Nano Banana — революционная платформа генерации и редактирования изображений на базе ИИ, которая сочетает текстовые и визуальные входные данные для обеспечения согласованного редактирования персонажей и сохранения сцен. Она обеспечивает сверхбыструю генерацию, высококачественные фотореалистичные визуализации и позволяет итеративно улучшать изображения шаг за шагом. Пользователи могут преобразовывать изображения, изменяя фон, выражения, объекты или целые сцены, используя простые текстовые команды.

SCOUT-2 предоставляет модульную архитектуру для создания автономных агентов на базе больших языковых моделей. В ее состав входит разложение целей, планирование задач, движок выполнения и модуль обратной связи и рефлексии. Разработчики задают высокоуровневую цель, и SCOUT-2 автоматически генерирует дерево задач, распределяет задачи между рабочими агентами, контролирует прогресс и корректирует задачи в зависимости от результатов. Интегрируется с API OpenAI и может быть расширен с помощью пользовательских шаблонов и подсказок для поддержки различных рабочих процессов.

Aegix предоставляет надежный SDK для организации ИИ-агентов, способных обрабатывать сложные рабочие процессы через многошаговое рассуждение. Поддерживая различные поставщики больших языковых моделей (LLM), она позволяет разработчикам интегрировать собственные инструменты — от подключений к базам данных до веб-скреперов — и поддерживать состояние диалога с помощью модулей памяти, таких как векторные хранилища. Гибкая архитектура цикла агента Aegix позволяет задавать этапы планирования, выполнения и проверки, что позволяет агентам итеративно улучшать результаты. Будь то создание ботов для QA документов, AI-ассистентов по коду или автоматических поддерживающих систем, Aegix упрощает разработку с помощью ясных абстракций, конфигурационных пайплайнов и простых точек расширения. Предназначена для масштабирования от прототипов до производственных решений, обеспечивая надежную работу и легко обслуживаемый код для систем на базе ИИ.

Agentic Seek использует модели GPT от OpenAI и настраиваемый набор инструментов для автоматизации всего цикла веб-исследований. Пользователи задают высокоуровневые цели, система создает специализированных суб-агентов для выполнения поисковых запросов, навигации по сайтам, извлечения ключевой информации с помощью скрапинга и суммирования результатов. Поддерживает итеративное уточнение, позволяя агентам пересматривать и обновлять результаты на основе новых инсайтов. Разработчики могут расширять функциональность, интегрируя собственные обработчики действий и API-коннекторы. Идеально подходит для конкурентной разведки, академических исследований, анализа рынка и крупномасштабного сбора данных, Agentic Seek сокращает необходимость ручной навигации, ускоряет принятие решений и обеспечивает всестороннее покрытие множества источников в сети. Платформа включает веб-интерфейс для мониторинга активности агентов и просмотра промежуточных результатов. Встроенные логирование, настраиваемые подсказки и аудитные следы позволяют командам отслеживать решения агентов для повышения прозрачности, соблюдения требований и контроля качества.

Crewai предоставляет библиотеку на Python для проектирования и выполнения систем с несколькими ИИ-агентами. Пользователи могут определять отдельных агентов с специализированными ролями, настраивать каналы для обмена сообщениями между агентами и реализовывать динамичные планировщики для распределения задач в зависимости от текущего контекста. Модульная архитектура позволяет интегрировать различные LLM или пользовательские модели для каждого агента. Встроенные инструменты логирования и мониторинга отслеживают диалоги и решения, что обеспечивает беспрепятственную отладку и итеративное улучшение поведения агентов.

Meta-Agent-with-More-Agents — это расширяемая open-source архитектура метаагента, позволяющая нескольким специализированным подагентам взаимодействовать для выполнения сложных задач. Utilizes LangChain для оркестровки агентов и API OpenAI для обработки естественного языка. Разработчики могут создавать пользовательские агенты для задач извлечения данных, анализа чувств, принятия решений или генерации контента. Мета-агент координирует разбиение задачи, отправляет цели подходящим агентам, собирает их выходные данные и итеративно уточняет результаты через циклы обратной связи. Модульная архитектура поддерживает параллельную обработку, ведение журналов и обработку ошибок. Идеально подходит для автоматизации многозадачных процессов, исследовательских пайплайнов и систем поддержки решений, она упрощает создание надежных распределенных ИИ-систем, абстрагируя коммуникацию между агентами и управление жизненным циклом.