Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.

Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.

AChat.dev — ориентированная на разработчиков платформа для создания, тестирования и развертывания ИИ-чат-агентов с расширенными возможностями. Поддерживает постоянную память диалогов, чтобы агенты помнили прошлые взаимодействия, динамиическую вызов функций к внешним API для получения данных в реальном времени и совместную работу нескольких агентов по ролям. На базе SDK для Python и Node.js включает шаблоны для быстрого запуска, архитектуру плагинов для расширяемости и панели мониторинга для отслеживания производительности. Обеспечивает соответствие GDPR при обработке данных и масштабируется как в облаке, так и в локальных системах.

Agent-Baba предоставляет полный набор инструментов для создания и управления автономными AI-агентами, подходящими для конкретных задач. Он предлагает архитектуру плагинов для расширения возможностей, систему памяти для сохранения контекста диалога и автоматизацию рабочих процессов для последовательного выполнения задач. Разработчики могут интегрировать такие инструменты, как веб-скреперы, базы данных и пользовательские API. Фреймворк упрощает настройку через декларативные схемы YAML или JSON, поддерживает совместную работу нескольких агентов и предоставляет панели мониторинга для отслеживания производительности и логов, что позволяет итеративно улучшать и бесшовно развертывать системы в различных средах.

Учебник Autogen для дебатов AI-агентов предоставляет пошаговую структуру для оркестровки нескольких AI-агентов, участвующих в структурированных дебатах. Он использует модуль AutoGen от LangChain для координации обмена сообщениями, выполнения инструментов и разрешения споров. Пользователи могут изменять шаблоны, настраивать параметры дебатов и просматривать подробные логи и сводки каждого раунда. Идеально для исследователей, оценивающих мнения моделей, или преподавателей, демонстрирующих сотрудничество AI. Этот учебник поставляет многоразовые компоненты кода для полноценной оркестровки дебатов на Python.

Модульный набор инструментов Besser Agentic Framework предназначен для определения, координации и масштабирования AI-агентов. Он позволяет настроить поведение агента, интегрировать внешние инструменты и API, управлять памятью и состоянием агента, а также контролировать выполнение. Основанный на Python, он поддерживает расширяемые плагины, коллаборацию нескольких агентов и встроенное логирование. Разработчики могут быстро прототипировать и разворачивать агентов для задач извлечения данных, автоматизированных исследований и диалоговых ассистентов — все в рамках одного унифицированного фреймворка.

DSpy Agents — это открытый инструментальный набор на Python, упрощающий создание автономных AI-агентов. Он обеспечивает модульную архитектуру для сборки агентов с настраиваемыми инструментами для веб-скрапинга, анализа документов, запросов к базам данных и интеграции с языковыми моделями (OpenAI, Hugging Face). Разработчики могут управлять сложными рабочими процессами с помощью предварительно созданных шаблонов агентов или определять собственные наборы инструментов для автоматизации таких задач, как суммирование исследований, поддержка клиентов и обработка данных. Встроенное управление памятью, логирование, генерация с дополнением поиска, сотрудничество нескольких агентов и лёгкое развёртывание через контейнеры или безсерверные среды ускоряют разработку приложений, управляемых агентами, без лишнего шаблонного кода.

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.