Octagon Agents — это корпоративная платформа, которая позволяет разработчикам и организациям создавать, оркестрировать и масштабировать автономных агентов ИИ. В ней есть визуальный редактор рабочих процессов и SDK для Python и JavaScript, позволяющие настроить поведение агентов, интегрировать внешние API и управлять состояниями памяти. Агентов можно соединять в сложные пайплайны, что обеспечивает принятие решений по нескольким задачам, таким как извлечение данных, их анализ и автоматические ответы. Благодаря панелям мониторинга в реальном времени, логам и механизмам повторных попыток, Octagon Agents обеспечивает надежность и прослеживаемость в производственной среде. Встроенная аутентификация и шифрование гарантируют безопасность, делая платформу подходящей для критически важных бизнес-приложений. Команды могут развертывать агентов в облаке или на собственной инфраструктуре, обеспечивая высокую доступность и производительность.

Vanilla Agents — это лёгкий фреймворк на базе PyTorch, предоставляющий модульные и расширяемые реализации основных агентов обучения с подкреплением. Он поддерживает алгоритмы DQN, Double DQN, PPO и A2C, с подключаемыми обёртками окружений, совместимыми с OpenAI Gym. Пользователи могут настраивать гиперпараметры, регистрировать метрики обучения, сохранять контрольные точки и визуализировать кривые обучения. Код организован ясно, что делает его идеальным для прототипирования, образовательных целей и бенчмаркинга новых идей в RL.

Agentic Workflow — это декларативная рамка, позволяющая разработчикам определять сложные рабочие процессы ИИ, связывая несколько LLM-агентов, каждый с настраиваемыми ролями, подсказками и логикой выполнения. Она обеспечивает встроенную поддержку оркестрации задач, управления состоянием, обработки ошибок и интеграции плагинов, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между агентами и внешними инструментами. Библиотека использует Python и YAML-конфигурации для абстракции определения агентов, поддерживает асинхронные потоки выполнения и расширяется с помощью пользовательских коннекторов и плагинов. Будучи проектом с открытым исходным кодом, она включает подробные примеры, шаблоны и документацию для ускорения разработки и поддержки сложных экосистем агентов ИИ.

AnyAgent — это гибкая платформа, позволяющая разработчикам создавать интеллектуальных агентов, способных к рассуждению, планированию и выполнению задач в различных сферах. В ней есть встроенный планировщик для последовательного выполнения действий, настраиваемые хранилища памяти для долгосрочного контекста и простое подключение сторонних инструментов и API. Благодаря простому декларативному DSL можно определить пользовательские навыки, встроить журналирование событий и без усилий переключаться между различными бекендами LLM. Подходит для чат-ботов поддержки клиентов, аналитических помощников или исследовательских прототипов — AnyAgent ускоряет создание агентов с надежной архитектурой, модульными компонентами и расширяемостью для реальных сценариев автоматизации.