Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

LazyLLM поддерживает внешние API или пользовательские утилиты. Агенты выполняют определённые задачи через последовательные или ветвящиеся рабочие процессы, поддерживая синхронную и асинхронную работу. LazyLLM также включает встроенные средства логирования, тестирования и расширения для настройки подсказок или стратегий поиска. Обеспечивая управление низкоуровневыми вызовами к LLM, памятью и выполнением инструментов, LazyLLM позволяет быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных сценариев с минимальным объемом шаблонного кода.

LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

Stacks действует как ИИ-агент, который оркестрирует несколько инструментов продуктивности, автоматизируя задачи и повышая эффективность работы. Он соединяет различные приложения, позволяя пользователям без швов выполнять сложные рабочие процессы. Будь то управление электронной почтой, расписаниями или проектными задачами, Stacks предоставляет надежную основу для пользователей, чтобы эффективно использовать свои инструменты, снижая избыточность и улучшая общую производительность.

Syntropix AI дает возможность командам проектировать и управлять автономными агентами, объединяя обработку естественного языка, многоступеночное рассуждение и оркестровку инструментов. Разработчики определяют рабочие процессы агентов через интуитивно понятный визуальный редактор или SDK, подключают к пользовательским функциям, сторонним сервисам и базам знаний, используют постоянную память для контекста диалогов. Платформа управляет хостингом моделей, масштабированием, мониторингом и логированием. Встроенная версия контроля, разрешения на основе ролей и аналитические приборные панели обеспечивают управление и прозрачность для корпоративных развертываний.

Агент ИИ, основанный на ToolHouse и Groq LLM, принимает команды на естественном языке от разработчиков и организует цепочку инструментов — таких как генераторы кода, линтеры, тестовые запуски и интеграционные коннекторы — для создания, проверки и доработки фрагментов кода. Он поддерживает несколько языков программирования, предлагает итерации на основе отзывов и может интегрировать кастомные плагины для конкретных задач. Автоматизация выполнения и тестирования гарантирует, что сгенерированный код соответствует стандартам качества перед сдачей.

AI Library предлагает комплексную основу для проектирования и запуска AI-агентов. В нее входят конструкторы агентов, оркестрация цепочек, интерфейсы моделей, интеграция инструментов и поддержка векторных хранилищ. Платформа использует подход API-первым, обладает обширной документацией и примерными проектами. Независимо от того, создаете ли вы чат-боты, агенты для извлечения данных или автоматизированных помощников, модульная архитектура AI Library обеспечивает легкую настройку, объединение и мониторинг каждого компонента — таких как языковые модели, системы памяти и внешние инструменты — в производственной среде.

Embabel Agent предоставляет структурированный подход для построения агентов ИИ в средах Node.js и браузерах. Разработчики определяют инструменты — такие как HTTP-заготовки, соединители баз данных или пользовательские функции — и настраивают поведение агента с помощью простых JSON или JavaScript классов. Фреймворк ведёт историю диалогов, перенаправляет запросы к соответствующим инструментам и поддерживает расширения в виде плагинов. Embabel Agent идеально подходит для создания чат-ботов с динамическими возможностями, автоматизированных помощников, взаимодействующих с несколькими API, и прототипов научных исследований, требующих мгновенной оркестрации вызовов ИИ.