Nuzon-AI предоставляет фреймворк для агента на базе Python, который позволяет определять задачи, управлять диалоговой памятью и расширять возможности через плагины. Поддерживается интеграция с крупными LLM (OpenAI, локальные модели), что позволяет агентам выполнять веб-взаимодействия, анализ данных и автоматизированные рабочие процессы. Архитектура включает реестр навыков, систему вызова инструментов и слой оркестрации нескольких агентов, позволяя создавать комбинации для поддержки клиентов, исследовательской помощи и личной продуктивности. С помощью конфигурационных файлов можно настроить поведение каждого агента, политику хранения памяти и ведение логов для отладки или аудита.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.