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.

QueryCraft — это инструмент разработки подсказок на базе Python, предназначенный для упрощения создания ИИ-агентов. Он позволяет определять структурированные подсказки через модульную цепочку, бесшовно подключаться к нескольким API LLM и автоматизировать оценки по пользовательским метрикам. Встроенная регистрация использования токенов и расходов позволяет измерять производительность, сравнивать вариации подсказок и выявлять неэффективности. QueryCraft также включает инструменты отладки для проверки выводов моделей, визуализации этапов рабочей цепочки и бенчмаркинга различных моделей. Интерфейсы CLI и SDK позволяют интегрировать его в CI/CD pipelines для быстрой итерации и сотрудничества. Предоставляя всестороннюю среду для разработки, тестирования и оптимизации подсказок, QueryCraft помогает командам создавать более точные, эффективные и экономичные решения для ИИ-агентов.

AI Agents — это комплексный фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки интеллектуальных программных агентов. Он предлагает универсальные наборами инструментов для интеграции внешних сервисов, таких как поиск в сети, работа с файлами и собственными API. Встроенные модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между взаимодействиями, обеспечивая сложное многошаговое рассуждение и постоянные диалоги. Фреймворк поддерживает нескольких поставщиков LLM, включая OpenAI и модели с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать модели. Пользователи определяют задачи, назначают инструменты и политики памяти, а основной движок управляет формированием подсказок, вызовами инструментов и парсингом ответов для бесшовной работы агентов.

API Open Assistant предоставляет полноценный клиент на Python и инструменты командной строки для взаимодействия с сервером Open Assistant — платформой с открытым исходным кодом для диалогового AI с самостоятельным хостингом. Обеспечивая конечные точки для создания разговоров, отправки запросов пользователя, потоковой передачи ответов AI и сбора отзывов, она позволяет разработчикам управлять сложными сценариями чата. Поддерживаются конфигурации соединений, токены аутентификации, настраиваемый выбор моделей и обработка сообщений пакетами. Будь то локальное развертывание для конфиденциальности или подключение к удаленным инстансам, API дает полный контроль над состоянием диалогов и журналированием, что делает его идеальным для построения, тестирования и масштабирования ассистентов по типу ChatGPT на различных приложениях.

Chat-With-Data — это инструмент на Python с веб-интерфейсом, основанный на Streamlit, LangChain и API GPT от OpenAI. Он автоматически распознает табличные наборы данных или схемы баз данных и создает AI-агента, понимающего естественные запросы. Он разбивает большие таблицы на части, создает индекс вложений для семантического поиска и формирует динамические подсказки для контекстных ответов. Пользователи задают вопросы вроде "Какие 5 регионов продаж лидируют в этом квартале?" или "Покажите гистограмму дохода по категориям" и получают ответы или интерактивные графики без написания SQL или pandas-кода. Платформа работает локально или на сервере, защищая данные и ускоряя исследовательский анализ как для технических, так и для нетехнических пользователей.

Fast-LLM-Agent-MCP — легкий, открытый фреймворк на Python для создания ИИ-агентов, сочетающих управление памятью, цепочечное рассуждение и многошаговое планирование. Разработчики могут интегрировать его с OpenAI, Azure OpenAI, локальным Llama и другими моделями для поддержания контекста диалога, генерации структурированных цепочек рассуждений и разбиения сложных задач на подзадачи, которые можно выполнить. Его модульная конструкция позволяет подключать пользовательские инструменты и хранилища памяти, что делает его идеальным для виртуальных помощников, систем поддержки принятия решений и автоматизированных ботов службы поддержки.

gaidme — это инструмент интерфейса командной строки (CLI), предназначенный для помощи разработчикам и ИТ-специалистам в генерации команд терминала с использованием искусственного интеллекта. Просто описав, что вы хотите сделать, gaidme может предложить команды, которые вы можете выполнить одним щелчком или скопировать в буфер обмена. Он также поддерживает историю команд, позволяя вам легко повторно использовать и изменять прошлые команды. С приоритетом на конфиденциальность gaidme не сохраняет ваши данные, если вы не решите принять участие. Доступен на платформах, которые поддерживают Python 3.8 или выше, gaidme улучшает ваш терминальный опыт, экономит время и снижает ментальную нагрузку.