Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.

LiteMultiAgent предоставляет модульный SDK для создания и запуска нескольких AI-агентов параллельно или последовательно, каждый с уникальными ролями и обязанностями. В него встроены хранилища памяти, обмен сообщениями, адаптеры плагинов и циклы выполнения для управления сложной коммуникацией между агентами. Пользователи могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API и контролировать диалоги через логи. Легкий дизайн фреймворка и управление зависимостями делают его идеальным для быстрого прототипирования и развертывания совместных рабочих процессов AI в производстве.

NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.

Rigging — это разработческое решение, упрощающие создание и оркестровку AI-агентов. Она включает регистрацию инструментов и функций, управление контекстом и памятью, построение цепочек рабочих процессов, события обратного вызова и ведение журналов. Разработчики могут интегрировать нескольких провайдеров LLM, создавать собственные плагины и собирать многоступенчатые пайплайны. Типобезопасный SDK на TypeScript обеспечивает модульность и переиспользуемость, ускоряя разработку AI-агентов для чат-ботов, обработки данных и генерации контента.

SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

A2A (Архитектура агент-агент) — это открытая платформа Google для разработки и эксплуатации распределённых ИИ-агентов, работающих совместно. Она предлагает модульные компоненты для определения ролей агентов, каналов связи и разделяемой памяти. Разработчики могут интегрировать различные поставщики LLM, настроить поведение агентов и управлять многошаговыми рабочими процессами. В A2A встроены функции мониторинга, обработки ошибок и возможности воспроизведения для отслеживания взаимодействий агентов. Предоставляя стандартизированный протокол для обнаружения агентов, передачи сообщений и распределения задач, A2A упрощает сложные схемы координации и повышает надёжность масштабируемых приложений на базе агентов в различных средах.

SDK Azure AI Agent — это комплексная рамочная платформа, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных автономных агентов, способных выполнять сложные задачи. Обеспечивает модульную архитектуру, включающую планировщики, исполнители и компоненты памяти, которые совместно оценивают намерения пользователя, планируют действия, вызывают внешние API или пользовательские инструменты и сохраняют состояние. SDK поддерживает интеграцию с различными LLM, что обеспечивает контекстно-зависимые диалоги и принятие решений. Встроенная телеметрия и коннекторы служб Azure позволяют агентам восстанавливаться после ошибок, масштабироваться в облачных средах и поддерживать безопасные взаимодействия. Быстрая разработка прототипов осуществляется с помощью шаблонов CLI и предварительно подготовленных навыков, что позволяет командам развертывать цифровых работников для автоматизации рабочих процессов, улучшения поддержки клиентов или анализа данных.

Примеры Azure AI Foundry Agents предоставляют разработчикам богатый набор сценариев, иллюстрирующих, как использовать SDK и сервисы Azure AI Foundry. Включают разговорных агентов с долгосрочной памятью, планировщиков, разрушающих сложные задачи, агентов с вызовами внешних API, а также мультимодальных агентов с текстом, изображениями и speech. Каждый пример предварительно настроен с конфигурациями окружения, оркестровкой LLM, поиском по векторам и телеметрией для ускорения прототипирования и развертывания надежных AI-решений на Azure.

AutonomousSphere предоставляет всесторонний фреймворк для разработки автономных AI-агентов. Включает интуитивный мастер создания агентов, инструменты CLI и GUI для настройки проектов и движок оркестрации многоагентов, управляющий межагентной коммуникацией и делегированием задач. Панели в реальном времени отображают статус агентов, логи и показатели эффективности, а планирование рабочих процессов автоматизирует повторяющиеся задачи. Интеграции с OpenAI, локальными LLM и внешними API позволяют выполнять сложные операции. Поддержка плагинов, триггеры событий и встроенный отладчик ускоряют разработку. Инструменты совместной работы позволяют командам делиться определениями агентов и контролировать выполнение, делая AutonomousSphere идеальной платформой для масштабирования автоматизации на базе ИИ по различным сценариям.

ModelScope Agent предоставляет модульную платформу на базе Python для оркестровки автономных AI-агентов. В ней реализована интеграция плагинов для внешних инструментов (API, базы данных, поиск), память для сохранения контекста и настраиваемые цепочки агентов для решения сложных задач — извлечения знаний, обработки документов и поддержки принятия решений. Разработчики могут настраивать роли агентов, поведение и подсказки, а также использовать несколько бэкендов LLM для оптимизации производительности и надежности в реальных условиях.

Continuum — это открытая Python-рамка, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов, определяя задачи, инструменты и память в модульной форме. Созданные с помощью Continuum агенты следуют циклу план-выполнение-наблюдение, что позволяет взаимодействовать рассуждения LLM с внешними API вызовами или скриптами. Его расширяемая архитектура поддерживает несколько видов памяти (например, Redis, SQLite), настраиваемые библиотеки инструментов и асинхронное выполнение. Основной упор делается на гибкость: пользователь может писать собственные политики агента, интегрировать сторонние сервисы, такие как базы данных или вебхуки, и разворачивать агенты в различных средах. Событийно-ориентированная оркестрация Continuum регистрирует действия агентов, облегчая отладку и оптимизацию производительности. Независимо от задачи автоматизации загрузки данных, построения диалоговых помощников или оркестрации DevOps-процессов, Continuum обеспечивает масштабируемую основу для рабочих процессов AI-агентов в промышленном масштабе.

CrewAI Quickstart — это набор инструментов для разработчиков, предназначенный для упрощения создания и развертывания разговорных агентов на базе ИИ с использованием фреймворка CrewAI. Он предлагает предварительно настроенную среду Node.js, примерные скрипты для взаимодействия с API CrewAI и лучшие практики по проектированию подсказок, оркестровке агентов и обработке ошибок. С помощью этого быстрого старта команды могут прототипировать чатботов, автоматизировать рабочие процессы и интегрировать AI-ассистентов в существующие приложения за несколько минут, сокращая шаблонный код и обеспечивая единообразие проектов.

Dive — это open-source-фреймворк на Python, предназначенный для создания и выполнения автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи с минимальным ручным вмешательством. Определяя профили агентов в простых YAML-конфигурационных файлах, разработчики могут указывать API, инструменты и модули памяти для задач, таких как извлечение данных, анализ и оркестрация конвейеров. Dive управляет контекстом, состоянием и инженерией промптов, что позволяет реализовать гибкие рабочие потоки с обработкой ошибок и логированием. Модульная архитектура поддерживает широкий спектр языковых моделей и систем поиска, облегчая сборку агентов для автоматизации обслуживания клиентов, генерации контента и процессов DevOps. Фреймворк масштабируется от прототипов до промышленного применения, предлагая CLI-команды и API-интерфейсы для бесшовной интеграции в существующие системы.

NagaAgent — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания, оркестровки и масштабирования агентов ИИ. Она предоставляет систему интеграции инструментов, объекты постоянной разговорной памяти и асинхронный контроллер множества агентов. Разработчики могут регистрировать пользовательские инструменты в виде функций, управлять состоянием агентов и координировать взаимодействия между несколькими агентами. Фреймворк включает логирование, хуки обработки ошибок и предустановки конфигурации для быстрого прототипирования. NagaAgent идеально подходит для построения сложных рабочих процессов — чат-ботов поддержки клиентов, потоков обработки данных или исследовательских помощников — без дополнительных инфраструктурных затрат.

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.

xBrain обеспечивает модульную архитектуру для создания, настройки и оркестрации автономных агентов внутри приложений на Python. Пользователи определяют агентов с конкретными возможностями — например, сбор данных, их анализ или генерация — и собирают их в рабочие процессы, где каждый агент взаимодействует и делегирует задачи. В рамках фреймворка есть планировщик для управления асинхронным выполнением, система плагинов для интеграции внешних API и механизм логирования для мониторинга и отладки в реальном времени. Гибкий интерфейс xBrain поддерживает пользовательские реализации памяти и шаблоны агентов, что позволяет адаптировать поведение под различные области. От чат-ботов и data pipeline до исследовательских экспериментов — xBrain ускоряет разработку сложных систем с несколькими агентами с минимальным объемом шаблонного кода.