Goated Agents упрощает построение сложных автономных систем на базе AI в Go. Встроив цепочку рассуждений прямо в среду выполнения языка, разработчики могут реализовать многошаговые рассуждения с прозрачным выводом промежуточных логов. Библиотека предоставляет API для определения инструментов, позволяющее агентам обращаться к внешним сервисам, базам данных или собственным модулям кода. Поддержка управления памятью обеспечивает сохранение контекста между взаимодействиями. Архитектура плагинов облегчает расширение основных возможностей, таких как обертки для инструментов, логирование и мониторинг. Goated Agents использует производительность и статическую типизацию Go для обеспечения эффективного и надежного выполнения. Будь то создание чат-ботов, автоматизационных пайплайнов или исследовательских прототипов, Goated Agents предоставляет строительные блоки для организации сложных потоков рассуждений и беспрепятственной интеграции ИИ с помощью LLM в приложения на Go.

llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.

AgentX предоставляет расширяемую архитектуру для построения ИИ-агентов, использующих большие языковые модели, интеграции инструментов и API, а также модули памяти для автономного выполнения сложных задач. Имеется система плагинов для пользовательских инструментов, поддержка поиска по векторам, цепочечное рассуждение и детальные журналы выполнения. Пользователи могут определять агентов через гибкие конфигурационные файлы или код, указывая инструменты, системы памяти, такие как Chroma DB, и цепочки рассуждений. AgentX управляет контекстом по сессиям, поддерживает генерацию с дополнением поиска и облегчает мультитурные диалоги. Его модульные компоненты позволяют разработчикам выполнять оркестровку рабочих процессов, настраивать поведение агентов и интегрировать внешние сервисы для автоматизации, исследовательской помощи, поддержки клиентов и анализа данных.

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.