AI Agents Laravel provides a comprehensive framework for defining, managing, and executing AI-driven agents inside Laravel applications. It abstracts interactions with various large language models (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) and offers built-in support for tool integrations, such as HTTP requests, database queries, and custom business logic. Developers can define agents with custom prompts, memory backends (in-memory, database, Redis), and decision-making rules to handle complex conversational flows or automated tasks. The package includes event logging, error handling, and monitoring hooks to track agent performance. It facilitates rapid prototyping and seamless integration of intelligent assistants, data parsers, and workflow automation directly in web environments.

Astro Agents предлагает модульную архитектуру для построения агентов на JavaScript и TypeScript. Разработчики могут регистрировать собственные инструменты для поиска данных, внедрять хранилища памяти для сохранения контекста диалога и управлять рабочими потоками из нескольких шагов. Поддерживаются различные провайдеры LLM, такие как OpenAI и Hugging Face, и его можно развернуть как статические сайты или безсерверные функции. Благодаря встроенной обозримости и расширяемым плагинам команды могут быстро прототипировать, тестировать и масштабировать ИИ-ассистентов без больших затрат на инфраструктуру.

Bedrock Engineer предоставляет разработчикам структурированный и модульный способ создания AI-агентов, использующих базовые модели AWS Bedrock, такие как Amazon Titan и Anthropic Claude. В комплект входят примеры рабочих процессов для получения данных, анализа документов, автоматического рассуждения и многошагового планирования. Он управляет контекстом сессии, интегрируется с AWS IAM для безопасного доступа и поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок. Инкапсулируя повторяющийся код, Bedrock Engineer ускоряет разработку чат-ботов, инструментов для резюме и умных помощников, обеспечивая масштабируемость и сокращение затрат за счет инфраструктуры AWS.

BeeAI Framework Py Starter — проект с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для быстрого запуска создания ИИ-агентов. Он включает основные модули для оркестровки агентов, систему плагинов для расширения функциональности и адаптеры для подключения к популярным API LLM. Разработчики могут определять задачи, управлять диалоговой памятью и интегрировать внешние инструменты с помощью простых конфигурационных файлов. Фреймворк подчеркивает модульность и удобство использования, позволяя быстро создавать прототипы чат-ботов, автоматизированных помощников и агентов обработки данных без шаблонного кода.

Chat2Graph интегрируется с графовой базой данных TuGraph для предоставления интерфейса для диалогового исследования графовых данных. Через преднастроенные коннекторы и слой инженерии подсказок он переводит намерения пользователя в допустимые графовые запросы, управляет обнаружением схемы, предлагает оптимизации и выполняет запросы в реальном времени. Результаты могут отображаться в виде таблиц, JSON или сетевых визуализаций через веб-интерфейс. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, интегрировать собственные плагины или встраивать Chat2Graph в Python-приложения. Идеально подходит для быстрого прототипирования приложений на базе графов, позволяя экспертам анализировать связи в социальных сетях, системах рекомендаций и графах знаний без ручного написания синтаксиса Cypher.

API Junjo Python — это SDK, позволяющий разработчикам интегрировать AI-агентов в Python-приложения. Он предоставляет унифицированный интерфейс для определения агентов, подключения к LLM, оркестровки инструментов, таких как поиск в интернете, базы данных или пользовательские функции, и поддержки разговорной памяти. Разработчики могут создавать цепочки задач с условной логикой, передавать ответы в реальном времени клиентам и аккуратно обрабатывать ошибки. API поддерживает плагины, многоязычную обработку и получение данных в реальном времени, что позволяет использовать его в автоматической поддержке клиентов и аналитике данных. Благодаря полной документации, примером кода и Python-стиле дизайна, API Junjo Python сокращает время выхода на рынок и операционные затраты при развертывании решений на базе интеллектуальных агентов.

LazyLLM поддерживает внешние API или пользовательские утилиты. Агенты выполняют определённые задачи через последовательные или ветвящиеся рабочие процессы, поддерживая синхронную и асинхронную работу. LazyLLM также включает встроенные средства логирования, тестирования и расширения для настройки подсказок или стратегий поиска. Обеспечивая управление низкоуровневыми вызовами к LLM, памятью и выполнением инструментов, LazyLLM позволяет быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных сценариев с минимальным объемом шаблонного кода.

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.

ThreeAgents написан на Python и использует API OpenAI для инстанцирования нескольких AI-агентов с разными ролями (система, помощник, пользователь). Он предлагает абстракции для подсказок агентам, обработки сообщений в зависимости от ролей и управления памятью контекста. Разработчики могут создавать собственные шаблоны подсказок, настраивать индивидуальность агентов и связывать взаимодействия для моделирования реалистичных диалогов или рабочих процессов, ориентированных на задачи. Framework управляет передачей сообщений, управлением окна контекста и ведением журналов, позволяя проводить эксперименты по совместному принятию решений или иерархической декомпозиции задач. Благодаря поддержке переменных окружения и модульных агентов, ThreeAgents обеспечивает беспрепятственный обмен между локальными и облачными LLM, позволяя быстро разрабатывать прототипы многоагентных систем ИИ. В комплекте идут примеры и поддержка Docker для быстрой настройки.

VMAS — полный набор инструментов для построения и обучения мультиагентных систем с помощью глубокого обучения с подкреплением. Он обеспечивает параллельное моделирование сотен экземпляров окружений на GPU, что позволяет собирать данные с высокой пропускной способностью и масштабировать обучение. VMAS включает реализации популярных алгоритмов MARL, таких как PPO, MADDPG, QMIX и COMA, и предлагает модульные интерфейсы для быстрой прототипизации политики и среды. Фреймворк позволяет организовать централизованное обучение с децентрализованным исполнением (CTDE), поддерживаемые настраиваемые наградные функции, пространства наблюдения и хуки обратных вызовов для ведения журналов и визуализации. Благодаря модульной архитектуре VMAS легко интегрируется с моделями PyTorch и внешними средами, что делает его идеальным для исследований в задачах сотрудничества, соревнований и смешанных мотиваций в робототехнике, управлении трафиком, распределении ресурсов и сценариях игровой AI.

Agentic Framework — универсальный, с открытым исходным кодом каркас, предназначенный для упрощения создания автономных AI-агентов, использующих большие языковые модели и MongoDB. Он включает модульные компоненты для управления памятью агента, определения наборов инструментов, оркестрации многошаговых рабочих процессов и шаблонизации подсказок. Встроенная память на базе MongoDB позволяет агентам сохранять постоянный контекст между сессиями, а плагинообразные интерфейсы инструментов позволяют бесшовно взаимодействовать с внешними API и источниками данных. Основанный на Node.js, фреймворк включает логирование, хуки мониторинга и примеры развертывания для быстрого прототипирования и масштабирования интеллектуальных агентов. Благодаря настраиваемой конфигурации, разработчики могут адаптировать агентов для задач поиска знаний, автоматической поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации процессов, снижая затраты на разработку и ускоряя вывод на рынок.

AgentRails позволяет разработчикам Rails создавать intelligent-агентов, использующих крупные языковые модели для понимания и генерации естественного языка. Разработчики могут определять пользовательские инструменты и рабочие процессы, сохранять состояние диалога между запросами и бесшовно интегрироваться с контроллерами и видами Rails. Он абстрагирует вызовы API к провайдерам, таким как OpenAI, и обеспечивает быстрое прототипирование функций на базе AI — от чатботов до генераторов контента, соблюдая при этом стандарты конфигурации и развертывания Rails.

Browser Agent интегрирует языковые модели OpenAI с Playwright для выполнения автоматизированных задач браузинга, управляемых командами на естественном языке. Он загружает веб-страницы, переходит по ссылкам, нажимает кнопки, заполняет и отправляет формы, извлекает структурированные данные, делает скриншоты и оценивает пользовательский JavaScript. Интерпретируя вывод GPT в действия браузера, разработчики могут создавать прототипы автоматизации с минимальным кодом. Поддерживаются многопользовательские сессии, управление cookie и сессиями, обработка ошибок. Команды могут включать сбор данных, комплексное тестирование или взаимодействие с динамическим контентом — все запущено через диалоговые подсказки. Архитектура модульная, предоставляет возможность расширения и интеграции с системами обработки данных.

Cerbrec Graphbook — это мощный и удобный графический фреймворк глубокого обучения, предназначенный для создания, анализа и настройки AI-моделей. Пользователи могут интерактивно создавать сложные AI-модели с помощью интерфейса перетаскивания, упрощая процесс разработки и делая передовой AI доступным для более широкой аудитории.

CL4R1T4S дает возможность разработчикам создавать агентов ИИ, предлагая основные абстракции: Agent, Memory, Tools и Chain. Агенты используют LLM для обработки входных данных, вызова внешних функций и поддержания контекста между сессиями. Модули памяти позволяют сохранять историю диалогов или знания домена. Инструменты могут оборачивать вызовы API, позволяя агентам получать данные или выполнять действия. Цепочки определяют последовательные шаги для сложных задач, таких как анализ документов, извлечение данных или итерационные запросы. Каркас управляет шаблонами подсказок, вызовами функций и обработкой ошибок прозрачно. С CL4R1T4S команды могут быстро прототипировать чат-ботов, автоматизации и систем поддержки принятия решений, используя функциональный стиль программирования Clojure и богатую экосистему.

CUPCAKE AGI (Композиционный утилитарный пайплайн для креативного, знающего и эволюционирующего автономного общего интеллекта) — это гибкий каркас Python, который упрощает создание автономных агентов путём объединения языковых моделей, памяти и внешних инструментов. Он включает основные модули, такие как планировщик целей, исполнитель моделей и менеджер памяти для сохранения контекста при взаимодействиях. Разработчики могут расширять функциональность через плагины для интеграции API, баз данных или пользовательских комплектов инструментов. CUPCAKE AGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и развертывания агентов уровня промышленного использования в различных сферах.

LAuRA упрощает создание интеллектуальных AI-агентов, предоставляя структурированный конвейер из модулей планирования, поиска, выполнения и управления памятью. Пользователи задают сложные задачи, и Planner разлагает их на исполняемые шаги, Retriever извлекает информацию из векторных баз данных или API, а Executor вызывает внешние сервисы или инструменты. Встроенная система памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, обеспечивая состояние и целостность диалогов. Благодаря расширяемым коннекторам для популярных LLM и векторных хранилищ, LAuRA позволяет быстро прототипировать и масштабировать собственных агентов для анализа документов, автоматизированной отчетности, персональных помощников и автоматизации бизнес-процессов. Его открытая архитектура стимулирует развитие сообщества и гибкую интеграцию.

LobeChat — это веб-платформа, которая содержит разнообразную коллекцию ассистентов ИИ, оптимизированных для выполнения конкретных задач. От генерации контента и отладки кода до проведения маркетинговых исследований и визуализации данных — каждый ассистент тонко настроен для выполнения целенаправленных функций. Пользователи могут просматривать, фильтровать, оценивать и мгновенно запускать ассистентов без настройки или программирования. Расширенные опции позволяют клонировать любого ассистента в личное рабочее пространство для быстрой настройки или более глубокой конфигурации. Интегрированный API и функции совместной работы облегчают внедрение и масштабирование рабочих процессов на базе ИИ в различных отделах, снижая ручные усилия и повышая производительность.

Модульная архитектура LLM предназначена для упрощения создания настраиваемых приложений на базе LLM посредством композиционной, модульной конструкции. Она предоставляет основные компоненты, такие как модули памяти для хранения состояния сеанса, интерфейсы инструментов для вызовов внешних API, менеджеры подсказок для шаблонного или динамического генерации подсказок и движки оркестровки для управления рабочим процессом агента. Вы можете настраивать пайплайны, соединяющие эти модули, что позволяет реализовать сложные сценарии, такие как многошаговое рассуждение, ответы, учитывающие контекст, и интеграцию данных. Эта платформа поддерживает несколько бэкэндов LLM, позволяя переключаться или смешивать модели, а также предлагает точки расширения для добавления новых модулей или собственной логики. Такая архитектура ускоряет разработку за счет повторного использования компонентов и обеспечивает прозрачность и контроль над поведением агента.

multiagent-env — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания и оценки сред обучения с несколькими агентами. Пользователи могут определять как кооперативные, так и враждебные сценарии, задавая количество агентов, пространства действий и наблюдений, функции наград и динамику окружающей среды. Она поддерживает визуализацию в реальном времени, настраиваемую визуализацию и легкую интеграцию с RL-фреймворками на базе Python, такими как Stable Baselines и RLlib. Модульный дизайн позволяет быстро прототипировать новые сценарии и легко сравнивать алгоритмы.