаться к прошлым взаимодействиям. Поддерживаются шаблоны подсказок и динамическое внедрение контекста, что облегчает ведение многоходовых диалогов и логику принятия решений. Асинхронный API SwiftAgent отлично работает вместе с корутинами Swift, делая его идеальным для iOS, macOS и серверных сред. Благодаря абстракции вызовов моделей, хранения памяти и оркестровки pipeline, SwiftAgent позволяет командам быстро прототипировать и развёртывать диалоговых ассистентов, чат-ботов или автоматизированных агентов в проектах на Swift.