RagFormation предлагает комплексное решение для реализации рабочих процессов с использованием генерации с дополнением поиска. Платформа обрабатывает различные источники данных, включая документы, веб-страницы и базы данных, и извлекает встраивания с помощью популярных больших языковых моделей (LLMs). Она бесшовно соединяется с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate или Qdrant, для хранения и поиска релевантной информации. Пользователи могут задавать индивидуальные подсказки, настраивать сценарии диалогов и развертывать интерактивные интерфейсы чата или REST API для ответов в режиме реального времени. Встроенный мониторинг, контроль доступа и поддержка нескольких провайдеров LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) позволяют командам быстро прототипировать, повторять и внедрять масштабные решения на базе ИИ, минимизируя затраты на разработку. Низкокодовый SDK и подробная документация ускоряют интеграцию с существующими системами, обеспечивая бесшовное сотрудничество между отделами и сокращая время выхода на рынок.

LLMStack позволяет разработчикам и командам превращать проекты языковых моделей в промышленного уровня приложения за несколько минут. Он предлагает составные рабочие процессы для цепочечной обработки запросов, интеграции векторных хранилищ для семантического поиска и подключатели к внешним API для обогащения данных. Встроенное планирование задач, логирование в реальном времени, информационные панели с метриками и автоматическое масштабирование обеспечивают надежность и отслеживаемость. Пользователи могут развернуть AI-приложения с помощью интерфейса в один клик или API, при этом реализуя контроль доступа, мониторинг производительности и управление версиями — всё без необходимости управлять серверами или DevOps.

Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.

Orkes позволяет разработчикам эффективно создавать и управлять приложениями, используя инструменты на основе ИИ. Он специализируется на управлении микросервисами, обеспечивая бесшовную интеграцию сервисов, автоматизированные рабочие процессы и мониторинг в реальном времени. Платформа направлена на упрощение жизненного цикла разработки, обеспечивая команды возможностью быстрее разрабатывать высококачественные приложения с уменьшенной сложностью.

xBrain обеспечивает модульную архитектуру для создания, настройки и оркестрации автономных агентов внутри приложений на Python. Пользователи определяют агентов с конкретными возможностями — например, сбор данных, их анализ или генерация — и собирают их в рабочие процессы, где каждый агент взаимодействует и делегирует задачи. В рамках фреймворка есть планировщик для управления асинхронным выполнением, система плагинов для интеграции внешних API и механизм логирования для мониторинга и отладки в реальном времени. Гибкий интерфейс xBrain поддерживает пользовательские реализации памяти и шаблоны агентов, что позволяет адаптировать поведение под различные области. От чат-ботов и data pipeline до исследовательских экспериментов — xBrain ускоряет разработку сложных систем с несколькими агентами с минимальным объемом шаблонного кода.

Astro Agents предлагает модульную архитектуру для построения агентов на JavaScript и TypeScript. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты для поиска данных, внедрять хранилища памяти для сохранения контекста диалога и управлять рабочими потоками из нескольких шагов. Поддерживаются различные провайдеры LLM, такие как OpenAI и Hugging Face, и его можно развернуть как статические сайты или безсерверные функции. Благодаря встроенной обозримости и расширяемым плагинам команды могут быстро прототипировать, тестировать и масштабировать ИИ-ассистентов без больших затрат на инфраструктуру.

UnitMesh предлагает гибкую, модульную среду для определения, управления и выполнения цепочек AI-агентов. Обеспечивается бесшовная интеграция с OpenAI, Anthropic и пользовательскими моделями, поддержка SDK для Python и Node.js, встроенные хранилища памяти, подключатели инструментов и архитектура плагинов. Разработчики могут оркестрировать параллельные или последовательные рабочие процессы, отслеживать логи выполнения и расширять функциональность через пользовательские модули. Архитектура, основанная на событиях, гарантирует высокую производительность и масштабируемость в облачных и локальных развертываниях.

В основе своей DAGent представляет рабочие процессы агента в виде ориентированного ациклического графа узлов, где каждый узел может инкапсулировать вызов LLM, пользовательскую функцию или внешний инструмент. Разработчики явно определяют зависимости задач, позволяя выполнять их параллельно и с условной логикой, в то время как фреймворк управляет расписанием, передачей данных и восстановлением после ошибок. DAGent также предоставляет встроенные инструменты визуализации для инспекции структуры и потока выполнения DAG, что повышает отладку и контроль. Благодаря расширяемым типам узлов, поддержке плагинов и бесшовной интеграции с популярными провайдерами LLM, DAGent помогает командам создавать сложные многоступенчатые приложения ИИ, такие как пайплайны данных, разговорные агенты и автоматизированные исследовательские помощники с минимальным количеством шаблонного кода. Его ориентированность на модульность и прозрачность делает его идеальным для масштабируемой оркестровки агентов как в экспериментальных, так и в производственных условиях.

uMel — это продвинутая платформа для разработки и развертывания ИИ, предназначенная для упрощения создания и управления приложениями на базе ИИ. Предоставляя простые в использовании инструменты и интеграции, uMel позволяет разработчикам и организациям создавать надежные решения на основе ИИ, которые могут преобразовать бизнес-процессы и улучшить возможности принятия решений. От работы с данными до развертывания моделей, uMel охватывает все аспекты жизненного цикла ИИ, обеспечивая масштабируемость и оптимизацию производительности.

A2A (Архитектура агент-агент) — это открытая платформа Google для разработки и эксплуатации распределённых ИИ-агентов, работающих совместно. Она предлагает модульные компоненты для определения ролей агентов, каналов связи и разделяемой памяти. Разработчики могут интегрировать различные поставщики LLM, настроить поведение агентов и управлять многошаговыми рабочими процессами. В A2A встроены функции мониторинга, обработки ошибок и возможности воспроизведения для отслеживания взаимодействий агентов. Предоставляя стандартизированный протокол для обнаружения агентов, передачи сообщений и распределения задач, A2A упрощает сложные схемы координации и повышает надёжность масштабируемых приложений на базе агентов в различных средах.

Agentic Kernel предлагает раздельную архитектуру для построения AI-агентов путём композиции переиспользуемых компонентов. Разработчики могут определять планировочные пайплайны для разбивки целей, настраивать короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти с помощью embedding или файловых бэкендов, а также регистрировать внешние инструменты или API для выполнения действий. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, циклы отражения агента и встроенное планирование для управления рабочими потоками. Его модульный дизайн совместим с любым поставщиком LLM и пользовательскими компонентами, что обеспечивает возможность использования, например, в чат-ботах, автоматизации исследований и обработки данных. Благодаря прозрачной регистрации логов, управлению состоянием и простоте интеграции, Agentic Kernel ускоряет разработку с возможностью масштабирования и поддержки в AI-решениях.

Defang — это инструмент развертывания в облаке, использующий ИИ, который позволяет разработчикам легко и безопасно развертывать приложения на выбранном ими облаке с использованием одной команды. Он мгновенно превращает любой проект, совместимый с Docker Compose, в работу развертывания, предлагает отладку, управляемую ИИ, и поддерживает любой язык программирования или фреймворк. Независимо от того, используете ли вы AWS, GCP или DigitalOcean, Defang обеспечивает безопасность, масштабируемость и экономическую эффективность ваших развертываний. Платформа поддерживает различные среды, такие как разработка, тестирование и производство, что делает ее идеальной для проектов любого масштаба.