Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

Council предоставляет структурированную среду для проектирования ИИ-агентов, определяя роли, связывая задания в цепочки и интегрируя внешние инструменты или API. Пользователи могут настраивать хранилища памяти, управлять состоянием агентов и реализовывать сложные пайплайны рассуждений. Архитектура плагинов Council обеспечивает бесшовную интеграцию с NLP-сервисами, источниками данных и сторонними инструментами, что позволяет быстро прототипировать и развертывать системы с несколькими агентами, координирующими выполнение сложных задач надежно.

В основе LionAGI — модульная архитектура для определения и выполнения зависимых стадий задач, разбиение сложных проблем на логические компоненты, обрабатываемые последовательно или параллельно. Каждая стадия может использовать настраиваемую подсказку, хранилище памяти и логику принятия решений для адаптации поведения в зависимости от предыдущих результатов. Разработчики могут интегрировать любые поддерживаемые API LLM или модели, размещённые самостоятельно, настраивать наблюдаемые пространства и определять отображения действий для создания агентов, планирующих, рассуждающих и обучающихся за несколько циклов. Встроенные инструменты логгирования, восстановления ошибок и аналитики позволяют отслеживать работу в реальном времени и итеративно совершенствовать модель. Не важно, автоматизируете ли вы исследовательские рабочие процессы, генерируете отчёты или оркеструете автономные процессы, LionAGI ускоряет создание умных, адаптивных ИИ-агентов с минимальным количеством шаблонного кода.

ManasAI — это основанный на Python фреймворк, позволяющий создавать автономных AI-агентов с встроенным состоянием и модульной архитектурой. Он предоставляет основные абстракции для рассуждения агентом, краткосрочной и долгосрочной памяти, интеграции внешних инструментов и API, обработки событий на основе сообщений и оркестрации mehrere агентов. Агентов можно настраивать для управления контекстом, выполнения задач, обработки повторных попыток и сбора обратной связи. Его расширяемая архитектура позволяет разработчикам адаптировать бэкенды памяти, инструменты и оркестраторы под конкретные рабочие процессы, что делает его идеальным для прототипирования чат-ботов, цифровых работников и автоматизированных пайплайнов, требующих устойчивого контекста и сложных взаимодействий.

Swarms.ai предоставляет визуальный интерфейс для определения и соединения нескольких агентов ИИ в умные рабочие процессы. Каждый агент можно настроить с определёнными ролями, источниками данных и кастомными интеграциями API. Агенты взаимодействуют путём обмена сообщениями, запуска действий и обмена контекстом, чтобы решить сложные задачи от начала до конца. Платформа предлагает контроль доступа по ролям, управление версиями и анализ в реальном времени для отслеживания эффективности стаи. Не требуется программирование: пользователи перетаскивают компоненты, задают триггеры и связывают выходы для автоматизированных процессов поддержки, продаж, операционных задач и др.

Модуль мультитейновой системы предоставляет модульную структуру для создания и оркестровки нескольких ИИ-агентов внутри приложений на Python. Он включает менеджер агентов для запуска и мониторинга, коммуникационную основу, поддерживающую различные протоколы (например, обмен сообщениями, широковещание событий), а также настраиваемые хранилища памяти для сохранения знаний на длительный срок. Разработчики могут определять разные роли агентов, назначать специальные задачи и настраивать стратегии сотрудничества, такие как формирование консенсуса или голосование. Фреймворк легко интегрируется с внешними ИИ-моделями и базами знаний, позволяя агентам reasoning, учиться и адаптироваться. Идеально подходит для распределённых симуляций, групп разговорных агентов и автоматизированных решений, ускоряет решение сложных задач за счёт параллельной автономии.

Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.

Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.

OpenAI Agents MCP Server предоставляет прочную основу для развертывания и управления автономными агентами на базе моделей OpenAI. Он предлагает гибкий RESTful API для создания, настройки и управления агентами, позволяя разработчикам оркестровать многошаговые задачи, координировать взаимодействия между агентами и сохранять постоянную память между сессиями. Фреймворк поддерживает плагинообразные интеграции инструментов, расширенное логирование диалогов и настраиваемые стратегии планирования. Абстрагируя инфраструктурные аспекты, MCP Server упрощает разработку, ускоряет прототипирование и обеспечивает масштабируемость развертываний в продакшене — для чат-ассистентов, автоматизации рабочих процессов и цифровых работников на базе ИИ.

Pipe Pilot — это инструмент с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам создавать, визуализировать и управлять ИИ-конвейерами на Python. Он предлагает декларативный API или YAML-конфигурацию для связывания задач, таких как генерация текста, классификация, обогащение данных и вызовы REST API. Пользователи могут реализовать условные ветки, циклы, повторы и обработчики ошибок для создания надежных рабочих процессов. Pipe Pilot сохраняет контекст выполнения, регистрирует каждый шаг и поддерживает режимы параллельного или последовательного выполнения. Он интегрируется с основными поставщиками LLM, пользовательскими функциями и сторонними службами, что делает его идеальным для автоматизации отчетов, чат-ботов, интеллектуальной обработки данных и сложных многоступенчатых AI-приложений.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

Suna позволяет организациям создавать комплексных AI-агентов, выполняющих повторяющиеся задачи, подключающихся к API и управляя многошаговыми рабочими процессами. С помощью интерфейса drag-and-drop пользователи могут определять триггеры, отображать потоки данных и интегрировать сторонние сервисы, такие как CRM, электронная почта и базы данных. Платформа использует большие языковые модели для предоставления возможностей понимания естественного языка и принятия решений внутри каждого агента. Благодаря встроенному мониторингу, логам и оповещениям команды могут отслеживать производительность агентов и оптимизировать рабочие процессы в реальном времени. Suna также предлагает контроль версий, функции совместной работы и безопасные параметры развертывания, обеспечивая масштабируемость и управление. От автоматизации поддержки клиентов до извлечения данных и генерации отчетов — Suna помогает бизнесу автоматизировать операции в масштабах.

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.

TinyAgent предоставляет легкий каркас для организации сложных задач с помощью моделей GPT от OpenAI. Разработчики устанавливают его через pip, настраивают API-ключ, определяют инструменты или плагины и используют память для поддержки многошаговых диалогов. TinyAgent поддерживает цепочку задач, интеграцию внешних API и сохранение памяти пользователя или системы. Его простое Python API позволяет быстро прототипировать автономные рабочие процессы анализа данных, чат-ботов, ассистентов по генерации кода и любые другие сценарии с интеллектуальным агентом, обладающим состоянием. Библиотека полностью открытая, расширяемая и платформонезависимая.

WanderMind предлагает модульную архитектуру для построения самоуправляемых агентов ИИ. Она управляет постоянным хранилищем памяти для сохранения контекста между сессиями, объединяет внешние инструменты и API для расширенной функциональности и управляет многосложным рассуждением через настраиваемые планировщики. Разработчики могут подключать разные поставщики LLM, определять асинхронные задачи и расширять систему новыми адаптерами инструментов. Этот фреймворк ускоряет эксперименты с автономными рабочими процессами, позволяя создавать приложения от поиска идей до автоматизированных исследовательских помощников без значительных инженерных затрат.

Devon предоставляет комплекс инструментов для определения, оркестровки и выполнения автономных агентов внутри Python-приложений. Пользователи могут определять цели агента, задавать вызываемые задачи и связывать действия на основе условий. Благодаря интеграции с языковыми моделями типа GPT и локальными векторными хранилищами, агенты поглощают и интерпретируют входные данные пользователей, извлекают контекстуальные знания и разрабатывают планы. Фреймворк поддерживает долговременную память благодаря модульным бекэндам хранения, позволяя агентам вспомнить прошлые взаимодействия. Встроенные компоненты мониторинга и логирования обеспечивают отслеживание в реальном времени, а CLI и SDK ускоряют разработку и развёртывание. Подходит для автоматизации поддержки клиентов, аналитики данных и рутинных бизнес-процессов, Devon ускоряет создание масштабируемых цифровых работников.

Multi-LLM Dynamic Agent Router — это открытая архитектура для построения сотрудничества агентов ИИ. Она включает динамический маршрутизатор, который направляет суб-запросы на оптимальные языковые модели, и интерфейс GraphQL для определения комбинированных подсказок, запроса результатов и объединения ответов. Это позволяет разработчикам разбивать задачи на микро-подсказки, отправлять их на специализированные LLM и программно объединять выводы, обеспечивая более релевантные, эффективные и легко поддерживаемые решения.

mini-agi разработан, чтобы упростить создание автономных ИИ-агентов, предоставляя минимальный и модульный каркас. Написанный на Python, он использует языковые модели OpenAI для интерпретации высокоуровневых целей, разложения их на подзадачи и оркестрации вызовов инструментов, таких как HTTP-запросы, операции с файлами или пользовательские действия. В рамках фреймворка реализовано хранилище памяти для отслеживания состояния агента и результатов, модуль планирования для разбиения задач с использованием эвристик на основе стоимости, и модуль исполнения, который последовательно вызывает инструменты. С помощью конфигурационных файлов пользователи могут вставлять собственные инструменты, определять шаблоны подсказок и регулировать глубину планирования. Легкая архитектура mini-agi делает его идеальным для прототипирования ИИ-агентов, выполняющих исследовательские запросы, автоматизирующих рабочие процессы или автономно генерирующих код.

Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

Real-Agents предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные задачи. Построенный на Python и совместимый с основными моделями больших языковых моделей, фреймворк имеет модульный дизайн, включающий основные компоненты для понимания языка, рассуждения, хранения памяти и выполнения инструментов. Разработчики могут быстро интегрировать внешние сервисы, такие как веб-API, базы данных и пользовательские функции, расширяя возможности агентов. Real-Agents поддерживает механизмы памяти для сохранения контекста между взаимодействиями, что позволяет вести диалоги с несколькими этапами и реализовывать рабочие процессы длительного времени. Платформа также включает инструменты для логгирования, отладки и масштабирования агентов в производственной среде. Благодаря абстрагированию низкоуровневых деталей, Real-Agents ускоряет цикл разработки, позволяя командам сосредоточиться на логике конкретных задач и предлагать мощные автоматизированные решения.