LLM-Blender-Agent позволяет разработчикам создавать модульные системы ИИ с несколькими агентами, оборачивая LLM в совместные агенты. Каждый агент может получить доступ к инструментам, таким как выполнение Python, парсинг веб-страниц, SQL-базы данных и внешние API. Фреймворк управляет памятью диалогов, пошаговым рассуждением и оркестровкой инструментов, поддерживая такие задачи, как создание отчетов, анализ данных, автоматизированные исследования и автоматизация рабочих процессов. Основанный на LangChain, он легкий, расширяемый и совместим с GPT-3.5, GPT-4 и другими LLM.

Local-Super-Agents предоставляет платформу на Python для создания автономных AI-агентов, полностью работающих локально. В рамках используются модульные компоненты, такие как хранилища памяти, наборы инструментов для API-интеграции, адаптеры LLM и управление агентами. Пользователи могут определять собственных задачевых агентов, цепочки действий и моделировать работу нескольких агентов в изолированной среде. Он устраняет сложности настроек с помощью CLI, шаблонов и расширяемых модулей. Отсутствие облачных зависимостей обеспечивает сохранность данных и контроль ресурсов. Система плагинов позволяет интегрировать веб-скреперы, базы данных и пользовательские Python-функции, что облегчает рабочие процессы автономных исследований, извлечения данных и локальной автоматизации.

Swarms.ai предоставляет визуальный интерфейс для определения и соединения нескольких агентов ИИ в умные рабочие процессы. Каждый агент можно настроить с определёнными ролями, источниками данных и кастомными интеграциями API. Агенты взаимодействуют путём обмена сообщениями, запуска действий и обмена контекстом, чтобы решить сложные задачи от начала до конца. Платформа предлагает контроль доступа по ролям, управление версиями и анализ в реальном времени для отслеживания эффективности стаи. Не требуется программирование: пользователи перетаскивают компоненты, задают триггеры и связывают выходы для автоматизированных процессов поддержки, продаж, операционных задач и др.

OpenAI Agents предоставляет модульную среду для определения, выполнения и управления автономными AI-агентами на базе языковых моделей OpenAI. Разработчики могут конфигурировать агентов с хранилищами памяти, регистрировать пользовательские инструменты или плагины, координировать работу нескольких агентов и отслеживать выполнение с помощью встроенного логгирования. Фреймворк управляет вызовами API, управлением контекстом и асинхронным планированием задач, позволяя быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов на базе ИИ и приложений, таких как извлечение данных, автоматизация поддержки клиентов, генерация кода, исследовательская деятельность.

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.

Agent2Agent предлагает единый веб-интерфейс и API для определения, настройки и оркестрации команд AI-агентов. Каждому агенту можно назначить уникальные роли, такие как исследователь, аналитик или суммарон, а агенты взаимодействуют через встроенные каналы для обмена данными и делегирования подзадач. Платформа поддерживает вызовы функций, хранение памяти и интеграцию webhook с внешними сервисами. Администраторы могут отслеживать прогресс рабочих процессов, инспектировать журналы агентов и динамически настраивать параметры для масштабируемого параллельного выполнения задач и расширенной автоматизации рабочего процесса.

AChat.dev — ориентированная на разработчиков платформа для создания, тестирования и развертывания ИИ-чат-агентов с расширенными возможностями. Поддерживает постоянную память диалогов, чтобы агенты помнили прошлые взаимодействия, динамиическую вызов функций к внешним API для получения данных в реальном времени и совместную работу нескольких агентов по ролям. На базе SDK для Python и Node.js включает шаблоны для быстрого запуска, архитектуру плагинов для расширяемости и панели мониторинга для отслеживания производительности. Обеспечивает соответствие GDPR при обработке данных и масштабируется как в облаке, так и в локальных системах.

AgentDock предоставляет интерфейс drag-and-drop для создания и управления скоординированными агентами ИИ. Каждому агенту можно назначить конкретные роли — например, веб-исследование, суммирование, анализ данных или создание контента — и связать их через триггеры и действия. Благодаря предварительно созданным шаблонам, API-интеграциям, планировке и мониторингу в реальном времени команды могут автоматизировать рабочие процессы полностью, получать инсайты из выбранных данных и масштабировать операции без участия разработчиков.

Agent-Baba предоставляет полный набор инструментов для создания и управления автономными AI-агентами, подходящими для конкретных задач. Он предлагает архитектуру плагинов для расширения возможностей, систему памяти для сохранения контекста диалога и автоматизацию рабочих процессов для последовательного выполнения задач. Разработчики могут интегрировать такие инструменты, как веб-скреперы, базы данных и пользовательские API. Фреймворк упрощает настройку через декларативные схемы YAML или JSON, поддерживает совместную работу нескольких агентов и предоставляет панели мониторинга для отслеживания производительности и логов, что позволяет итеративно улучшать и бесшовно развертывать системы в различных средах.