Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.

ReasonChain предоставляет модульную конвейерную систему для построения последовательностей операций на базе LLM, где вывод каждого шага подается на вход следующему. Пользователи могут определять пользовательские узлы цепочек для генерации подсказок, вызова API у разных поставщиков LLM, условной логики маршрутизации и функций агрегирования финальных результатов. Встроенные инструменты для отладки и логирования позволяют отслеживать промежуточные состояния, поддерживают запросы к векторным базам данных и легко расширяются с помощью пользовательских модулей. Независимо от целей — решение многоступенчатых задач рассуждения, организация преобразований данных или создание диалоговых агентов с памятью — ReasonChain предоставляет прозрачную, многократно используемую и тестируемую среду. Его дизайн стимулирует эксперименты с стратегиями цепочек мысли, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и решений для производства AI.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

Kin Kernel — это легкий, открытый каркас для построения цифровых работников на базе ИИ. Он обеспечивает единый механизм для оркестрации больших языковых моделей, управления контекстной памятью и интеграции пользовательских инструментов или API. Благодаря архитектуре, основанной на событиях, Kin Kernel поддерживает асинхронное выполнение задач, отслеживание сессий и расширяемые плагины. Разработчики могут определять поведение агента, регистрировать внешние функции и настраивать маршрутизацию через множество LLM для автоматизации процессов, от извлечения данных до поддержки клиентов. В системе встроена регистрация журналов и обработка ошибок для мониторинга и отладки. Для гибкости Kin Kernel может быть интегрирован в веб-сервисы, микросервисы или самостоятельные Python-приложения, что позволяет организациям разворачивать надежных агентов ИИ в масштабах.

sma-begin создает оптимизированную базу кода для создания ИИ-агентов, абстрагируя такие компоненты, как обработка ввода, логика принятия решений и генерация вывода. В ядре реализована петля агента, которая запрашивает у LLM, интерпретирует ответ и, при необходимости, выполняет интегрированные инструменты, такие как HTTP-клиенты, файловые обработчики или пользовательские скрипты. Модули памяти позволяют агенту вспоминать предыдущие взаимодействия или контекст, а цепочка подсказок поддерживает многозадачные рабочие процессы. Обработка ошибок ловит сбои API или неверные выводы инструментов. Разработчикам достаточно определить подсказки, инструменты и желаемое поведение. Минимальным объемом шаблонного кода sma-begin ускоряет прототипирование чатботов, автоматических сценариев или специализированных помощников на любой платформе с поддержкой Python.

Agent Adapters разработан для предоставления разработчикам согласованного интерфейса для подключения AI-агентов к внешним службам и фреймворкам. Благодаря модульной архитектуре он включает предварительно созданные адаптеры для HTTP API, платформ обмена сообщениями, таких как Slack и Teams, и пользовательских конечных точек инструментов. Каждый адаптер занимается парсингом запросов, отображением ответов, обработкой ошибок и имеет опциональные хуки для логирования или мониторинга. Разработчики также могут регистрировать собственные адаптеры, реализуя заданный интерфейс и настраивая параметры адаптера в настройках агента. Такой подход снижает количество повторяющегося кода, обеспечивает единообразное выполнение рабочих процессов и ускоряет развертывание агентов в разных средах без переписывания логики интеграции.

Agentic Solver предоставляет полный набор инструментов для разработки автономных ИИ-агентов, использующих большие языковые модели (LLMs) для решения реальных задач. Он включает компоненты для разбиения задач, планирования, выполнения и оценки результатов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на последовательные действия. Пользователи могут интегрировать внешние API, пользовательские функции и системы хранения памяти, расширяя возможности агентов, а встроенные механизмы логгирования и повторных попыток обеспечивают устойчивость. Написанный на Python, этот фреймворк поддерживает модульные пайплайны и гибкие шаблоны подсказок, что ускоряет экспериментирование. Будь то автоматизация поддержки клиентов, анализ данных или создание контента, Agentic Solver облегчает весь жизненный цикл — от первоначальной настройки и регистрации инструментов до постоянного мониторинга и оптимизации эффективности.

AI Agents with LangGraph использует графовое представление для определения отношений и коммуникации между автономными ИИ-агентами. Каждый узел представляет собой агента или инструмент, что позволяет разложить задачу, настроить подсказки и динамически маршрутизировать действия. Фреймворк легко интегрируется с популярными LLM и поддерживает пользовательские функции инструментов, хранилища памяти и ведение журналов для отладки. Разработчики могут быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов, автоматизировать многошаговые процессы и экспериментировать с совместным взаимодействием агентов всего в нескольких строках Python.

Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.

Бэкэнд LangGraph-GUI — это проект с открытым исходным кодом на FastAPI, обеспечивающий графический интерфейс LangGraph. Он обрабатывает операции CRUD для узлов и ребер графа, управляет выполнением рабочих процессов с разными языковыми моделями и возвращает результаты в реальном времени. Поддерживает аутентификацию, логирование и расширяемость за счет пользовательских плагинов, позволяя пользователям прототипировать, тестировать и внедрять сложные рабочие процессы обработки естественного языка с помощью визуального программирования при полном контроле над конвейерами выполнения.

LangGraph Learn сочетает визуальный интерфейс программирования с базовым SDK на Python для помощи пользователям в создании сложных рабочих процессов агентов ИИ в виде направленных графов. Каждый узел представляет собой функциональный компонент, такой как шаблоны подсказок, вызовы моделей, условная логика или обработка данных. Пользователи могут соединять узлы, чтобы определить порядок выполнения, настраивать свойства узлов через графический интерфейс и запускать пайплайн поэтапно или полностью. Панели отображения и отладки в реальном времени показывают промежуточные результаты, а встроенные шаблоны ускоряют распространённые задачи, такие как ответы на вопросы, суммирование или поиск знаний. Графы можно экспортировать как самостоятельные скрипты Python для развертывания в продакшене. LangGraph Learn идеально подходит для обучения, быстрого прототипирования и совместной разработки агентов ИИ без необходимости писать много кода.