Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.

MInD — это фреймворк памяти на Python, предназначенный для расширения возможностей LLM-агентов с надежной памятью. Он позволяет агентам захватывать пользовательские вводы и системные события как эпизодические логи, сокращать эти логи в семантические резюме и извлекать релевантные воспоминания по требованию. Благодаря настраиваемым политикам хранения, поиску по похожести и автоматическому суммированию, MInD поддерживает постоянно доступную базу знаний, которую используют агенты для точного воспоминания предыдущих взаимодействий, адаптации ответов на основе истории и предоставления персонализированных, связных диалогов в течение нескольких сессий.

Multi-Agents предоставляет структурированную среду, в которой разные агенты ИИ — такие как планировщики, исполнители и критики — работают вместе для решения многошаговых задач. Агент планировщик разбивает общие цели на подсистемы задач, исполнитель взаимодействует с внешними API или инструментами для выполнения каждого шага, а критик проверяет результаты на точность и согласованность. Модули памяти позволяют агентам сохранять контекст в ходе взаимодействий, а система обмена сообщениями обеспечивает беспрепятственную коммуникацию. Эта структура расширяема, что позволяет добавлять собственные роли, интегрировать собственные инструменты и менять бэкенды LLM для специальных случаев использования.

Julep AI Responses — это рамочная платформа для ИИ-агентов, доступная как SDK для Node.js и облачная платформа. Разработчики инициализируют объект Agent, определяют обработчики onMessage для пользовательских ответов, управляют состоянием сессии для контекстных диалогов и интегрируют плагины или внешние API. Платформа осуществляет хостинг и масштабирование, позволяя быстро прототипировать и развертывать чат-ботов, клиентов поддержки или внутренних помощников с минимальными настройками.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

Promptsion — это расширение для Chrome, улучшенное ИИ, разработанное для упрощения вашего исследования в Интернете. Оно предоставляет мгновенные ответы, понимая контекст выделенных текстов, устраняя необходимость в бесконечном переключении между вкладками и копировании и вставке. С такими функциями, как умные папки и контекстные ответы, оно значительно повышает производительность и организацию. Promptsion доступен в нескольких ценовых категориях, включая бесплатную версию, что делает его доступным как для случайных пользователей интернета, так и для профессиональных исследователей.

Tiny-OAI-MCP-Agent предоставляет небольшую расширяемую архитектуру агента на основе API OpenAI. Реализует цикл мультиязыкового процесса (MCP) для рассуждений, памяти и использования инструментов. Вы определяете инструменты (API, операции с файлами, выполнение кода), и агент планирует задачи, вспоминает контекст, вызывает инструменты и повторяет итерации по результатам. Эта минимальная кодовая база позволяет разработчикам экспериментировать с автономными рабочими потоками, пользовательскими эвристиками и продвинутыми шаблонами подсказок, автоматически управляя вызовами API, состоянием и восстановлением ошибок.