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.

Aurora предоставляет модульную архитектуру для построения генеративных AI-агентов, способных независимо решать сложные задачи через итеративное планирование и выполнение. В ее состав входят компонент планировщика, разламывающий высокоуровневые задачи на шаги, исполнитель, вызывающий эти шаги с помощью больших языковых моделей, а также слой интеграции инструментов для подключения API, баз данных или пользовательских функций. Aurora также включает управление памятью для хранения контекста и возможности динамической перепланировки для адаптации к новой информации. С настраиваемыми шаблонами подсказок и модулями plug-and-play разработчики могут быстро создавать прототипы AI-агентов для задач автоматической генерации контента, исследований, поддержки клиентов или автоматизации процессов, полностью контролируя рабочие процессы и логику принятия решений.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

Beam AI — это платформа, предназначенная для автоматизации агентных процессов, автоматизирующая ручные рабочие процессы с помощью AI-агентов. Используя возможности AI, Beam AI помогает предприятиям повышать производительность и эффективность. Она позволяет пользователям автоматизировать повторяющиеся и трудоемкие задачи, сосредотачиваясь на более критических аспектах своей работы. Эта платформа широко используется компаниями Fortune 500 и стартапами и предлагает адаптированные AI-решения в различных секторах, включая здравоохранение, обслуживание клиентов и HR.

Модульный набор инструментов Besser Agentic Framework предназначен для определения, координации и масштабирования AI-агентов. Он позволяет настроить поведение агента, интегрировать внешние инструменты и API, управлять памятью и состоянием агента, а также контролировать выполнение. Основанный на Python, он поддерживает расширяемые плагины, коллаборацию нескольких агентов и встроенное логирование. Разработчики могут быстро прототипировать и разворачивать агентов для задач извлечения данных, автоматизированных исследований и диалоговых ассистентов — все в рамках одного унифицированного фреймворка.

Swarms — это набор инструментов и рамочный каркас, созданный для упрощения создания и оркестровки автономных ИИ-агентов, которые работают сообща для решения сложных рабочих процессов. Каждый агент можно настроить с разными ролями, инструментами и контекстами памяти, что позволяет специализированным агентам искать информацию, анализировать данные, создавать творческие результаты или вызывать внешние API. Платформа предоставляет интерфейс командной строки, SDK для Python и YAML-файлы конфигурации для определения поведения агентов, стратегий планирования и коммуникации между агентами. Swarms поддерживает интеграцию с OpenAI, Anthropic, Azure и open-source LLM, содержит встроенные системы логирования, панели мониторинга и модульные уровни памяти для последовательного выполнения многошаговых рассуждений. С помощью Swarms команды могут проектировать, тестировать и развертывать распределённые самоорганизующиеся ИИ-решения с минимальным количеством шаблонного кода и полной возможностью мониторинга.

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.

Buena.ai — это платформа на основе ИИ, разработанная для повышения эффективности продаж и работы с потенциальными клиентами с помощью персонализированного и автоматизированного outreach. Она использует ИИ-агентов для непрерывного продвижения по воронке продаж и взаимодействия с потенциальными клиентами, освобождая вашу команду от рутинных задач. Платформа бесшовно интегрируется с существующими инструментами, предлагает аналитические данные в реальном времени, предсказательную аналитику и высокий уровень доставляемости, гарантируя масштабируемую и эффективную генерацию лидов без дополнительных сотрудников.

Minimalist Agent предоставляет базовую структуру для создания AI-агентов на Python. Он использует классы агентов LangChain и API OpenAI для выполнения многошагового мышления, динамического выбора инструментов и исполнения функций. Вы можете клонировать репозиторий, настроить ключ API OpenAI, определить собственные инструменты или конечные точки и запускать CLI-скрипт для взаимодействия с агентом. Проект ориентирован на ясность и расширяемость, что облегчает изучение, изменение и расширение поведения основных агентов для экспериментов или обучения.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.

Innoviary - это платформа, которая упрощает создание индивидуальных AI-агентов, подходящих для конкретных задач и рабочих процессов. Этот инструмент позволяет пользователям разрабатывать, настраивать и развертывать AI-агентов, которые адаптируются к определенным потребностям, обеспечивая оптимизированную производительность и повышенную продуктивность. AI-агенты Innoviary способны выполнять широкий спектр функций, от простых повторяющихся задач до сложных процессов принятия решений. Удобный интерфейс и расширенные возможности настройки делают его доступным как для новичков, так и для опытных пользователей.

Cyrano — это open-source фреймворк и CLI на Python для создания AI-агентов, которые управляют большими языковыми моделями и внешними инструментами с помощью запросов на естественном языке. Пользователи могут определять собственные инструменты (функции), настраивать память и лимиты токенов, а также обрабатывать обратные вызовы. Cyrano занимается парсингом JSON-ответов от LLM и последовательным выполнением указанных инструментов. Он подчеркивает простоту, модульность и отсутствие внешних зависимостей, что позволяет разработчикам быстро прототипировать чатботов, создавать автоматизированные рабочие процессы и интегрировать AI-возможности в приложения.

demo_smolagents — пример реализации SmolAgents, микрофреймворка на Python для создания автономных ИИ-агентов на базе крупных языковых моделей. В этом демо представлены примеры настройки отдельных агентов с конкретными наборами инструментов, установки каналов связи между агентами и динамического управления передачей задач. Он показывает интеграцию LLM, вызовы инструментов, управление подсказками и шаблоны оркестрации для построения мультиагентных систем, способных координированно выполнять действия по инициативе пользователя и промежуточным результатам.

EasyAgent предоставляет полноценную платформу для построения автономных агентов ИИ на Python. Он предлагает настраиваемые бэкенды LLM, такие как OpenAI, Azure и локальные модели, модули планирования и рассуждения, интеграцию API-инструментов и постоянное хранилище памяти. Разработчики могут определять поведение агентов через простые YAML-конфигурации или код, использовать встроенные вызовы функций для доступа к внешним данным и оркестрировать нескольких агентов для сложных рабочих процессов. EasyAgent также включает функции ведения журнала, мониторинга, обработки ошибок и расширяемые точки для кастомных решений. Его модульная архитектура ускоряет прототипирование и развертывание специализированных агентов в сферах поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и исследования.

Exo предоставляет все необходимое для создания, развертывания и масштабирования автономных AI-агентов. Начинайте с преднастроенных шаблонов агентов или создавайте собственные рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop или YAML. Интегрируйте любые REST API, базы данных или сторонние сервисы для расширения возможностей агента. Агенты поддерживают контекст через встроенную постоянную память и векторные хранилища. Облачная среда выполнения, инструменты CLI/SDK и панель управления позволяют мониторить работу, просматривать логи и управлять версиями.

Fabrice AI позволяет разработчикам создавать сложные системы AI-агентов, использующие большие языковые модели (LLMs) в средах Node.js и браузерах. Встроенные модули памяти позволяют сохранять историю диалогов, интеграция инструментов расширяет возможности агента с помощью пользовательских API, а система плагинов обеспечивает расширяемость за счет сообществ. Благодаря типобезопасным шаблонам запросов, координации нескольких агентов и настраиваемым поведением выполнения, Fabrice AI упрощает создание чат-ботов, автоматизации задач и виртуальных помощников. Кроссплатформенный дизайн обеспечивает бесшовное развертывание в веб-приложениях, безсерверных функциях или настольных приложениях, ускоряя разработку интеллектуальных, контекстных AI-сервисов.

FAgent предлагает модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, включая абстракции окружающей среды, интерфейсы политик и соединители инструментов. Она поддерживает интеграцию с популярными службами LLM, реализует управление памятью для сохранения контекста и предоставляет слой наблюдаемости для протоколирования и мониторинга действий агентов. Разработчики могут определять собственные инструменты и действия, оркестровать многошаговые рабочие процессы и запускать симуляционные оценки. FAgent также включает плагины для сбора данных, метрик производительности и автоматизированного тестирования, делая её подходящей для исследований, прототипирования и промышленных развертываний автономных агентов в различных областях.

Fetch.ai - это передовая платформа, предназначенная для облегчения автономной работы цифровых экономик с использованием AI-агентов. Эти агенты могут представлять пользователей для ведения переговоров, сделок и управления цифровыми активами. Используя децентрализацию и прогрессивные алгоритмы, Fetch.ai обеспечивает бесшовную автоматизацию, позволяя оптимизировать принятие решений и эффективно выполнять задачи в различных областях, от цепочек поставок до смарт-городов.

GenerativeAgentsCN — это открытая китайская адаптация рамочной системы Stanford для генеративных агентов, предназначенная для моделирования реалистичных цифровых персонажей. Объединяя большие языковые модели с модулем долговременной памяти, рефлексивными процедурами и логикой планирования, она управляет агентами, воспринимающими контекст, вспоминающими прошлые взаимодействия и самостоятельно выбирающими дальнейшие действия. Инструментарий включает готовые к использованию блокноты Jupyter, модульные компоненты Python и обширную китайскую документацию, которая помогает пользователям создавать среды, определять характеристики агентов и настраивать параметры памяти. Используйте его для исследования поведения игровых NPC на базе ИИ, прототипирования чат-ботов поддержки клиентов или проведения академических исследований когнитивных процессов агентов. Гибкие API позволяют расширять алгоритмы памяти, интегрировать собственные LLM и визуализировать взаимодействия агентов в реальном времени.

GPTSwarm выступает в качестве платформы коллективного интеллекта, где несколько AI-агентов взаимодействуют и сотрудничают для решения сложных задач и более эффективного выполнения работы. Пользователи могут создавать рабочие процессы, координируя различные агенты для выполнения конкретных ролей, что приводит к повышению продуктивности и экономии времени. Эта система предназначена для оптимизации процессов в управлении проектами, автоматизации и различных рабочих процессах, предоставляя масштабируемые решения, адаптированные к индивидуальным и организационным потребностям.