Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.

Easy-Agent ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя модульную платформу, которая объединяет LLM с внешними инструментами, памятью сессий в памяти и настраиваемыми потоками действий. Разработчики начинаются с определения набора оберток инструментов, которые предоставляют API или исполняемые файлы, затем создают экземпляр агента с желаемыми стратегиями рассуждений — например, одношаговыми, многошаговыми цепочками или пользовательскими подсказками. Фреймворк управляет контекстом, динамически вызывает инструменты на основе вывода модели и отслеживает историю разговора через память сессии. Поддерживает асинхронное выполнение параллельных задач и надежную обработку ошибок для стабильной работы агента. Абстрагируя сложную оркестрацию, Easy-Agent позволяет командам разворачивать интеллектуальных ассистентов для автоматизированных исследований, ботов поддержки клиентов, потоков извлечения данных и помощников по планированию с минимальными настройками.

Многоагентный помощник ИИ — это модульная платформа на Python, которая управляет несколькими GPT-агентами, назначенными на разные роли, такие как планирование, исследования, анализ и выполнение. Система поддерживает передачу сообщений между агентами, хранение памяти и интеграцию с внешними инструментами и API, позволяя разлагать сложные задачи и совместно решать проблемы. Разработчики могут настраивать поведение агентов, добавлять новые инструменты и конфигурировать рабочие процессы через простые файлы настроек. Используя распределенный вывод логики между специализированными агентами, платформа ускоряет автоматические исследования, анализ данных, принятие решений и автоматизацию задач. В репозитории есть примеры реализации и шаблоны, что позволяет быстро создавать прототипы интеллектуальных помощников и цифровых работников, способных управлять рабочими процессами от начала до конца в бизнесе, образовании и исследованиях.

Pacman AI предлагает полностью функциональную среду на Python и платформу для агентов для классической игры Pacman. Проект реализует основные алгоритмы обучения с подкреплением—Q-обучение и итерацию ценностей—для обучения агентов оптимальным политикам сбора пилюль, навигации по лабиринту и избегания призраков. Пользователи могут задавать собственные функции наград и настраивать гиперпараметры, такие как скорость обучения, коэффициент дисконтирования и стратегию исследования. Эта платформа поддерживает ведение метрик, визуализацию производительности и воспроизводимость экспериментов. Спроектирована для легкой расширяемости, что позволяет исследователям и студентам внедрять новые алгоритмы или нейросетевые подходы и сравнивать их с базовыми методами на сетке в области Pacman.

ADK-Golang — это открытый набор инструментов для разработки агентов в экосистеме Go. Он предоставляет модульную архитектуру для регистрации и управления инструментами (API, базы данных, внешние сервисы), создания динамических шаблонов вопросов и поддержки памяти диалогов для многоточечных взаимодействий. Встроенные паттерны оркестрации и возможности логирования позволяют легко настраивать, тестировать и запускать ИИ-агентов, выполняющих задачи по извлечению данных, автоматизированным рабочим процессам и контекстному общению. ADK-Golang скрывает низкоуровневые вызовы API и оптимизирует весь цикл жизни агента — от инициализации и планирования до выполнения и обработки ответов — полностью на языке Go.

Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

GPT-агент предоставляет модульную платформу для создания интеллектуальных агентов на базе новейших моделей GPT. Пользователи начинают с определения рабочих процессов через визуальный редактор, задавая входные данные, действия и форматы вывода. Платформа поддерживает интеграцию с внешними источниками данных и пользовательскими базами знаний, позволяя агентам выполнять сложные исследования и задачи по резюме. Также доступны API для безголового развертывания и веб-дашборд для мониторинга производительности, настройки параметров модели и просмотра логов разговоров. Независимо от того, автоматизируете ли вы взаимодействие с клиентами, генерируете отчеты или управляете расписанием, GPT-агент обеспечивает полную поддержку от создания агента до масштабируемого производства.