AgentSmith — это модульная платформа для оркестрации агентов, написанная на Python, которая позволяет разработчикам определять, конфигурировать и совместно запускать нескольких ИИ-агентов. Каждый агент может выполнять специализированные роли — исследователь, планировщик, программист или рецензент — и общаться через внутреннюю систему сообщений. AgentSmith поддерживает управление памятью через хранилища векторов, такие как FAISS или Pinecone, разбиение задач на подпункты и автоматический контроль для достижения целей. Конфигурация агентов и пайплайнов осуществляется через удобочитаемые YAML-файлы, а платформа легко интегрируется с API OpenAI и собственными моделями LLM. Встроены средства логирования, мониторинга и обработки ошибок, что делает ее идеальной для автоматизации процессов разработки программного обеспечения, анализа данных и систем поддержки принятия решений.

Spellcaster обеспечивает структурированный подход к созданию AI-агентов с помощью «заклинаний» — комбинации подсказок, логики и рабочих процессов. Разработчики пишут YAML-конфигурации для определения ролей агентов, входных и выходных данных, а также шагов оркестрации. Инструмент CLI выполняет заклинания, маршрутизирует сообщения и легко интегрируется с API OpenAI, Anthropic и другими LLM. Spellcaster отслеживает логи выполнения, сохраняет контекст диалога и поддерживает пользовательские плагины для предварительной и последующей обработки. Его интерфейс отладки визуализирует последовательность вызовов и поток данных, упрощая выявление ошибок подсказок и проблем с производительностью. Агрегируя сложные шаблоны оркестрации и стандартизируя шаблоны подсказок, Spellcaster сокращает затраты на разработку и обеспечивает согласованное поведение агентов в различных средах.

TDD-GPT-Agent интегрирует модели GPT-4 или GPT-3.5 от OpenAI в интерфейс командной строки на Python для управления полностью автоматизированным циклом тестируемой разработки. На основе спецификации функции разработчика он создает файлы тестов pytest, запускает тесты локально, анализирует сбои и создает код реализации, соответствующий утверждениям. Цикл повторяется, пока все тесты не пройдут. Настраивается через YAML-файл, поддерживает настройку подсказок, ведение журналов сессий, интеграцию с Git и может быть встроен в пайплайны CI/CD для обеспечения качества. Этот ИИ-обученный рабочий процесс ускоряет разработку, увеличивает покрытие и обеспечивает надежность кода.

Agent of Code — это универс framework для агентов ИИ, позволяющий разработчикам делегировать рутинные задачи программирования умным агентам. Он использует крупные языковые модели, чтобы преобразовать естественные языковые запросы в полностью функционирующий код, автоматически проводить обзоры кода, отлаживать существующий код и рефакторить наследуемые базы кода. Пользователи определяют цели и параметры агентов через YAML или JSON-конфигурации, выбирают плагины для тестирования или интеграции в CI, и запускают агентов через CLI. Framework обеспечивает координацию вызовов API, управление окнами контекста и сборку модульных ответов в согласованные скрипты кода. С расширяемой архитектурой разработчики могут добавлять индивидуальные модули, интегрировать системы контроля версий и адаптировать pipeline агента согласно рабочим процессам проектов.

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.

Julep AI - это платформа с открытым исходным кодом, разработанная для того, чтобы помочь командам по анализу данных быстро создавать, дорабатывать и внедрять многошаговые рабочие процессы ИИ. С Julep вы можете создавать масштабируемые, надежные и долго работающие ИИ-пайплайны с помощью агентов, задач и инструментов. Конфигурация на основе YAML упрощает сложные процессы ИИ и обеспечивает рабочие процессы, готовые к производству. Она поддерживает быстрое прототипирование, модульный дизайн и бесшовную интеграцию с существующими системами, что делает ее идеальной для обработки миллионов одновременных пользователей, при этом обеспечивая полную видимость ИИ-операций.

Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.

Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.

Pipe Pilot — это инструмент с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам создавать, визуализировать и управлять ИИ-конвейерами на Python. Он предлагает декларативный API или YAML-конфигурацию для связывания задач, таких как генерация текста, классификация, обогащение данных и вызовы REST API. Пользователи могут реализовать условные ветки, циклы, повторы и обработчики ошибок для создания надежных рабочих процессов. Pipe Pilot сохраняет контекст выполнения, регистрирует каждый шаг и поддерживает режимы параллельного или последовательного выполнения. Он интегрируется с основными поставщиками LLM, пользовательскими функциями и сторонними службами, что делает его идеальным для автоматизации отчетов, чат-ботов, интеллектуальной обработки данных и сложных многоступенчатых AI-приложений.