FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

AI-Agents предоставляет модульный набор инструментов для создания автономных AI-агентов, способных планировать, выполнять и самостоятельно контролировать задачи. Встроенная поддержка позволяет интегрировать инструменты — такие как поиск в интернете, обработка данных и пользовательские API — и включает компонент памяти для сохранения и вызова контекста. Благодаря системе плагинов, агенты могут динамически загружать новые возможности, а асинхронное выполнение обеспечивает эффективность работы с несколькими шагами. Фреймворк использует LangChain для продвинутого логического рассуждения и облегчает развертывание в средах Python на macOS, Windows или Linux.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

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.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

AgentUniverse предоставляет унифицированный SDK на Python для проектирования, оркестровки и запуска автономных AI-агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API, поддерживать разговорную память и сочленять многошаговые задачи. Поддержка LangChain, пользовательских плагинов инструментов и настраиваемых сред выполнения ускоряет разработку и развертывание агентов. Встроенный мониторинг и журналирование обеспечивают работу в реальном времени, а модульная архитектура облегчит расширение новыми возможностями или моделями AI.

Crayon позволяет разработчикам создавать автономных AI-агентов в JavaScript/Node.js, которые могут вызывать внешние API, поддерживать историю разговоров, планировать многошаговые задачи и управлять асинхронными процессами. В ядре реализован цикл планирования-исполнения, разбивающий общие цели на конкретные действия, интегрирующийся с пользовательскими наборами инструментов и использующий модули памяти для хранения и вспоминания информации между сессиями. Фреймворк поддерживает несколько бекендов памяти, интеграцию инструментов через плагины и расширенную систему логирования для отладки. Разработчики могут конфигурировать поведение агента через подсказки и пайплайны на базе YAML, что позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы, такие как сбор данных, формирование отчетов и интерактивные чат-боты. Архитектура Crayon поощряет расширяемость, позволяя командам интегрировать специализированные инструменты и адаптировать агентов под уникальные бизнес-требования.

e2e-chainlit-chatbot — это пример, демонстрирующий полный цикл разработки conversational AI агента с использованием Chainlit. В репозитории есть полный код для запуска локального веб-сервера, осуществляющего хостинг интерактивного интерфейса чата, интеграцию с крупными языковыми моделями для ответов и управление контекстом диалога между сообщениями. Предусмотрены настраиваемые шаблоны подсказок, многосредовые рабочие процессы и потоковая передача ответов в реальном времени. Разработчики могут настраивать API-ключи, корректировать параметры модели и расширять систему с помощью собственной логики или интеграций. Благодаря минимальному количеству зависимостей и ясной документации, этот проект ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми чат-ботами и служит фундаментом для производственных решений. Также доступны примеры настройки интерфейсных компонентов, ведения журнала и обработки ошибок. Проект предназначен для беспрепятственной интеграции с облачными платформами и подходит как для прототипов, так и для использования в реальном производстве.

LangChain Google Gemini Agent — это библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов, основанных на моделях языка Gemini от Google. Она объединяет модульный подход LangChain — позволяющий создавать цепочки подсказок, управлять памятью и интегрировать инструменты — с продвинутым пониманием естественного языка Gemini. Пользователи могут задавать собственные инструменты для вызова API, запросов к базам данных, веб-скрапинга и суммирования документов; управлять ими через агента, который интерпретирует входные данные пользователя, выбирает подходящие инструменты и формирует согласованные ответы. Итог — гибкий агент, способный к многошаговому рассуждению, доступу к данным в реальном времени и контекстным диалогам, идеально подходящий для создания чат-ботов, исследовательских помощников и автоматизированных рабочих процессов, с возможностью интеграции с популярными хранилищами векторов и облачными сервисами для масштабируемости.

LiteSwarm — это комплексная структура оркестрации агентов ИИ, предназначенная для облегчения совместной работы нескольких специализированных агентов. Пользователи определяют отдельных агентов с разными ролями — такими как извлечение данных, анализ, суммирование или вызовы внешних API — и связывают их в визуальный рабочий процесс. LiteSwarm занимается коммуникацией между агентами, хранением постоянной памяти, восстановлением после ошибок и логированием. Поддерживает интеграцию API, расширения кода и мониторинг в реальном времени, что позволяет командам проектировать, тестировать и внедрять сложные решения с несколькими агентами без большого инженерного времени.

LLM-Agent — легкое и расширяемое фреймворк для построения AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он предоставляет абстракции для памяти диалога, динамических шаблонов подсказок и бесшовной интеграции пользовательских инструментов или API. Разработчики могут управлять процессами многошагового рассуждения, сохранять состояние между взаимодействиями и автоматизировать сложные задачи, такие как извлечение данных, создание отчетов и поддержка принятия решений. Объединив управление памятью, использование инструментов и планирование, LLM-Agent ускоряет создание интеллектуальных, ориентированных на задачи агентов на Python.

MARL-DPP — это открытый исходный код, позволяющий организовать многоагентное обучение с подкреплением (MARL) с принудительным разнообразием через детерминантные точечные процессы (DPP). Традиционные подходы MARL часто сталкиваются с сходимостью политик к похожему поведению; MARL-DPP решает эту проблему, внедряя меры на базе DPP, чтобы поощрять агентов сохранять разнообразное распределение действий. Набор инструментов предоставляет модульный код для включения DPP в цели обучения, выбор политик и управление исследованием. В комплект входит готовое интегрирование с стандартными средами OpenAI Gym и Multi-Agent Particle Environment (MPE), а также утилиты для управления гиперпараметрами, журналирования и визуализации метрик разнообразия. Исследователи могут оценить влияние ограничений на разнообразие на кооперативные задачи, ресурсо-распределение и соревновательные игры. Расширяемый дизайн поддерживает пользовательские среды и продвинутые алгоритмы, способствуя исследованию новых вариантов MARL-DPP.

Meta-Agent-with-More-Agents — это расширяемая open-source архитектура метаагента, позволяющая нескольким специализированным подагентам взаимодействовать для выполнения сложных задач. Utilizes LangChain для оркестровки агентов и API OpenAI для обработки естественного языка. Разработчики могут создавать пользовательские агенты для задач извлечения данных, анализа чувств, принятия решений или генерации контента. Мета-агент координирует разбиение задачи, отправляет цели подходящим агентам, собирает их выходные данные и итеративно уточняет результаты через циклы обратной связи. Модульная архитектура поддерживает параллельную обработку, ведение журналов и обработку ошибок. Идеально подходит для автоматизации многозадачных процессов, исследовательских пайплайнов и систем поддержки решений, она упрощает создание надежных распределенных ИИ-систем, абстрагируя коммуникацию между агентами и управление жизненным циклом.

MIU CS589 API AI-агентов обеспечивает стандартизированный интерфейс для создания пользовательских AI-агентов. Разработчики могут определять поведения агентов, интегрировать внешние инструменты или сервисы и управлять потоковыми или пакетными ответами через HTTP-эндпоинты. Фреймворк обрабатывает аутентификацию, маршрутизацию запросов, обработку ошибок и ведение журналов. Полностью расширяем — пользователи могут регистрировать новые инструменты, настраивать память агента и параметры LLM. Подходит для экспериментов, демонстраций и производственных прототипов, упрощает оркестровку многоинструментных решений и ускоряет разработку AI-агентов без привязки к монолитной платформе.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

rag-services — это расширяемая платформа, разбивающая пайплайны RAG на отдельные микросервисы. Предоставляет сервис хранения документов, сервис индексирования векторов, сервис embedding, несколько сервисов inference LLM и оркестратор для координации рабочих процессов. Каждый компонент предоставляет REST API, позволяющее сочетать базы данных и поставщиков моделей. Поддержка Docker и Docker Compose позволяет развертывать локально или в кластерах Kubernetes. Фреймворк обеспечивает масштабируемые и отказоустойчивые решения RAG для чатботов, баз знаний и автоматизированных вопросов и ответов.

SonAgent — расширяемый open-source фреймворк, предназначенный для построения, организации и запуска AI-агентов на Python. Он предоставляет основные модули для хранения памяти, интерфейсов инструментов, логики планирования и асинхронной обработки событий. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты, интегрировать языковые модели, управлять долговременной памятью агента и координировать несколько агентов для выполнения сложных задач. Модульный дизайн SonAgent ускоряет разработку разговорных ботов, автоматизаций рабочих процессов и распределенных систем агентов.

EspressoAI предоставляет разработчикам структурированную среду для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, основанных на крупных языковых моделях. Он поддерживает регистрацию и вызов инструментов из рабочих процессов агента, управляет диалоговым контекстом с помощью встроенных модулей памяти и позволяет цепочку подсказок для многоступеночного рассуждения. Разработчики могут интегрировать внешние API, собственные плагины и условную логику для настройки поведения агента. Модульная архитектура обеспечивает расширяемость, позволяя командам заменять компоненты, добавлять новые возможности или адаптироваться к собственным LLM без переписывания основной логики.