Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

Kin Kernel — это легкий, открытый каркас для построения цифровых работников на базе ИИ. Он обеспечивает единый механизм для оркестрации больших языковых моделей, управления контекстной памятью и интеграции пользовательских инструментов или API. Благодаря архитектуре, основанной на событиях, Kin Kernel поддерживает асинхронное выполнение задач, отслеживание сессий и расширяемые плагины. Разработчики могут определять поведение агента, регистрировать внешние функции и настраивать маршрутизацию через множество LLM для автоматизации процессов, от извлечения данных до поддержки клиентов. В системе встроена регистрация журналов и обработка ошибок для мониторинга и отладки. Для гибкости Kin Kernel может быть интегрирован в веб-сервисы, микросервисы или самостоятельные Python-приложения, что позволяет организациям разворачивать надежных агентов ИИ в масштабах.

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.

pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.

sma-begin создает оптимизированную базу кода для создания ИИ-агентов, абстрагируя такие компоненты, как обработка ввода, логика принятия решений и генерация вывода. В ядре реализована петля агента, которая запрашивает у LLM, интерпретирует ответ и, при необходимости, выполняет интегрированные инструменты, такие как HTTP-клиенты, файловые обработчики или пользовательские скрипты. Модули памяти позволяют агенту вспоминать предыдущие взаимодействия или контекст, а цепочка подсказок поддерживает многозадачные рабочие процессы. Обработка ошибок ловит сбои API или неверные выводы инструментов. Разработчикам достаточно определить подсказки, инструменты и желаемое поведение. Минимальным объемом шаблонного кода sma-begin ускоряет прототипирование чатботов, автоматических сценариев или специализированных помощников на любой платформе с поддержкой Python.

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.

agent-steps — это рамка оркестровки шагов Python, предназначенная для упрощения разработки AI-агентов за счет разбиения сложных задач на дискретные, повторно используемые шаги. Каждый шаг инкапсулирует определенное действие — вызов языковой модели, выполнение преобразований данных или внешних API — и может передавать контекст последующим шагам. Библиотека поддерживает синхронное и асинхронное выполнение, позволяя создавать масштабируемые конвейеры. Встроенные инструменты ведения журналов и отладки обеспечивают прозрачность исполнения шагов, а модульная архитектура способствует удобству сопровождения. Пользователи могут определять собственные типы шагов, объединять их в рабочие процессы и легко интегрировать в существующие приложения на Python. agent-steps подходит для построения чат-ботов, автоматизированных потоков данных, систем поддержки решений и других многоступенчатых решений на базе AI.

AI Agents with LangGraph использует графовое представление для определения отношений и коммуникации между автономными ИИ-агентами. Каждый узел представляет собой агента или инструмент, что позволяет разложить задачу, настроить подсказки и динамически маршрутизировать действия. Фреймворк легко интегрируется с популярными LLM и поддерживает пользовательские функции инструментов, хранилища памяти и ведение журналов для отладки. Разработчики могут быстро создавать прототипы сложных рабочих процессов, автоматизировать многошаговые процессы и экспериментировать с совместным взаимодействием агентов всего в нескольких строках Python.

Ernie Bot Agent — это разработческий фреймворк, предназначенный для упрощения создания диалоговых агентов на базе ИИ с использованием Baidu ERNIE Bot. Он обеспечивает абстракции для вызовов API, шаблонов подсказок, управления памятью и интеграции инструментов. SDK поддерживает многократные диалоги с учетом контекста, пользовательские рабочие процессы для выполнения задач и систему плагинов для расширений в конкретных сферах. Благодаря встроенному ведению журналов, обработке ошибок и настройкам, он снижает объем шаблонного кода и позволяет быстро создавать прототипы чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизационных сценариев.

Бэкэнд LangGraph-GUI — это проект с открытым исходным кодом на FastAPI, обеспечивающий графический интерфейс LangGraph. Он обрабатывает операции CRUD для узлов и ребер графа, управляет выполнением рабочих процессов с разными языковыми моделями и возвращает результаты в реальном времени. Поддерживает аутентификацию, логирование и расширяемость за счет пользовательских плагинов, позволяя пользователям прототипировать, тестировать и внедрять сложные рабочие процессы обработки естественного языка с помощью визуального программирования при полном контроле над конвейерами выполнения.

LangGraph Learn сочетает визуальный интерфейс программирования с базовым SDK на Python для помощи пользователям в создании сложных рабочих процессов агентов ИИ в виде направленных графов. Каждый узел представляет собой функциональный компонент, такой как шаблоны подсказок, вызовы моделей, условная логика или обработка данных. Пользователи могут соединять узлы, чтобы определить порядок выполнения, настраивать свойства узлов через графический интерфейс и запускать пайплайн поэтапно или полностью. Панели отображения и отладки в реальном времени показывают промежуточные результаты, а встроенные шаблоны ускоряют распространённые задачи, такие как ответы на вопросы, суммирование или поиск знаний. Графы можно экспортировать как самостоятельные скрипты Python для развертывания в продакшене. LangGraph Learn идеально подходит для обучения, быстрого прототипирования и совместной разработки агентов ИИ без необходимости писать много кода.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.

ReasonChain предоставляет модульную конвейерную систему для построения последовательностей операций на базе LLM, где вывод каждого шага подается на вход следующему. Пользователи могут определять пользовательские узлы цепочек для генерации подсказок, вызова API у разных поставщиков LLM, условной логики маршрутизации и функций агрегирования финальных результатов. Встроенные инструменты для отладки и логирования позволяют отслеживать промежуточные состояния, поддерживают запросы к векторным базам данных и легко расширяются с помощью пользовательских модулей. Независимо от целей — решение многоступенчатых задач рассуждения, организация преобразований данных или создание диалоговых агентов с памятью — ReasonChain предоставляет прозрачную, многократно используемую и тестируемую среду. Его дизайн стимулирует эксперименты с стратегиями цепочек мысли, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и решений для производства AI.