Dev-Agent — это фреймворк открытого исходного кода для AI-агентов, который позволяет разработчикам быстро создавать и внедрять автономных агентов. Он сочетает модульную архитектуру плагинов с легкой настройкой вызова инструментов, включая HTTP-конечные точки, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. Агенты могут использовать слой постоянной памяти для обращения к прошедшим взаимодействиям и оркестровать многоступенчатые цепочки рассуждений для сложных задач. Встроенная поддержка моделей GPT от OpenAI позволяет пользователям задавать поведение агента через простые спецификации JSON или YAML. CLI-инструмент управляет аутентификацией, состоянием сессии и логированием. Будь то создание чат-ботов для поддержки клиентов, помощников по извлечению данных или автоматических helper для CI/CD, Dev-Agent снижает затраты на разработку и обеспечивает беспрепятственное расширение через плагины сообщества, предлагая гибкость и масштабируемость для разнообразных AI-приложений.

Graphium — это фреймворк оркестрации графов знаний и LLM, который поддерживает загрузку структурированных данных, создание семантических внедрений и гибридный поиск для Q&A и чата. Он интегрируется с популярными LLM, графовыми базами данных и векторными хранилищами, чтобы обеспечить объяснимых AI-агентов на основе графов. Пользователи могут визуализировать структуры графов, запрашивать отношения и использовать многоступенчатое логическое мышление. Предоставляет RESTful API, SDK и веб-интерфейс для управления пайплайнами, мониторинга запросов и настройки подсказок, что делает его идеальным для корпоративного управления знаниями и исследовательских задач.

GenSpark Search - это удобное расширение Chrome, разработанное для упрощения быстрого и эффективного поиска с использованием возможностей ИИ GenSpark. Независимо от того, предпочитаете ли вы выделять и щелкать правой кнопкой мыши на текст или вводить поисковые запросы через значок на панели инструментов, GenSpark Search обеспечивает быстрый доступ к аналитическим данным на основе ИИ от GenSpark. Это расширение идеально подходит для пользователей, которые стремятся эффективно собирать информацию во время серфинга в сети.

ggfai предоставляет единый интерфейс для определения целей, управления многошаговым рассуждением и поддержания диалогового контекста с помощью модулей памяти. Он поддерживает настраиваемые интеграции инструментов для вызова внешних сервисов или API, асинхронные потоки выполнения и абстракции над моделями GPT от OpenAI. Архитектура плагинов позволяет вам менять бэкенды памяти, хранилища знаний и шаблоны действий, что упрощает оркестровку агентов для задач, таких как поддержка клиентов, получение данных или личные ассистенты.

LangChain предоставляет комплексный набор инструментов для создания продвинутых приложений на базе LLM, скрывая низкоуровневое взаимодействие с API и предоставляя повторно используемые модули. С системой шаблонов подсказок разработчики могут задавать динамические запросы и соединять их для выполнения многошаговых рассуждений. Встроенная система агентов объединяет выходы LLM с вызовами внешних инструментов, позволяя осуществлять автономное принятие решений и выполнение задач, таких как веб-исследования или запросы к базам данных. Модули памяти сохраняют контекст диалогов, поддерживая состояние на протяжении нескольких обменов. Интеграция с векторными базами данных обеспечивает дополнение ответа за счёт релевантных знаний. Расширяемые хуки обратных вызовов позволяют настраивать логирование и мониторинг. Модульная архитектура LangChain способствует быстрому прототипированию и масштабируемости, поддерживая развертывание как на локальных машинах, так и в облаке.

RAGENT предназначен для создания автономных AI-агентов, которые могут взаимодействовать с различными инструментами и источниками данных. В основе лежит генерация, дополненная поиском для получения релевантного контекста из файлов или внешних источников, и ответ строится с помощью моделей OpenAI. Разработчики могут добавлять инструменты для веб-поиска, автоматизации браузера с Selenium, работы с файлами, безопасного выполнения кода и OCR. Фреймворк управляет памятью диалога, оркестрирует инструменты и поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок. С RAGENT команды быстро прототипируют интеллектуальных агентов для ответов на вопросы, автоматизации исследований, суммирования контента и полного автоматизированного выполнения рабочих процессов — все в среде Python.

Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.

В качестве надежной реализации на Go популярной платформы LlamaIndex, Llama-Index-Go предоставляет возможность создавать и выполнять запросы к индексам на основе векторов из текстовых данных. Пользователи могут загружать документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков, генерировать векторные embeddings с помощью OpenAI или других провайдеров, и хранить векторы в памяти или на внешних базах данных векторов. Библиотека предоставляет API QueryEngine, который поддерживает поиски по ключевым словам и семантическому содержанию, логическим фильтрам и генерации с помощью восстановления с LLM. Разработчики могут расширять парсеры для Markdown, JSON или HTML и подключать альтернативные модели embedding. Разработана с модульными компонентами и четкими интерфейсами, обеспечивает высокую производительность, простую отладку и гибкую интеграцию в микросервисы, CLI-инструменты или веб-приложения, позволяя быстро прототипировать решения поиска и чатов на AI.

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.

Intelligence позволяет разработчикам собирать ИИ-агентов, комбинируя компоненты, управляющие состоянием памяти, интеграцией языковых моделей вроде OpenAI GPT и подключением к внешним инструментам (API, базы данных и базы знаний). В системе есть плагинная система для кастомных функций, модули наблюдения для отслеживания решений и метрик, а также утилиты оркестрации для координации нескольких агентов. Разработчики устанавливают с помощью pip, определяют агентов на Python с помощью простых классов и настраивают бекенды памяти (в памяти, Redis или векторные хранилища). REST API-сервер обеспечивает простое развертывание, а CLI-утилиты помогают с отладкой. Intelligence упрощает тестирование, версионирование и масштабирование агентов, делая его подходящим для чат-ботов, поддержки клиентов, получения данных, обработки документов и автоматизированных рабочих процессов.

MaxGPT Web Automation — это универсальное расширение Chrome, разработанное для предоставления возможностей автоматизации рабочих процессов MaxGPT на базе ИИ. Хостится на maxflow.ai, это расширение позволяет пользователям автоматизировать задачи с помощью множества встроенных действий, таких как нажатие, поиск элементов, заполнение форм и получение атрибутов. Для более сложных задач пользователи также могут выполнять кастомные скрипты. Оно особенно полезно для автоматизации повторяющихся веб-заданий, таких как заполнение поисковых форм, получение информации о заказах из онлайн-магазинов, отправка билетов и управление онлайн-платежами. С MaxGPT Web Automation пользователи могут оптимизировать свои процессы работы, экономя время и уменьшая ручной труд.

Модуль MCP Agent Tool Adapter выступает как промежуточный слой между агентами на базе языковых моделей и внешними реализациями инструментов. Регистрируя сигнатуры функций или дескрипторы инструментов, фреймворк автоматически анализирует выводы агента, указывающие вызовы инструментов, распределяет соответствующий адаптер, управляет сериализацией входных данных и возвращает результат в контекст рассуждения. В функции входят динамическое обнаружение инструментов, контроль конкурентности, ведение журналов и конвейеры обработки ошибок. Поддерживаются определение пользовательских интерфейсов инструментов и интеграция облачных или локальных сервисов. Это позволяет создавать сложные мультиинструментальные рабочие процессы, такие как оркестровка API, получение данных и автоматические операции, без изменения базового кода агента.

Milvus - это база данных векторов с открытым исходным кодом, специально разработанная для управления рабочими нагрузками ИИ. Она обеспечивает высокопроизводительное хранение и извлечение встраиваний и других типов векторных данных, позволяя эффективно выполнять поиск схожести по большим наборам данных. Платформа поддерживает различные фреймворки машинного и глубокого обучения, позволяя пользователям бесшовно интегрировать Milvus в свои приложения ИИ для анализа и вывода в реальном времени. С такими функциями, как распределенная архитектура, автоматическое масштабирование и поддержка различных типов индексов, Milvus специально создан для удовлетворения требований современных решений ИИ.

Modus — это фреймворк, ориентированный на разработчика, который упрощает создание агентов ИИ за счет предоставления основных компонентов для интеграции LLM, хранения памяти и оркестровки инструментов. Он поддерживает плагины-библиотеки инструментов, позволяющие агентам выполнять задачи такие, как извлечение данных, анализ и выполнение действий. Благодаря встроенным модулям памяти агенты могут сохранять контекст диалога и обучаться в ходе взаимодействий. Расширяемая архитектура ускоряет разработку и внедрение ИИ в различных приложениях.

Фреймворк Mosaic AI Agent объединяет сложные методы извлечения с генеративным ИИ, предоставляя пользователям возможность доступа и генерации контента на основе богатого набора данных. Он улучшает способность ИИ-приложений не только генерировать текст, но и учитывать соответствующие данные, извлеченные из различных источников, предлагая улучшенную точность и контекст в выводах. Эта технология способствует более интеллектуальным взаимодействиям и позволяет разработчикам создавать ИИ-решения, которые не только креативны, но и основаны на всесторонних данных.

OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

Open WebUI Pipeline для RAGFlow предоставляет разработчикам и специалистам по данным модульный конвейер для создания приложений дополнения с помощью поиска (RAG). Он поддерживает загрузку документов, вычисление вкраплений с помощью различных API LLM и хранение векторных данных в локальных базах данных для эффективного поиска по схожести. Фреймворк управляет поиском, суммированием и диалоговыми потоками, обеспечивает интерфейсы для реального времени, ссылающиеся на внешние знания. С настройками подсказок, поддержкой нескольких моделей и управлением памятью, он позволяет создавать специализированные системы вопросов и ответов, обобщатели документов и личных ИИ-ассистентов в интерактивном Web UI. Архитектура плагина обеспечивает интеграцию с существующими локальными WebUI, такими как Oobabooga. В комплект входят пошаговые конфигурационные файлы и поддерживается пакетная обработка, отслеживание контекста диалога и гибкие стратегии поиска. Разработчики могут расширять конвейер пользовательскими модулями для выбора векторных хранилищ, цепочек подсказок и памяти пользователя, что делает его идеальным для исследований, поддержки клиентов и специализированных сервисов знаний.

RagHost упрощает разработку внутренних инструментов на основе ИИ с использованием технологии улучшенного поиска и генерации (RAG). Пользователи могут встраивать документы или текст и задавать вопросы через одно API. Всего за несколько минут RagHost позволяет создавать эффективные внутренние поисковые инструменты или приложения для клиентов, значительно сокращая время и усилия, затрачиваемые на разработку сложных инструментов ИИ.

SmolAgents Dynamic Tools расширяет открытый исходный код фреймворка Python SmolAgents, чтобы дать агентам на базе LLM возможность динамически вызывать инструменты. Агенты могут беспрепятственно использовать множество предварительно созданных инструментов — таких как веб-поиск через SerpAPI, математические калькуляторы, получение даты и времени, операции с файловой системой и обработчики пользовательских HTTP-запросов — в зависимости от пользовательских намерений и цепочек размышлений. Разработчики могут регистрировать дополнительные инструменты или настраивать существующие, что позволяет агентам заниматься получением данных, созданием контента, вычислениями и интеграцией внешних API в едином интерфейсе. Оценивая доступность инструментов во время выполнения, SmolAgents Dynamic Tools оптимизирует рабочие процессы, уменьшая жестко прописанную логику и повышая модульность в различных сценариях, таких как исследовательская помощь, автоматическая генерация отчетов и расширение чат-ботов.

Voltagent предоставляет комплексный набор инструментов для проектирования, тестирования и развертывания автономных AI-агентов, адаптированных под бизнес-требования. Пользователи могут создавать рабочие процессы через визуальный интерфейс drag-and-drop или программировать напрямую через SDK платформы. Поддерживается интеграция с популярными языковыми моделями, такими как GPT-4, локальные LLM и сторонние API для получения данных в реальном времени и вызова инструментов. Модули памяти позволяют агентам сохранять контекст между сессиями, в то время как консоль отладки и аналитическая панель предоставляют подробные сведения о производительности. С контроль доступа на основе ролей, управлением версиями и масштабируемым облачным развертыванием, Voltagent обеспечивает безопасный, эффективный и поддерживаемый цикл работы агентов от прототипа до производства. Дополнительным преимуществом является архитектура плагинов для расширения функциональности при помощи пользовательских модулей, а RESTful API обеспечивает простую интеграцию с существующими приложениями. Независимо от задач автоматизации клиентской поддержки, генерации отчетов в реальном времени или создания интерактивных чат-ботов, Voltagent упрощает весь жизненный цикл агента.