Swarms.rs — это основной рантайм на Rust для выполнения программ с роевыми AI-агентами. Он включает модульную систему плагинов для интеграции пользовательской логики или моделей ИИ, слой обмена сообщениями для p2p-коммуникации и асинхронный исполнитель для планирования поведения агентов. Все эти компоненты позволяют создавать, развертывать и масштабировать сложные децентрализованные сети агентов для моделирования, автоматизации и совместных задач.

DevLooper предназначен для упрощения полного жизненного цикла проектов ИИ-агентов. Одной командой можно генерировать шаблонный код для задач и пошаговых рабочих процессов. Он использует облачную среду Modal для запуска агентов в виде масштабируемых безсостояний функций, а также предлагает режимы локального запуска и отладки для быстрой итерации. DevLooper управляет потоками с состоянием, плановой разметкой и встроенной наблюдаемостью прямо из коробки. Абстрагируя детали инфраструктуры, он позволяет командам сосредоточиться на логике агентов, тестировании и оптимизации. Бесшовная интеграция с существующими библиотеками Python и SDK Modal обеспечивает безопасное и воспроизводимое развертывание в средах разработки, тестирования и производства.

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.

Agentic Workflow — это декларативная рамка, позволяющая разработчикам определять сложные рабочие процессы ИИ, связывая несколько LLM-агентов, каждый с настраиваемыми ролями, подсказками и логикой выполнения. Она обеспечивает встроенную поддержку оркестрации задач, управления состоянием, обработки ошибок и интеграции плагинов, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между агентами и внешними инструментами. Библиотека использует Python и YAML-конфигурации для абстракции определения агентов, поддерживает асинхронные потоки выполнения и расширяется с помощью пользовательских коннекторов и плагинов. Будучи проектом с открытым исходным кодом, она включает подробные примеры, шаблоны и документацию для ускорения разработки и поддержки сложных экосистем агентов ИИ.

AI Agent Example — это демонстрационный репозиторий для разработчиков и исследователей, желающих создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей (LLM). Проект включает примерный код для планирования агента, хранения памяти и вызова инструментов, показывая, как интегрировать внешние API или пользовательские функции. Он обладает простым интерфейсом диалога, который интерпретирует пользовательские намерения, формулирует планы действий и выполняет задачи, вызывая предопределённые инструменты. Разработчики могут следовать простым шаблонам для расширения агента новыми возможностями, такими как планирование событий, парсинг веб-страниц или автоматическая обработка данных. Благодаря модульной архитектуре этот шаблон ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми рабочими процессами и персональными цифровыми помощниками, а также предоставляет представление о оркестровке агентов и управлении состоянием.