Semi Agent предоставляет модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, которые могут планировать, выполнять действия и запоминать контекст со временем. Интегрируется с популярными языковыми моделями, поддерживает определения инструментов для расширенной функциональности и ведет разговорную или задачно-ориентированную память. Разработчики могут определять пошаговые планы, подключать внешние API или скрипты в качестве инструментов и использовать встроенное логирование для отладки и оптимизации поведения агентов. Открытая архитектура и основание на Python позволяют легко настраивать, расширять и интегрировать в существующие пайплайны.

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.

MindForge — это надежная система оркестрации, предназначенная для быстрого создания и развертывания AI-агентов с минимальным объемом шаблонного кода. Предлагает модульную архитектуру, включающую планировщик задач, движок рассуждений, менеджер памяти и слой выполнения инструментов. Используя LLMы, агенты могут анализировать ввод пользователя, формировать планы и вызывать внешние инструменты — такие как API парсинга веб-страниц, базы данных или собственные скрипты — для выполнения сложных задач. Компоненты памяти сохраняют контекст диалога, обеспечивая многократные взаимодействия, а движок решений динамически выбирает действия на основе заданных политик. Благодаря поддержке плагинов и настраиваемым pipeline разработчики могут расширять функции, добавляя собственные инструменты, сторонние интеграции и базы знаний, ориентированные на сферу применения. MindForge упрощает разработку AI-агентов, ускоряя прототипирование и масштабируемое внедрение в производственную среду.