Chainlit — это открытый асинхронный Python фреймворк, предназначенный для помощи разработчикам в быстром создании и развертывании масштабируемых приложений разговорного ИИ и агентов. Он поддерживает интеграцию с популярными библиотеками и фреймворками Python, чтобы обеспечить бесшовный процесс разработки. С помощью Chainlit пользователи могут создавать готовые к производству чат-приложения, которые могут обрабатывать сложные взаимодействия и сохранять контекст разговора.

GRASP предоставляет структурированный конвейер для построения AI-агентов в средах TypeScript или JavaScript. В основе — определение агентов через регистрацию набора инструментов — функций или внешних API-коннекторов — и задание шаблонов подсказок, которые управляют поведением агента. Встроенные модули памяти позволяют агентам хранить и извлекать контекстную информацию, обеспечивая многопроходные диалоги с сохранением состояния. Компонент планирования управляет выбором и выполнением инструментов на основе пользовательского ввода, в то время как слой выполнения обрабатывает вызовы API и обработку результатов. Система плагинов GRASP поддерживает пользовательские расширения, такие как дополненная за счет поиска генерация (RAG), планирование задач и журналы. Модульный дизайн позволяет командам выбирать только необходимые компоненты, что облегчает интеграцию с существующими системами и сервисами для чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов.

OpenAgents Builder предлагает визуальную среду без кода, где пользователи могут собирать рабочие процессы AI-агентов, перетаскивая компоненты, представляющие вызовы LLM, логические ветки и API-действия. Платформа поддерживает интеграцию с крупными языковыми моделями, такими как OpenAI GPT и Anthropic’s Claude, а также позволяет настраивать собственные API-коннекторы для бизнес-систем, таких как CRM или базы данных. Агенты могут сохранять контекст разговора между сессиями с помощью модулей памяти. Встроенные шаблоны для поддержки клиентов, квалификации лидов и поиска в базе знаний ускоряют создание. После настройки агенты тестируются прямо в интерфейсе, затем развертываются через встроенный код, виджет или интеграции с Slack и Microsoft Teams. Панели аналитики в реальном времени отслеживают взаимодействия, паттерны использования и показатели эффективности для постоянной оптимизации поведения и точности агентов.