HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.

MCP Crew AI — это разработчикский фреймворк, упрощающий создание и координацию GPT-агентов в командных работах. Определяя роли менеджера, работника и мониторинга, он автоматизирует делегирование задач, их выполнение и контроль. В комплекте встроена поддержка API OpenAI, модульная архитектура для пользовательских плагинов агентов и CLI для запуска и мониторинга вашей команды. MCP Crew AI ускоряет разработку систем с несколькими агентами, облегчая создание масштабируемых, прозрачных и легко поддерживаемых рабочих процессов на базе ИИ.

Multi-Agent ColComp — это расширяемая, с открытым исходным кодом структура для организации команды агентов ИИ при выполнении сложных задач. Разработчики могут задавать различные роли агентов, настраивать каналы связи и обмениваться контекстными данными через единое хранилище памяти. Библиотека включает компоненты plug-and-play для переговоров, координации и построения консенсуса. В примерах демонстрируются совместное создание текста, распределенное планирование и моделирование мультиагентов. Модульный дизайн облегчает расширение, позволяя командам быстро прототипировать и оценивать стратегии мультиагентов в исследованиях или в производственной среде.

Nefi.ai — это облачная платформа для разработки, обучения и оркестровки AI-агентов без необходимости программировать. Она предоставляет визуальный интерфейс для сборки блоков, таких как модули LLM, поиск по векторной базе данных, внешние API, условная логика и системы памяти. Агентов можно обучать на пользовательских документах или связывать с корпоративными данными. После создания они могут выпускаться в виде чат-ботов, электронных помощников или запланированных задач. Продвинутые функции включают информационные панели мониторинга, управление версиями, контроль доступа на основе ролей и интеграцию с Slack, Teams и Zapier.

OpenAGI предоставляет единое окружение для создания автономных агентов ИИ, выполняющих задачи, такие как извлечение данных, обработка документов, автоматизация поддержки клиентов и исследовательская помощь. Пользователи могут настраивать поведение агентов через визуальные рабочие процессы, интегрировать любые LLM-эндпоинты и выводить агентов в промышленную эксплуатацию с встроенным мониторингом и логированием. Платформа упрощает итерационные тестирования, коллаборацию и масштабируемость, обеспечивая быстрый запуск решений по интеллектуальной автоматизации.

Triagent предоставляет архитектуру с тремя агентами, включающую модули Страategist, Researcher и Executor. Стратег разбивает высокоуровневые цели на выполнимые шаги, Исследователь извлекает и синтезирует данные из документов, API и веб-источников, а Исполнитель выполняет задачи, такие как генерация текста, создание файлов или вызов HTTP-запросов. Основанный на языковых моделях OpenAI и расширяемый через систему плагинов, Triagent поддерживает управление памятью, параллельную обработку и интеграции с внешними API. Разработчики могут настраивать запросы, задавать лимиты ресурсов и визуализировать прогресс задач через CLI или веб-дашборд, упрощая автоматизацию многошаговых процессов.

pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.