bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

Пример LLM Agents предоставляет практическую базу кода для создания AI-агентов на Python. Демонстрирует регистрацию пользовательских инструментов (поиск в сети, математический решатель через WolframAlpha, CSV-анализатор, Python REPL), создание чат- и поисковых агентов, а также подключение к векторным хранилищам для ответов на вопросы по документам. Репозиторий иллюстрирует шаблоны для сохранения памяти диалогов, динамической маршрутизации вызовов инструментов и цепочки нескольких подсказок LLM для решения сложных задач. Пользователи учатся интегрировать сторонние API, структурировать рабочие процессы агентов и расширять рамки новыми возможностями, — практическое руководство для разработчиков-экспериментов и прототипирования.

Модульный AI-агент на Python, предлагающий чат, запоминание контекста и автоматическое выполнение задач. В системе реализована поддержка веб-браузинга, управления файлами, отправки электронной почты и планирования через плагины. Использует модели OpenAI или локальные языковые модели и хранилище памяти на SQLite, что позволяет сохранять историю диалогов и адаптировать ответы со временем. Разработчики могут расширять возможности с помощью собственных модулей, создавая персонализированный помощник для повышения продуктивности, исследований или домашней автоматизации.

AAGPT — расширяемая, с открытым исходным кодом платформа для AI-агентов, предназначенная для построения автономных агентов. Она позволяет задавать высокоуровневые цели, управлять диалоговой памятью, планировать многошаговые задачи и интегрировать внешние инструменты или API. Используя простой конфигурационный файл и Python SDK, вы можете настраивать поведение агента, определять собственные действия и запускать агентов, взаимодействующих с источниками данных, выполняющих команды и обучающихся на прошлых взаимодействиях для повышения эффективности со временем.