AIAgentWorkshop — это проект с открытым исходным кодом на Python, демонстрирующий, как создавать автономных AI-агентов, способных планировать, принимать решения и использовать инструменты. Включает примеры интеграции веб-поиска, управления файлами и системных команд, а также простых модулей памяти и рассуждений. Разработчики могут проходить руководства для создания агентов, интерпретирующих цели пользователей, генерирующих многошаговые планы, выполняющих задачи с помощью разных инструментов и поддерживающих контекст. Модульная архитектура облегчает замену или расширение инструментов и связывание действий агентов для сложных сценариев, превращая концепции AI-исследований в рабочие прототипы.

openai-agents-python — это полнофункционательный пакет Python, предназначенный для помощи разработчикам в создании полностью автономных AI-агентов. Он предоставляет абстракции для планирования агента, интеграции инструментов, состояний памяти и циклов выполнения. Пользователи могут регистрировать пользовательские инструменты, задавать цели агенту и позволять фреймворку координировать пошаговое рассуждение. В библиотеку также входят утилиты для тестирования и логирования действий агента, что облегчает итерацию поведения и устранение ошибок в сложных многопроходных задачах.

Aegix предоставляет надежный SDK для организации ИИ-агентов, способных обрабатывать сложные рабочие процессы через многошаговое рассуждение. Поддерживая различные поставщики больших языковых моделей (LLM), она позволяет разработчикам интегрировать собственные инструменты — от подключений к базам данных до веб-скреперов — и поддерживать состояние диалога с помощью модулей памяти, таких как векторные хранилища. Гибкая архитектура цикла агента Aegix позволяет задавать этапы планирования, выполнения и проверки, что позволяет агентам итеративно улучшать результаты. Будь то создание ботов для QA документов, AI-ассистентов по коду или автоматических поддерживающих систем, Aegix упрощает разработку с помощью ясных абстракций, конфигурационных пайплайнов и простых точек расширения. Предназначена для масштабирования от прототипов до производственных решений, обеспечивая надежную работу и легко обслуживаемый код для систем на базе ИИ.