Agenite — это фреймворк AI-агентов на базе Python, предназначенный для упрощения создания, оркестрации и управления автономными агентами. Предоставляет модульные компоненты, такие как хранилища памяти, планировщики задач и каналы коммуникации на основе событий, что позволяет разработчикам создавать агентов с состояниями, многошаговым рассуждением и асинхронными рабочими потоками. Платформа содержит адаптеры для подключения к внешним API, базам данных и очередь сообщений, а его расширяемая архитектура поддерживает индивидуальные модуля для обработки естественного языка, поиска данных и принятия решений. Встроенные backend'ы хранения для Redis, SQL и кешей в памяти обеспечивают постоянное состояние агентов и поддержку масштабируемых развертываний. Также включает командную строку и JSON-RPC сервер для удаленного контроля и интеграции с системами мониторинга.

HexaBot предназначен для упрощения разработки и развертывания интеллектуальных автономных агентов. Он обеспечивает модульные пайплайны, разбивающие сложные задачи на управляемые шаги, а также постоянное хранилище памяти для сохранения контекста между сессиями. Разработчики могут подключать агентов к внешним API, базам данных и сторонним сервисам через экосистему плагинов. Мониторинг в реальном времени и логирование обеспечивают прозрачность поведения агентов, а SDK для Python и JavaScript позволяют быстро интегрировать их в существующие приложения. Масштабируемая инфраструктура HexaBot обрабатывает высокий уровень одновременных запросов и поддерживает версионное развертывание для надежного использования в производстве.

В основе Memary лежит модульная система управления памятью, специально разработанная для больших языковых моделей-агентов. Через абстрагирование взаимодействий с помощью общего API она поддерживает несколько бекендов, включая словари в памяти, Redis для распределенного кэширования и векторные хранилища, такие как Pinecone или FAISS, для семантического поиска. Пользователи могут определять схемы памяти (эпизодическую, семантическую или долгосрочную) и использовать модели встраивания для автоматического наполнения векторных хранилищ. Функции поиска позволяют вспоминать релевантную память в ходе диалогов, повышая качество ответов и релевантность прошлых взаимодействий или области данных. Благодаря расширяемой архитектуре, Memary может интегрировать пользовательские бекенды и функции встраивания, делая его идеальным для разработки надежных, с состоянием AI-приложений, таких как виртуальные помощники, боты службы поддержки клиентов и инструменты исследования, требующие долговременного хранения знаний.