Semi Agent предоставляет модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, которые могут планировать, выполнять действия и запоминать контекст со временем. Интегрируется с популярными языковыми моделями, поддерживает определения инструментов для расширенной функциональности и ведет разговорную или задачно-ориентированную память. Разработчики могут определять пошаговые планы, подключать внешние API или скрипты в качестве инструментов и использовать встроенное логирование для отладки и оптимизации поведения агентов. Открытая архитектура и основание на Python позволяют легко настраивать, расширять и интегрировать в существующие пайплайны.

AutoAct предназначен для упрощения разработки интеллектуальных агентов путём сочетания рассуждений на базе LLM с структурированным планированием и модульной интеграцией инструментов. Он включает планировщик для генерации последовательности действий, набор инструментов для определения и вызова внешних API, а также модуль памяти для поддержания контекста. Благодаря ведению логов, обработке ошибок и настройкам, AutoAct обеспечивает надёжную автоматизацию от начала до конца для задач анализа данных, генерации контента и интерактивных помощников. Разработчики могут настраивать рабочие процессы, расширять инструменты и развертывать агентов локально или в облаке.

Agent Forge упрощает весь цикл разработки AI-агентов, предлагая команды CLI для генерации скелетного кода, шаблонов диалогов и настроек конфигурации. Разработчики могут определять роли агентов, подключать провайдеров LLM и интегрировать внешние инструменты, такие как векторные базы данных, REST API и собственные плагины, используя дескрипторы YAML или JSON. Ф Framework поддерживает локальное выполнение, интерактивное тестирование и упаковку агентов в образы Docker или бессерверные функции для простого развертывания. Встроенная логгирование, профили окружения и хуки VCS упрощают отладку, коллаборацию и CI/CD-процессы. Эта гибкая архитектура поддерживает создание чат-ботов, автономных исследовательских ассистентов, каналов поддержки клиентов и автоматизированных процессов обработки данных с минимальной настройкой.

Agent Script обеспечивает декларативный слой сценариев поверх крупных языковых моделей, позволяя писать YAML или JSON-скрипты, определяющие рабочие процессы агента, вызовы инструментов и использование памяти. Можно подключать OpenAI, локальные LLM или другие провайдеры, подключать внешние API в качестве инструментов и настраивать хранилища памяти для долгосрочного хранения. Фреймворк управляет управлением контекстом, асинхронным выполнением и подробным логированием по умолчанию. С минимальным количеством кода можно прототипировать чат-боты, RPA-процессы, агенты по извлечению данных или пользовательские циклы управления, что облегчает разработку, тестирование и развертывание автоматизаций на базе ИИ.

JKStack Agents Server служит централизованным слоем оркестрации для развертывания ИИ-агентов. Он предоставляет REST-эндпоинты для определения пространств имен, регистрации новых агентов и запуска их с пользовательскими подсказками, настройками памяти и инструментов. Для взаимодействия в реальном времени сервер поддерживает потоковые WebSocket, отправляя частичные результаты по мере их генерации языковыми моделями. Разработчики могут расширять основные функции через менеджер плагинов для интеграции пользовательских инструментов, поставщиков LLM и хранилищ векторов. Также сервер отслеживает историю запусков, статусы и журналы, обеспечивая наблюдаемость и отладку. Благодаря встроенной поддержке асинхронной обработки и горизонтального масштабирования JKStack Agents Server упрощает развертывание стабильных рабочих процессов на базе ИИ в производстве.

AgentVerse предназначен для облегчения создания архитектур с несколькими агентами путём предоставления набора переиспользуемых модулей и абстракций. Пользователи могут определить уникальные классы агентов с индивидуальной логикой принятия решений, создать каналы связи для обмена сообщениями и моделировать условия окружения. Платформа поддерживает синхронное и асинхронное взаимодействие между агентами, что позволяет реализовать сложные рабочие процессы, такие как переговоры, делегирование задач и совместное решение проблем. Благодаря встроенному логированию и мониторингу, разработчики могут отслеживать действия агентов и оценивать показатели эффективности. AgentVerse включает шаблоны для распространённых сценариев, таких как автономное исследование, торговые симуляции и совместное создание контента. Его модульная структура позволяет бесшовно интегрировать внешние модели машинного обучения, такие как языковые модели или алгоритмы обучения с усилением, обеспечивая гибкость в различных приложениях на базе ИИ.

defaultmodeAGENT — это фреймворк на Python, упрощающий создание интеллектуальных агентов, которые самостоятельно выполняют многозадачные рабочие процессы. В нем реализована стратегия планирования в режиме по умолчанию — адаптивный механизм для определения времени исследования и использования, — а также бесшовная интеграция облачных инструментов и API. Агенты поддерживают диалоговую память, динамическое подсказки и ведение логов для отладки. Основанный на API OpenAI, он позволяет быстро прототипировать помощников для извлечения данных, исследований и автоматизации задач.