Camel AI — это открытая платформа, предназначенная для упрощения создания и оркестрации интеллектуальных агентов. Она предоставляет абстракции для цепочек больших языковых моделей, интеграции внешних инструментов и API, управления графами знаний и сохранения памяти. Разработчики могут определять многогранные рабочие процессы, разбиение задач на подпланы и мониторинг выполнения через CLI или веб-интерфейс. Основанный на Python и Docker, Camel AI позволяет беспрепятственно менять поставщиков LLM, настраивать плагины инструментов и использовать гибридные стратегии планирования, ускоряя разработку автоматизированных помощников, дата-пайплайнов и автономных рабочих процессов крупного масштаба.

Operit — это комплексный фреймворк для AI-агентов с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания автономных агентов для различных задач. Интегрируясь с LLM, такими как GPT от OpenAI и локальными моделями, он позволяет динамически рассуждать в многопроцессных рабочих потоках. Пользователи могут определять собственные плагины для обработки получения данных, web-скрейпинга, запросов к базам данных или выполнения кода, в то время как Operit управляет контекстом сессии, памятью и вызовами инструментов. Фреймворк предоставляет удобный API для создания, тестирования и развертывания агентов с сохраняемым состоянием, настраиваемыми конвейерами и механизмами обработки ошибок. Будь то разработка чат-ботов для поддержки клиентов, исследовательских ассистентов или бизнес-агентов автоматизации, расширяемая архитектура и надежные инструменты Operit обеспечивают быстрый прототипинг и масштабируемые развертывания.

Python AI Agent предоставляет разработчикам удобные инструменты для организации автономных агентов на базе крупных языковых моделей. Он предлагает встроенные механизмы определения пользовательских инструментов и действий, хранения истории диалога с помощью модулей памяти и потоковой передачи для интерактивных сценариев. Пользователи могут расширять его плагины для интеграции API, баз данных и внешних сервисов, что позволяет агентам получать данные, выполнять вычисления и автоматизировать рабочие процессы. Библиотека поддерживает настраиваемые пайплайны, обработку ошибок и журналирование для надежных развертываний. Минимум шаблонного кода позволяет создавать чат-боты, виртуальных помощников, аналитиков данных или автоматизаторов задач, использующих LLM для рассуждений и многозадачного принятия решений. Открытая модель способствует развитию сообщества и адаптируется к любой среде Python.

Saiki — это открытый фреймворк для оркестрации агентов, который позволяет разработчикам создавать сложные рабочие процессы, используемые AI, написав декларативные определения в YAML. Каждый агент может выполнять задачи, вызывать внешние сервисы или инициировать вызовы других агентов в цепочке. Saiki предоставляет встроенный сервер REST API, трассировку выполнения, подробные логи и веб-интерфейс для мониторинга в реальном времени. Он поддерживает повторные попытки, резервные стратегии и пользовательские расширения, облегчая итерации, отладку и масштабирование надежных автоматизированных pipelines.

Serverless AI Agent упрощает создание и развертывание автономных ИИ-агентов, используя безсерверные облачные функции. Определяя поведение агента в простых конфигурационных файлах, разработчики могут активировать рабочие процессы, управляемые ИИ, которые обрабатывают естественный язык, взаимодействуют с API, выполняют запросы к базам данных и вызывают события. Фреймворк абстрагирует инфраструктурные вопросы и автоматически масштабирует функции агентов по мере необходимости. Благодаря встроенной персистентности состояния, логам и обработке ошибок, Serverless AI Agent обеспечивает надежную работу долгосрочных задач, запланированных заданий и автоматизации, основанной на событиях. Разработчики могут интегрировать пользовательские промежуточные слои, выбирать из нескольких облачных провайдеров и расширять возможности агента с помощью плагинов для мониторинга, аутентификации и хранения данных. Это позволяет быстро создавать прототипы и внедрять надежные решения с ИИ.

Stellar Chat обеспечивает мощную платформу, которая абстрагирует взаимодействие с LLM, управление памятью и интеграцию инструментов, помогая создавать разговорных AI-агентов. Она включает расширяемый пайплайн для обработки пользовательского ввода, расширения контекста через поиск по векторам и вызова LLM с настраиваемыми стратегиями подсказок. Разработчики могут подключать популярные решения для хранения векторов — Pinecone, Weaviate, FAISS — и интегрировать сторонние API или пользовательские плагины для задач поиска в интернете, запросов в базы данных или управления корпоративными приложениями. Поддержка потоковых выходов и обратных связей в реальном времени обеспечивает отзывчивый пользовательский опыт. Включает шаблоны и лучшие практики для поддержки клиентов, поиска знаний и автоматизации внутренних процессов. Развертывание с Docker или Kubernetes позволяет масштабировать систему для производства, оставаясь полностью с открытым исходным кодом под лицензией MIT.

SuperPilot — автономная рамочная система AI-агентов, использующая большие языковые модели для выполнения многоступенчатых задач без ручного вмешательства. Интегрируя GPT и модели Anthropic, она может создавать планы, вызывать внешние инструменты, такие как браузер для веб-скрапинга, терминал для выполнения команд оболочки и модули памяти для хранения контекста. Пользователи задают цели, а SuperPilot динамически координирует подзадачи, управляет очередью задач и реагирует на новую информацию. Модульная архитектура позволяет добавлять пользовательские инструменты, настраивать параметры моделей и вести журнал взаимодействий. Благодаря встроенным циклдам обратной связи человек может уточнять решения и повышать качество результатов. Это делает SuperPilot подходящим для автоматизации исследований, задач программирования, тестирования и рутинных рабочих процессов обработки данных.

Web-Agent — это библиотека на Node.js, предназначенная для преобразования команд на естественном языке в операции браузера. Она интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic и др.) и управляет безголовыми или полнофункциональными браузерами для выполнения таких задач, как сбор данных со страниц, клик по кнопкам, заполнение форм, навигация по многошаговым рабочим процессам и экспорт результатов. Разработчики могут определить поведение агента в коде или JSON, расширять его через плагины и цеплять задачи для построения сложных автоматизаций. Это упрощает выполнение рутинных веб-задач, тестирование и сбор данных, позволяя ИИ интерпретировать и выполнять их.

Cognify позволяет пользователям определять цели Data Science и поручать AI-агентам выполнение сложных задач. Агенты могут писать и отлаживать код, подключаться к базам данных для получения инсайтов, создавать интерактивные визуализации и даже экспортировать отчеты. Благодаря архитектуре плагинов пользователи могут расширять функциональность для работы с собственными API, системами планирования и облачными сервисами. Cognify обеспечивает воспроизводимость, функции совместной работы и логирование для отслеживания решений и вывода агентов, что делает его подходящим для быстрого прототипирования и рабочих процессов в производстве.

Discord AI Agent использует API Discord и совместимые с OpenAI LLM для превращения любого сервера в интерактивную AI-среду чата. Разработчики могут регистрировать пользовательские плагины для обработки команд слеша, сообщений или запланированных задач, а встроенная память сохраняет контекст диалогов для последовательных взаимодействий. Эта структура поддерживает асинхронное выполнение, настраиваемые модели, шаблоны запросов и логирование для отладки. Изменив один YAML или JSON-файл конфигурации, вы можете задать ключи API, предпочтения моделей, префиксы команд и директории плагинов. Благодаря расширяемой архитектуре можно добавить такие функции, как модерирование, викторины или боты поддержки клиентов. Работа как локально, так и в облаке, Discord AI Agent упрощает создание гибких и поддерживаемых AI-агентов для взаимодействия с сообществом.

Hyperbolic Time Chamber обеспечивает гибкую среду для построения AI-агентов, предлагая компоненты для управления памятью, оркестровки окна контекста, связывания подсказок, интеграции инструментов и контроля выполнения. Разработчики определяют поведение агентов с помощью модульных блоков, настраивают пользовательские памяти (краткосрочные и долгосрочные) и подключают внешние API или локальные инструменты. Фреймворк включает поддержку асинхронности, журналирование и инструменты отладки, что позволяет быстро итеративно разрабатывать и развертывать сложные диалоговые или целенаправленные агенты на Python.

IntelligentMASPlatform создавалась для ускорения разработки и развертывания систем с несколькими агентами, предлагая модульную архитектуру с отдельными слоями для агентов, окружения и сервисов. Агенты взаимодействуют через совместимую с FIPA коммуникацию ACL, что обеспечивает динамические переговоры и координацию. В платформу входит универсальный моделятор окружения, позволяющий моделировать сложные сценарии, планировать задачи агентов и визуализировать взаимодействия в реальном времени с помощью встроенной панели. Для расширенного поведения реализованы модули обучения с подкреплением и поддерживаются пользовательские плагины поведения. Инструменты развертывания позволяют упаковать агентов в автономные приложения или распределенные сети. Также API платформы обеспечивает интеграцию с базами данных, IoT-устройствами и сторонними сервисами ИИ, что делает её подходящей для исследований, промышленной автоматизации и умных городов.

Pillar — это полноценный фреймворк AI-агентов, разработанный для упрощения создания и внедрения умных многошаговых рабочих процессов. Он включает модульную архитектуру с планировщиками для разбиения задач, хранилищами памяти для сохранения контекста и исполнительными модулями, выполняющими действия через внешние API или собственный код. Разработчики могут определять пайплайны в YAML или JSON, интегрировать любые LLM-поставщики и расширять функциональность при помощи пользовательских плагинов. Pillar обеспечивает встроенную асинхронную работу и управление контекстом, сокращая boilerplate-код и ускоряя вывод на рынок таких приложений, как чат-боты, ассистенты анализа данных и автоматизация бизнес-процессов.

PrisimAI предоставляет среду на базе браузера, где пользователи могут быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных агентов. Визуальный редактор потоков позволяет объединять компоненты на базе LLM, интегрировать внешние API, управлять долгосрочной памятью и организовывать многопошаговые задачи. Встроенная отладка и мониторинг упрощают тестирование и итерации, а marketplace плагинов позволяет расширять функциональность с помощью пользовательских инструментов. PrisimAI поддерживает совместную работу команд, контроль версий для дизайна агентов и однокнопочное развертывание для webhook, чатов или автономных сервисов.

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.

Разблокируйте весь потенциал ИИ прямо в своем браузере с TeamAI. Это расширение объединяет передовые инструменты ИИ и мощные модели языков (LLMs) в ваши повседневные действия во время просмотра, позволяя вам выполнять сложные задачи легко и эффективно. С более чем 20 LLM на выбор, контекстно-осведомленным интеллектом и встроенными функциями, такими как хранилища данных, пользовательские плагины, помощники и автоматизированные рабочие процессы, TeamAI повышает вашу продуктивность и предоставляет персонализированные знания на основе просматриваемого вами содержания, одновременно обеспечивая безопасность ваших данных.

Agent Forge упрощает весь цикл разработки AI-агентов, предлагая команды CLI для генерации скелетного кода, шаблонов диалогов и настроек конфигурации. Разработчики могут определять роли агентов, подключать провайдеров LLM и интегрировать внешние инструменты, такие как векторные базы данных, REST API и собственные плагины, используя дескрипторы YAML или JSON. Ф Framework поддерживает локальное выполнение, интерактивное тестирование и упаковку агентов в образы Docker или бессерверные функции для простого развертывания. Встроенная логгирование, профили окружения и хуки VCS упрощают отладку, коллаборацию и CI/CD-процессы. Эта гибкая архитектура поддерживает создание чат-ботов, автономных исследовательских ассистентов, каналов поддержки клиентов и автоматизированных процессов обработки данных с минимальной настройкой.

AgentIn — это основанная на Python рамка для ИИ-агентов, созданная для ускорения разработки диалоговых и задачевых агентов. Она включает встроенные модули памяти для сохранения контекста, динамическую интеграцию инструментов для вызова внешних API или локальных функций и гибкую систему шаблонов подсказок для индивидуальных взаимодействий. Оркестрация нескольких агентов обеспечивает параллельные рабочие процессы, а ведение журналов и кеширование повышают надежность и проверяемость. Легко настраивается через YAML или Python-код, поддерживает основные провайдеры LLM и может быть расширена с помощью собственных плагинов для специализированных задач.

Agents from Scratch TS — это проект с открытым исходным кодом на TypeScript, демонстрирующий, как создавать AI агентов с нуля с помощью LangChain. Включает пример кода для определения и регистрации внешних инструментов, управления разговорной памятью, маршрутизации пользовательских входных данных к правильному агенту и цепочек вызовов нескольких LLM. Разработчики могут использовать его для понимания лучших практик, настройки поведения агентов и интеграции новых возможностей, таких как поиск в интернете, извлечение данных или собственные плагины для автоматизации задач или создания интерактивных помощников.

Агент ИИ, основанный на ToolHouse и Groq LLM, принимает команды на естественном языке от разработчиков и организует цепочку инструментов — таких как генераторы кода, линтеры, тестовые запуски и интеграционные коннекторы — для создания, проверки и доработки фрагментов кода. Он поддерживает несколько языков программирования, предлагает итерации на основе отзывов и может интегрировать кастомные плагины для конкретных задач. Автоматизация выполнения и тестирования гарантирует, что сгенерированный код соответствует стандартам качества перед сдачей.