Banana Prompts — бесплатная онлайн‑платформа, которая собирает, проверяет и делится шаблонами подсказок ИИ для моделей генерации изображений и видео. Предлагая реальные подсказки, дающие реальные результаты, она помогает как новичкам, так и опытным пользователям улучшать свои творческие проекты на базе ИИ. Пользователи могут получить точную формулировку, настройки и техники от большого сообщества, что ускоряет обучение и улучшает результаты в создании ИИ‑искусства.

Banana Prompts — это онлайн-библиотека подсказок, созданная специально для генерации изображений с Nano Banana AI. Она предоставляет пользователям профессионально протестированные и оптимизированные шаблоны подсказок в различных художественных стилях. Пользователи могут просматривать, фильтровать и легко копировать подсказки для создания высококачественных изображений, что делает творческий процесс быстрее и эффективнее. Платформа поддерживает поиск подсказок для цифровых художников, создателей контента, маркетологов, дизайнеров и энтузиастов, позволяя им максимально раскрыть потенциал ИИ для создания изображений.

Par GPT предоставляет простой интерфейс для одновременной отправки больших объемов вызовов OpenAI GPT, оптимизируя использование API и сокращая задержки от начала до конца. Разработчики задают задачи с подсказками, и Par GPT автоматически управляет дочерними рабочими процессами, применяет лимиты скорости, повторяет неудачные запросы и объединяет выводы в структурированные результаты. Поддерживается настройка количества рабочих процессов, таймаутов и контроля конкурентности на платформах Windows, macOS и Linux.

Augini позволяет разработчикам создавать умных агентов, способных интерпретировать пользовательский ввод, вызывать внешние API, загружать контекстную память и генерировать согласованные многошаговые ответы. Пользователи могут настраивать каждого агента с помощью настраиваемых комплектов инструментов для поиска в сети, запросов к базам данных, работы с файлами или собственных функций на Python. Интегрированный модуль памяти сохраняет состояние диалогов между сессиями, обеспечивая контекстное взаимодействие. Декларативный API Augini позволяет строить сложные многократные рабочие процессы с ветвями, повторениями и обработкой ошибок. Он бесшовно интегрируется c крупными поставщиками LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Azure AI, и поддерживает развёртывание в виде самостоятельных скриптов, Docker-контейнеров или масштабируемых микросервисов. Augini помогает командам быстро создавать прототипы, тестировать и обслуживать AI-агентов в производственных средах.

Ernie Bot Agent — это разработческий фреймворк, предназначенный для упрощения создания диалоговых агентов на базе ИИ с использованием Baidu ERNIE Bot. Он обеспечивает абстракции для вызовов API, шаблонов подсказок, управления памятью и интеграции инструментов. SDK поддерживает многократные диалоги с учетом контекста, пользовательские рабочие процессы для выполнения задач и систему плагинов для расширений в конкретных сферах. Благодаря встроенному ведению журналов, обработке ошибок и настройкам, он снижает объем шаблонного кода и позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизационных сценариев.

CrewAI Agent Generator использует интерфейс командной строки для инициализации нового проекта ИИ-агента с структурированными папками, примерными шаблонами подсказок, определениями инструментов и тестовыми заготовками. Вы можете настраивать соединения с OpenAI, Azure или пользовательскими LLM-ендпоинтами; управлять памятью агента с помощью векторных хранилищ; организовывать работу нескольких агентов в совместных рабочих процессах; просматривать подробные логи разговоров; и развертывать ваших агентов на Vercel, AWS Lambda или Docker с помощью встроенных скриптов. Это ускоряет разработку и обеспечивает единообразную архитектуру AI-проектов.

GPTMe предоставляет мощную платформу для оркестрации AI-агентов, сохраняющих контекст диалога, интегрирующих внешние инструменты и предоставляющих согласованный API. Разработчики устанавливают легкий Python-пакет, определяют агентов с плагино-совместимыми backend-ами памяти, регистрируют пользовательские инструменты (например, поиск в интернете, запросы в базы данных, операции с файлами) и запускают локальный или облачный сервис. GPTMe управляет отслеживанием сессий, многошаговым рассуждением, шаблонами подсказок и переключением моделей, предоставляя готовых к использованию для производства ассистентов для клиентской поддержки, продуктивности, анализа данных и прочего.

GRASP предоставляет структурированный конвейер для построения AI-агентов в средах TypeScript или JavaScript. В основе — определение агентов через регистрацию набора инструментов — функций или внешних API-коннекторов — и задание шаблонов подсказок, которые управляют поведением агента. Встроенные модули памяти позволяют агентам хранить и извлекать контекстную информацию, обеспечивая многопроходные диалоги с сохранением состояния. Компонент планирования управляет выбором и выполнением инструментов на основе пользовательского ввода, в то время как слой выполнения обрабатывает вызовы API и обработку результатов. Система плагинов GRASP поддерживает пользовательские расширения, такие как дополненная за счет поиска генерация (RAG), планирование задач и журналы. Модульный дизайн позволяет командам выбирать только необходимые компоненты, что облегчает интеграцию с существующими системами и сервисами для чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов.

micro-agent предоставляет минималистский, но мощный набор абстракций для создания автономных AI-агентов. Построенная на TypeScript, она без проблем работает как в браузере, так и в Node.js, позволяя определять агентов с собственными шаблонами подсказок, логикой принятия решений и расширяемой интеграцией инструментов. Агенты могут использовать цепочку рассуждений, взаимодействовать с внешними API и поддерживать разговорную или задачно-специфическую память. Библиотека включает утилиты для обработки API-ответов, управления ошибками и сохранения сессий. С помощью micro-agent разработчики могут прототипировать и запускать агентов для различных задач — автоматизацию рабочих процессов, создание разговорных интерфейсов или управление пайплайнами обработки данных — без необходимости использования больших фреймворков. Ее модульный дизайн и понятный API облегчают расширение и интеграцию в существующие приложения.

AI-Agent-Framework обеспечивает комплексную основу для создания AI-агентов на Python. Включает модули для управления памятью диалогов, интеграции внешних инструментов и создания шаблонов подсказок. Разработчики могут подключаться к различным поставщикам LLM, оснащать агентов пользовательскими плагинами и управлять несколькими агентами в координированных рабочих потоках. Встроенные средства логирования и мониторинга помогают отслеживать показатели работы агентов и устранять ошибки. Расширяемая архитектура позволяет легко добавлять новые драйверы и специальные возможности, что делает Framework идеальным для быстрого прототипирования, исследовательских проектов и автоматизации уровня производства.

AI-OnChain-Agent объединяет модели GPT от OpenAI с протоколами Web3 для создания автономных агентов блокчейна. Подключается к сетям Ethereum через настроиваемые RPC-концы, использует LangChain для организации подсказок и Ethers.js/Hardhat для взаимодействия со смарт-контрактами. Разработчики могут задавать стратегии торговли или управления через шаблоны подсказок, следить за метриками токенов в реальном времени, подписывать транзакции с приватных ключей и выполнять операции покупки/продажи или стейкинга/анстейкинга. Детальный лог фиксирует решения и результаты в цепочке, модульная архитектура поддерживает расширение до оракулов, управления ликвидностью или автоматического голосования за управление через несколько протоколов DeFi.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) — это инструмент CLI на основе Python, предназначенный для упрощения взаимодействия с моделью Claude Code от Anthropic. Он предоставляет сохраняющуюся историю бесед, переиспользуемые шаблоны подсказок и утилиты для генерации, обзора и рефакторинга кода. Разработчики могут вызывать команды для генерации кода, автоматических изменений, сравнения Diff и inline-аннотаций, расширяя функциональность через систему плагинов. MCP упрощает интеграцию Claude Code в процессы разработки для более последовательной и осознанной помощи при кодировании.

Exo — это фреймворк, ориентированный на разработчика, позволяющий создавать агентов, управляемых ИИ, способных общаться с пользователями, вызывать внешние API и сохранять контекст разговора. В основе Exo лежат определения на TypeScript для описания инструментов, слоёв памяти и управления диалогами. Пользователи могут регистрировать собственные действия для задач по извлечению данных, планированию или оркестровке API. Фреймворк автоматически обрабатывает шаблоны подсказок, маршрутизацию сообщений и обработку ошибок. Модуль памяти Exo может сохранять и вытаскивать пользовательскую информацию между сессиями. Разработчики могут развертывать агентов в средах Node.js или без сервера с минимальной настройкой. Exo также поддерживает промежуточное программное обеспечение для логирования, аутентификации и получения метрик. Его модульная архитектура обеспечивает повторное использование компонентов в нескольких агентских системах, ускоряя разработку и уменьшая избыточность.

Pydantic AI использует модели Pydantic для инкапсуляции определений AI-агентов, обеспечивая типобезопасность входных и выходных данных. Разработчики объявляют шаблоны подсказок как поля модели, автоматически валидируя пользовательские данные и ответы агента. Фреймворк предлагает встроенную обработку ошибок, логику повторных попыток и поддержку вызова функций. Он интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Azure, Anthropic и др.), поддерживает асинхронные рабочие процессы и обеспечивает модульное сочетание агентов. Благодаря понятным схемам и уровням валидации, Pydantic AI снижает ошибки во время выполнения, упрощает управление подсказками и ускоряет создание устойчивых и поддерживаемых AI-агентов.

PHP AI Tool Bridge — гибкая PHP-структура, предназначенная для абстрагирования сложности взаимодействия с различными API ИИ и крупными языковыми моделями. Определяя стандартный интерфейс AiTool, она позволяет разработчикам переключаться между поставщиками, такими как OpenAI, Azure OpenAI и Hugging Face, без изменения бизнес-логики. Библиотека поддерживает шаблоны подсказок, настройку параметров, потоковую передачу, вызовы функций, кэш запросов и журналирование. Также имеется схема выполнения инструментов, позволяющая цеплять несколько инструментов ИИ, создавать диалоговых агентов и управлять состоянием через хранилища памяти. PHP AI Tool Bridge ускоряет разработку функций на базе ИИ, уменьшая шаблонный код и обеспечивая единообразное использование API.

Chat MulanAI предоставляет бесшовный веб-интерфейс для общения на естественном языке с AI-моделями. Пользователи могут выбрать из нескольких преднастроенных моделей или интегрировать собственные конечные точки, создавать и сохранять шаблоны подсказок, а также поддерживать долгосрочный контекст с помощью постоянной памяти. Платформа сохраняет историю сессий для просмотра, экспорта или совместной работы, обеспечивая эффективное генеративное мышление, исследовательскую помощь, отладку кода и поддержку креативного письма. Встроенные инструменты включают анализ настроений, перевод и утилиты форматирования, что позволяет командам и отдельным специалистам оптимизировать рабочие процессы и повышать продуктивность.

Jupyter AI Agents — это фреймворк, который внедряет автономных ИИ-ассистентов в среды Jupyter Notebook и JupyterLab. Он позволяет пользователям создавать, конфигурировать и запускать множество агентов, способных выполнять широкий спектр задач, таких как анализ данных, генерация кода, отладка, веб-скрапинг и извлечение знаний. Каждый агент сохраняет контекстную память и может соединяться для выполнения сложных рабочих процессов. Благодаря простым магическим командам и API Python пользователи без труда интегрируют агентов с существующими библиотеками и наборами данных Python. Основанный на популярных LLM, он поддерживает шаблоны подсказок, коммуникацию между агентами и обратную связь в реальном времени. Эта платформа трансформирует традиционные рабочие процессы ноутбуков, автоматизируя повторяющиеся задачи, ускоряя создание прототипов и позволяя взаимодействовать с ИИ прямо в среде разработки.

KoG Playground — это платформа с открытым исходным кодом, основанная на браузере, предназначенная для упрощения разработки агентов с дополнением поиска (RAG). Она соединяется с популярными векторными хранилищами, такими как Pinecone или FAISS, позволяя пользователям вводить текстовые корпуса, вычислять встраивания и визуально настраивать пайплайны поиска. Интерфейс предлагает модульные компоненты для определения шаблонов подсказок, бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face) и обработчиков цепочек. В реальном времени отображаются логи использования токенов и метрики задержки для каждого вызова API, что помогает оптимизировать производительность и стоимость. Пользователи могут регулировать порог сходства, алгоритмы повторного ранжирования и стратегии слияния результатов в режиме реального времени, а затем экспортировать свою конфигурацию в виде фрагментов кода или воспроизводимых проектов. KoG Playground упрощает прототипирование чатботов на базе знаний, приложений для семантического поиска и пользовательских AI-ассистентов с минимальными затратами на кодирование.

Micro-agent — это легкая, непредвзятая библиотека JavaScript, предназначенная для упрощения создания сложных AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основные абстракции, такие как агенты, инструменты, планировщики и хранилища памяти, позволяя разработчикам формировать пользовательские цепочки диалога. Агенты могут вызывать внешние API или внутренние утилиты как инструменты, что обеспечивает динамическое получение данных и выполнение действий. Библиотека поддерживает краткосрочную диалоговую память и долговременную постоянную память, чтобы сохранять контекст между сессиями. Планировщики управляют цепочками мышления, разбивая сложные задачи на вызовы инструментов или запросы к моделям языковой обработки. С настраиваемыми шаблонами подсказок и стратегиями выполнения микросервис адаптируется без проблем к фронтенд-приложениям, сервисам Node.js и пограничным средам, предоставляя гибкую основу для чат-ботов, виртуальных помощников или систем автономного принятия решений.

Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.