AgentChat — это платформа с открытым исходным кодом для управления ИИ-агентами, использующая модели GPT от OpenAI для работы универсальных разговорных агентов. Она предоставляет React-интерфейс для интерактивных чатов, серверную часть на Node.js для маршрутизации API и систему плагинов для расширения возможностей агентов. Агентов можно конфигурировать с роле-зависимыми подсказками, постоянной памятью и предопределёнными рабочими потоками для автоматизации задач, таких как обобщение, планирование, извлечение данных и уведомления. Пользователи могут создавать несколько экземпляров агентов, присваивать им пользовательские имена и переключаться между ними в реальном времени. Система поддерживает безопасное управление API-ключами, а разработчики могут создавать или интегрировать новые соединители данных, базы знаний и сторонние сервисы для обогащения взаимодействий агентов.

AgentChat — это платформа для разработчиков для построения сложных многопользовательских AI-разговоров. Она объединяет сервер на Python с FastAPI и интерфейс на React, позволяя пользователям определять отдельных агентов с разными ролями — например, сборщик данных, аналитик и суммирующая — которые взаимодействуют для совместного выполнения сложных задач. Используя модели GPT от OpenAI, AgentChat обеспечивает хранение памяти через Redis и поддерживает интеграцию пользовательских инструментов для вызовов API, веб-скрейпинга и запросов к базам данных. Платформа предлагает мониторинг разговоров в реальном времени, журналы производительности агентов и настраиваемые конвейеры. Благодаря модульной архитектуре разработчики могут расширять возможности агентов, добавляя новые инструменты или регулируя подсказки, что позволяет создавать настраиваемые автоматизированные рабочие процессы, процессы принятия решений и приложения по обнаружению знаний.

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.

GPA-LM — это основанный на Python фреймворк, созданный для упрощения создания и организации AI-агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нем есть планировщик, разбивающий инструкции высокого уровня на подзадачи, исполнитель, управляющий вызовами инструментов и взаимодействиями, и модуль памяти, сохраняющий контекст между сессиями. Архитектура плагинов позволяет разработчикам добавлять собственные инструменты, API и логику принятия решений. Поддержка нескольких агентов позволяет координировать роли, распределять задачи и собирать результаты. Интегрируется с популярными LLM, такими как OpenAI GPT, и поддерживает развертывание в различных средах. Фреймворк ускоряет разработку автономных агентов для исследований, автоматизации и прототипирования приложений.

Avalon-LLM — это основанный на Python мультиагентский AI-фреймворк, который позволяет пользователям оркестрировать нескольких агентов, управляемых LLM, в скоординированной среде. Каждый агент можно настроить с использованием определенных инструментов, таких как веб-поиск, работа с файлами и API, для выполнения специализированных задач. Фреймворк поддерживает модули памяти для хранения контекста беседы и долговременных знаний, цепочки рассуждений для улучшения принятия решений и встроенные пайплайны оценки для бенчмаркинга эффективности агентов. Avalon-LLM обеспечивает модульную систему плагинов, позволяющую легко добавлять или заменять компоненты, такие как поставщики моделей, наборы инструментов и хранилища памяти. Простые конфигурационные файлы и интерфейсы командной строки позволяют пользователям развертывать, контролировать и расширять автономные AI-рабочие процессы, адаптированные к исследовательским, разработческим и производственным задачам.

Bespoke Curator — это фреймворк оркестрации на базе ИИ, позволяющий пользователям запускать несколько специализированных агентов с определенными ролями — исследователь, аналитик, резюме-делатель — для автономного сбора информации, обработки документов и предоставления структурированных результатов. Встроенные интеграции с веб-серфингом, API и общим хранилищем памяти позволяют агентам взаимодействовать и повторно выполнять задачи. Пользователи настраивают источники данных, задают правила извлечения и показатели эффективности. Панели платформы отслеживают прогресс агентов, позволяют вносить коррективы в реальном времени и экспортировать окончательные отчеты, инсайты или резюме для бизнес-аналитики, академических обзоров и рабочих процессов контент-стратегии.

IoA обеспечивает гибкую архитектуру для определения, координации и выполнения нескольких ИИ-агентов в едином рабочем процессе. Основные компоненты включают планировщик, который разлагает высокоуровневые цели, исполнитель, отправляющий задачи специализированным агентам, и модули памяти для управления контекстом. Поддерживается интеграция с внешними API и наборами инструментов, осуществляется мониторинг в реальном времени и доступны настраиваемые плагина навыков. Разработчики могут быстро прототипировать автономных ассистентов, чат-ботов для поддержки клиентов и пайплайнов обработки данных, комбинируя готовые модули или расширяя их собственной логикой.

OpenAI Agents Chatbot позволяет разработчикам интегрировать и управлять несколькими специализированными агентами ИИ (например, инструментами, поиском знаний, модулями памяти) в одном разговорном приложении. Предоставляется оркестрация шаг за шагом, сессионная память, настраиваемые конечные точки инструментов и беспрепятственные взаимодействия с API OpenAI. Пользователи могут настраивать поведение каждого агента, развертывать локально или в облаке, расширять фреймворк допольнительными модулями. Это ускоряет разработку продвинутых чатботов, виртуальных помощников и систем автоматизации задач.