Minerva — расширяемый фреймворк AI-агентов, предназначенный для автоматизации сложных рабочих процессов с помощью больших языковых моделей. Разработчики могут интегрировать внешние инструменты — такие как поиск в интернете, вызовы API или обработку файлов, определять собственные стратегии планирования и управлять разговорной или постоянной памятью. Minerva поддерживает синхронное и асинхронное выполнение задач, настраиваемое логирование и архитектуру плагинов, что облегчает прототипирование, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, способных рассуждать, планировать и использовать инструменты в реальных сценариях.

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.

AI Agent Playground обеспечивает модульную среду для разработки и исследований, позволяющую создавать сложных AI-агентов, способных reasoning, планировать и выполнять задачи автономно. Используя подключаемые системы памяти, настраиваемые интерфейсы инструментов и расширяемую архитектуру плагинов, пользователи могут определять агентов, взаимодействующих с веб-сервисами, базами данных и пользовательскими API. Обрамление содержит заранее подготовленные шаблоны для типичных ролей, таких как поиск информации, анализ данных и автоматизированное тестирование, а также поддерживает глубокую настройку логики принятия решений. Пользователи могут контролировать потоки работы агентов через командную строку, интегрировать их в CI/CD-процессы и развертывать на любой платформе, поддерживающей Python. Его открытая природа способствует быстрым инновациям в области автономных возможностей агентов благодаря вкладу сообществ.

BambooAI объединяет набор модульных библиотек Python, утилит и шаблонов, предназначенных для упрощения создания и развертывания автономных AI-агентов. В основе стоит гибкая архитектура памяти—векторные базы данных и временные кэши—а также настраиваемые механизмы поиска для рабочих процессов RAG. Разработчики могут легко интегрировать инструменты, такие как поиск в интернете, Википедия, операции с файлами, запросы к базам данных и выполнение Python-кода. Фреймворк поддерживает основные API LLM (OpenAI, Anthropic) и локальный хостинг моделей. Агенты управляются через CLI, RESTful сервис или встроены в приложения. Функции логирования, мониторинга и восстановления ошибок обеспечивают надежность работы. Сообщество расширяет возможности с помощью плагинов и расширений, делая BambooAI адаптируемым под уникальные области и рабочие процессы.

Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.