OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

Playbooks AI — это фреймворк для разработчиков для построения AI-агентов с помощью декларативного DSL плейбуков. Он поддерживает интеграцию с различными LLM, пользовательскими инструментами и хранилищами памяти. С помощью CLI и веб-интерфейса пользователи могут определять поведение агента, оркестровать многоэтапные рабочие процессы и отслеживать выполнение. Особенности включают маршрутизацию инструментов, состояние памяти, контроль версий, аналитики и коллаборацию нескольких агентов, что облегчает создание прототипов и развертывание готовых к производству AI-ассистентов.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.

TreeInstruct предоставляет структуру для создания иерархических конвейеров подсказок на основе дерева решений для больших языковых моделей. Пользователи могут определять узлы, отображающие подсказки или вызовы функций, создавать условные ветви на основе вывода модели и выполнять дерево для управления сложными рабочими процессами. Поддерживается интеграция с OpenAI и другими поставщиками LLM, предлагая логирование, обработку ошибок и настраиваемые параметры узлов для прозрачности и гибкости при взаимодействии с несколькими раундами.

MLE Agent — это универс framework агента на базе ИИ, который упрощает и ускоряет операции машинного обучения, использует передовые языковые модели. Он интерпретирует высокоуровневые запросы пользователей для выполнения сложных задач ML, таких как автоматизированное отслеживание экспериментов с интеграцией MLflow, мониторинг производительности моделей в реальном времени, обнаружение дрейфа данных и проверка состояния конвейеров. Пользователи могут взаимодействовать с агентом через разговорный интерфейс для получения метрик экспериментов, диагностики сбоев обучения или планирования повторного обучения моделей. MLE Agent seamlessly интегрируется с популярными оркестрационными платформами, такими как Kubeflow и Airflow, позволяя автоматические триггеры и уведомления. Модульная архитектура плагинов позволяет настраивать соединители данных, панели визуализации и каналы оповещений, делая его адаптивным к различным рабочим процессам команд ML.

Rigging — это разработческое решение, упрощающие создание и оркестровку AI-агентов. Она включает регистрацию инструментов и функций, управление контекстом и памятью, построение цепочек рабочих процессов, события обратного вызова и ведение журналов. Разработчики могут интегрировать нескольких провайдеров LLM, создавать собственные плагины и собирать многоступенчатые пайплайны. Типобезопасный SDK на TypeScript обеспечивает модульность и переиспользуемость, ускоряя разработку AI-агентов для чат-ботов, обработки данных и генерации контента.

В основе SpongeCake — это уровень абстракции высокого уровня над Langchain, предназначенный для ускорения разработки AI-агентов. Он предлагает встроенную поддержку регистрации инструментов — таких как веб-поиск, подключения к базам данных или пользовательские API, управление шаблонами подсказок и сохранение разговорной памяти. Благодаря конфигурациям как на основе кода, так и YAML, команды могут декларативно определять поведение агентов, создавать цепочки многошаговых рабочих процессов и включать динамический выбор инструментов. Встроенная CLI облегчает локальное тестирование, отладку и развертывание, делая SpongeCake идеальным для создания чат-ботов, автоматизаторов задач и доменных помощников без повторяющегося шаблонного кода.

SquadflowAI Studio позволяет пользователям визуально собирать AI-агентов, определяя роли, задачи и коммуникации между агентами. Агентов можно связывать для выполнения сложных многошаговых процессов — запросов к базам данных или API, выполнения действий и передачи контекста. Платформа поддерживает расширения через плагины, отладку в реальном времени и пошаговые журналы. Разработчики настраивают подсказки, управляют состояниями памяти и задают условную логику без шаблонного кода. Поддерживаются модели от OpenAI, Anthropic и локальные модели LLM. Команды могут развёртывать рабочие процессы через REST или WebSocket, отслеживать показатели эффективности и регулировать поведение агентов через централизованную панель управления.

ToolAgents — модульный открытый фреймворк для AI-агентов, интегрирующий большие языковые модели с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Разработчики регистрируют инструменты через централизованный реестр, определяя конечные точки для задач API, запросов к базам данных, выполнения кода и анализа документов. Агены могут планировать многошаговые операции, динамически вызывая или связывая инструменты на основе выходных данных LLM. Фреймворк поддерживает последовательное и параллельное выполнение задач, обработку ошибок и расширяемые плагины для пользовательских интеграций инструментов. API на базе Python упрощает создание, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, работающих с данными, контентом, скриптами и документами — для быстрого прототипирования и масштабируемой автоматизации в аналитике, исследованиях и бизнес-процессах.

TypeAI Core предоставляет всеобъемлющую платформу для создания агентов, использующих крупные языковые модели. В нее входят утилиты шаблонов подсказок, память для диалогов на базе хранения векторов, бесшовная интеграция внешних инструментов (API, базы данных, движки кода) и поддержка вложенных или коллаборативных агентов. Разработчики могут определять собственные функции, управлять состоянием сессий и оркестрировать рабочие процессы через интуитивный API на TypeScript. Абстрагируя сложные взаимодействия с LLM, TypeAI Core ускоряет создание контекстуально ориентированных мульти-сессионных диалоговых систем с минимальным дублированием кода.

A2A SDK — это набор инструментов для разработчиков для создания, связывания и управления AI-агентами на Python. Он обеспечивает API для определения поведения агентов с помощью подсказок или кода, подключения агентов в конвейеры или рабочие процессы и поддерживает асинхронную передачу сообщений. Интеграция с OpenAI, Llama, Redis и REST-сервисами позволяет агентам получать данные, вызывать функции и сохранять состояние. Встроенный пользовательский интерфейс следит за активностью агентов, а модульная архитектура обеспечивает расширяемость или заменяемость компонентов для индивидуальных сценариев использования.

A2A4J — легковесная Java-рамочная платформа для создания автономных ИИ-агентов. Она предлагает абстракции для агентов, инструментов, памяти и планировщиков, поддерживая асинхронное выполнение задач и бесшовную интеграцию с OpenAI и другими API LLM. Ее модульная архитектура позволяет определять собственные инструменты и хранилища памяти, управлять многошаговыми рабочими процессами и циклами принятия решений. Благодаря встроенной обработке ошибок, логированию и расширяемости, A2A4J ускоряет разработку интеллектуальных Java-приложений и микросервисов.

Inngest AgentKit представляет собой полноценную платформу для разработки AI-агентов в среде Node.js. Он использует событийную архитектуру Inngest для вызова рабочих процессов агента на основе внешних событий, таких как HTTP-запросы, запланированные задания или webhooks. В комплект входит утилиты шаблонного рендеринга для создания динамических ответов, встроенное управление состоянием для сохранения контекста в сессиях, а также бесшовная интеграция с внешними API и языковыми моделями. Агенты могут стримить частичные ответы в реальном времени, управлять сложной логикой и оркестровать многоступенчатые процессы с обработкой ошибок и повторными попытками. Адаптируя инфраструктуру и рабочие процессы, AgentKit позволяет разработчикам сосредоточиться на создании интеллекта, сокращая шаблонный код и ускоряя внедрение диалоговых ассистентов, потоков обработки данных и автоматизированных ботов.

Репозиторий Agent Supervisor Demonstrates показывает, как оркестровать несколько автономных ИИ-агентов в скоординированном рабочем процессе. Написанный на Python, он определяет класс Supervisor для распределения задач, мониторинга состояния агентов, обработки сбоев и агрегирования ответов. Вы можете расширять базовые классы агентов, подключать различные API моделей и настраивать политики планирования. Ведет журналы деятельности для аудита, поддерживает параллельное выполнение и предлагает модульную архитектуру для легкой настройки и интеграции в более крупные системы ИИ.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

AgentUniverse предоставляет унифицированный SDK на Python для проектирования, оркестровки и запуска автономных AI-агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API, поддерживать разговорную память и сочленять многошаговые задачи. Поддержка LangChain, пользовательских плагинов инструментов и настраиваемых сред выполнения ускоряет разработку и развертывание агентов. Встроенный мониторинг и журналирование обеспечивают работу в реальном времени, а модульная архитектура облегчит расширение новыми возможностями или моделями AI.

Модуль Terraform AI Agent предоставляет переиспользуемую конфигурацию Terraform, которая автоматизирует полный цикл подготовки бекенда AI-агента. Он создает VPC AWS, роли IAM с минимальными правами, функции Lambda, подключенные к API OpenAI или другим моделям, REST-интерфейсы API Gateway и необязательные Step Functions для оркестрации рабочих процессов. Пользователи могут настраивать переменные окружения, параметры масштабирования, логирование и мониторинг. Модуль упрощает сложную cloud-конфигурацию за счет простых входных данных, позволяя развертывать безопасные и повторяемые системы для диалоговых AI-агентов, автоматизации задач или роботов обработки данных за считанные минуты.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

autogen_multiagent предоставляет структурированный способ создания, настройки и координации нескольких AI-агентов в Python. Он предлагает динамическое создание агентов, каналы обмена сообщениями, планирование задач, циклы выполнения и утилиты мониторинга. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, можно назначать специализированные роли — такие как планировщик, исполнитель, резюме — каждому агенту и управлять их взаимодействием. Эта рамка идеально подходит для сценариев, требующих модульных и масштабируемых AI-работых процессов, таких как автоматизированный анализ документов, организация поддержки клиентов и многошаговая генерация кода.