Dive — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для создания и выполнения автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи с минимальным ручным вмешательством. Определяя профили агентов в простых YAML-конфигурационных файлах, разработчики могут указывать API, инструменты и модули памяти для задач, таких как извлечение данных, анализ и оркестрация конвейеров. Dive управляет контекстом, состоянием и инженерией промптов, что позволяет реализовать гибкие рабочие потоки с обработкой ошибок и логированием. Модульная архитектура поддерживает широкий спектр языковых моделей и систем поиска, облегчая сборку агентов для автоматизации обслуживания клиентов, генерации контента и процессов DevOps. Фреймворк масштабируется от прототипов до промышленного применения, предлагая CLI-команды и API-интерфейсы для бесшовной интеграции в существующие системы.

SuperPilot — автономная рамочная система AI-агентов, использующая большие языковые модели для выполнения многоступенчатых задач без ручного вмешательства. Интегрируя GPT и модели Anthropic, она может создавать планы, вызывать внешние инструменты, такие как браузер для веб-скрапинга, терминал для выполнения команд оболочки и модули памяти для хранения контекста. Пользователи задают цели, а SuperPilot динамически координирует подзадачи, управляет очередью задач и реагирует на новую информацию. Модульная архитектура позволяет добавлять пользовательские инструменты, настраивать параметры моделей и вести журнал взаимодействий. Благодаря встроенным циклдам обратной связи человек может уточнять решения и повышать качество результатов. Это делает SuperPilot подходящим для автоматизации исследований, задач программирования, тестирования и рутинных рабочих процессов обработки данных.

TinyAgent предоставляет легкий каркас для организации сложных задач с помощью моделей GPT от OpenAI. Разработчики устанавливают его через pip, настраивают API-ключ, определяют инструменты или плагины и используют память для поддержки многошаговых диалогов. TinyAgent поддерживает цепочку задач, интеграцию внешних API и сохранение памяти пользователя или системы. Его простое Python API позволяет быстро прототипировать автономные рабочие процессы анализа данных, чат-ботов, ассистентов по генерации кода и любые другие сценарии с интеллектуальным агентом, обладающим состоянием. Библиотека полностью открытая, расширяемая и платформонезависимая.

OCO-Agent использует совместимые с OpenAI языковые модели для преобразования обычных подсказок в управляемые рабочие процессы. Предлагает гибкую систему плагинов для интеграции внешних API, команд Shell и обработчиков данных. Фреймворк хранит историю диалогов и контекст в памяти, что позволяет выполнять длительные и многоступенчатые задачи. С интерфейсом CLI и поддержкой Docker, OCO-Agent ускоряет прототипирование и развертывание интеллектуальных помощников для операций, аналитики и повышения производительности разработчиков.

OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.