bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

StableAgents предоставляет полный набор инструментов для создания автономных AI-агентов, способных планировать, выполнять и адаптировать сложные рабочие процессы с помощью крупных языковых моделей. Поддерживаются модульные компоненты, такие как планировщики, хранилища памяти, инструменты и оценщики. Агенты могут обращаться к внешним API, выполнять задачи с расширением за счет поиска и сохранять контекст разговоров или взаимодействий. В рамках есть CLI и Python SDK, которые позволяют вести разработку локально или развертывать в облаке. Благодаря архитектуре плагинов, StableAgents интегрируется с популярными поставщиками LLM и векторными базами данных, а также включает панели мониторинга и логирование для отслеживания производительности.

PySpur предоставляет интегрированную среду для построения, тестирования и развертывания ИИ-агентов через удобный узловой интерфейс. Разработчики собирают цепочки действий — таких как вызовы языковых моделей, получение данных, ветвление решений и взаимодействие с API — перетаскиванием и соединением модульных блоков. Режим живого моделирования позволяет верифицировать логику, инспектировать промежуточные состояния и отлаживать рабочие процессы перед развертыванием. PySpur также предлагает контроль версий потоков агентов, профилирование производительности и однокнопочное развертывание в облако или локальную инфраструктуру. Благодаря поддержке подключаемых коннекторов и популярным LLM и векторным базам данных команды могут быстро прототипировать сложные рассуждающие агенты, автоматизированных помощников или данные pipeline. Открытый исходный код и расширяемая архитектура минимизируют шаблонный код и инфраструктурные накладные расходы, позволяя быстрее итерации и более надежные решения агента.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.