Модульный AI-агент на Python, предлагающий чат, запоминание контекста и автоматическое выполнение задач. В системе реализована поддержка веб-браузинга, управления файлами, отправки электронной почты и планирования через плагины. Использует модели OpenAI или локальные языковые модели и хранилище памяти на SQLite, что позволяет сохранять историю диалогов и адаптировать ответы со временем. Разработчики могут расширять возможности с помощью собственных модулей, создавая персонализированный помощник для повышения продуктивности, исследований или домашней автоматизации.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.