Agent-FLAN предназначен для упрощения создания сложных приложений на базе ИИ агентов, разделяя задачи на роли планирования и выполнения. Пользователи задают поведение агентов и рабочие процессы с помощью конфигурационных файлов, указывая форматы данных, интерфейсы инструментов и протоколы коммуникации. Планировщик генерирует высокоуровневые планы задач, а исполнители выполняют конкретные действия, такие как вызовы API, обработка данных или создание контента с помощью крупных языковых моделей. Модульная архитектура поддерживает плагины, адаптеры инструментов, шаблоны подсказок и панели мониторинга в реальном времени. Отличается бесшовной интеграцией с популярными провайдерами LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Hugging Face, позволяя быстро прототипировать, тестировать и запускать рабочие процессы с несколькими агентами для сценариев автоматизации исследований, генерации контента и бизнес-процессов.

Agentfy обеспечивает модульную архитектуру для построения AI-агентов, объединяя LLM, бекенды памяти и интеграции инструментов в единый исполняемый окружение. Разработчики объявляют поведение агента с помощью классов Python, регистрируют инструменты (REST API, базы данных, утилиты) и выбирают хранилища памяти (локальные, Redis, SQL). Framework управляет подсказками, действиями, вызовами инструментов и управлением контекстом для автоматизации задач. Встроенная CLI и поддержка Docker позволяют развернуть агент в один клик в облаке, на периферийных устройствах или на рабочем столе.

AI Agent Example — это демонстрационный репозиторий для разработчиков и исследователей, желающих создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей (LLM). Проект включает примерный код для планирования агента, хранения памяти и вызова инструментов, показывая, как интегрировать внешние API или пользовательские функции. Он обладает простым интерфейсом диалога, который интерпретирует пользовательские намерения, формулирует планы действий и выполняет задачи, вызывая предопределённые инструменты. Разработчики могут следовать простым шаблонам для расширения агента новыми возможностями, такими как планирование событий, парсинг веб-страниц или автоматическая обработка данных. Благодаря модульной архитектуре этот шаблон ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми рабочими процессами и персональными цифровыми помощниками, а также предоставляет представление о оркестровке агентов и управлении состоянием.

crewAI состоит из модульной архитектуры, где каждый агент ИИ выполняет конкретную задачу: один агент собирает исторические и текущие рыночные и портфельные данные, другой применяет количественные модели и алгоритмы машинного обучения для оценки мер риска, таких как Value at Risk, Conditional VaR, стресс-тесты и сценарные аналитики, а агент для отчетности компилирует результаты в структурированные PDF или панели. Пользователи могут настраивать API-ключи для источников данных, изменять параметры моделей и расширять или заменять агентов для соответствия специализированным стратегиям инвестирования или требованиям соответствия.

ExampleAgent — это разработческое средство, предназначенное для ускорения создания ИИ-ассистентов. Оно напрямую интегрируется с моделями GPT от OpenAI для обработки понимания и генерации естественного языка и предлагает расширяемую систему плагинов для добавления пользовательских инструментов или API. Фреймворк управляет контекстом диалога, памятью и обработкой ошибок, позволяя агентам выполнять поиск информации, автоматизировать задачи и управлять рабочими потоками принятия решений. Благодаря ясным шаблонам кода, документации и примерам команды могут быстро прототипировать область-specific агентов для чат-ботов, извлечения данных, планирования и др.

Flocking Multi-Agent предоставляет модульную библиотеку для моделирования автономных агентов, демонстрирующих ройный интеллект. Включает основные поведенческие алгоритмы — сцепление, разделение и согласование — а также избегание препятствий и динамическое преследование цели. Используя Python и Pygame для визуализации, фреймворк позволяет настраивать параметры, такие как радиус соседей, максимальную скорость и силу поворота. Поддерживает расширение за счет пользовательских функций поведения и интеграционных хуков для робототехники или игровых движков. Идеально подходит для экспериментов в области ИИ, робототехники, разработки игр и академических исследований, показывая, как простые локальные правила приводят к сложным глобальным формированием.

RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.

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.

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.

ManasAI — это основанный на Python фреймворк, позволяющий создавать автономных AI-агентов с встроенным состоянием и модульной архитектурой. Он предоставляет основные абстракции для рассуждения агентом, краткосрочной и долгосрочной памяти, интеграции внешних инструментов и API, обработки событий на основе сообщений и оркестрации mehrere агентов. Агентов можно настраивать для управления контекстом, выполнения задач, обработки повторных попыток и сбора обратной связи. Его расширяемая архитектура позволяет разработчикам адаптировать бэкенды памяти, инструменты и оркестраторы под конкретные рабочие процессы, что делает его идеальным для прототипирования чат-ботов, цифровых работников и автоматизированных пайплайнов, требующих устойчивого контекста и сложных взаимодействий.

Этот фреймворк предоставляет архитектуру на базе сервера, поддерживающую несколько MCP (Multi-Channel Processing) серверов для обработки одновременных диалогов, сохранения контекста между сессиями и интеграции внешних сервисов через плагины. Разработчики могут настраивать коннекторы для платформ обмена сообщениями, определять пользовательские вызовы функций и масштабировать экземпляры с помощью Docker или нативных хостов. В него входят логирование, обработка ошибок и модульный конвейер для расширения возможностей без изменения исходного кода.

Super-Agent-Party позволяет разработчикам определить объект Party, где отдельные AI-агенты выполняют различные роли, такие как планирование, исследование, составление черновика и рецензирование. Каждый агент можно настроить с помощью пользовательских подсказок, инструментов и параметров модели. Фреймворк управляет маршрутизацией сообщений и разделённым контекстом, позволяя агентам в реальном времени работать вместе над подзадачами. Поддерживается интеграция плагинов для сторонних сервисов, гибкие стратегии оркестровки и процедуры обработки ошибок. С интуитивным API пользователи могут динамически добавлять или удалять агентов, связывать рабочие процессы и визуализировать взаимодействия агентов. Построен на Node.js и совместим с основными облачными провайдерами, Super-Agent-Party упрощает разработку масштабируемых и поддерживаемых систем с несколькими агентами для автоматизации, генерации контента, анализа данных и других задач.

WorFBench — это комплексный open-source-фреймворк, предназначенный для оценки возможностей агентов ИИ, построенных на больших языковых моделях. Он предлагает широкий спектр задач — от планирования маршрутов до рабочих процессов генерации кода, — каждая с четко определенными целями и метриками оценки. Пользователи могут настраивать стратегии агентов, интегрировать внешние инструменты через стандартизированные API и запускать автоматические оценки, записывая показатели по разложению задач, глубине планирования, точности вызова инструментов и качеству конечного вывода. Встроенные панели визуализации позволяют отслеживать путь принятия решений каждого агента, что облегчает выявление сильных и слабых сторон. Модульная архитектура WorFBench позволяет быстро расширять функциональность новыми задачами или моделями, способствуя воспроизводимости исследований и сравнительным исследованиям.

SparkChat SDK предназначен для ускорения создания интерфейсов чата на базе ИИ в существующих программных экосистемах. Он обладает модульной архитектурой с готовыми фронтенд-виджетами, SDK-клиентами для JavaScript, iOS и Android, а также гибкими бэкенд-коннекторами для популярных поставщиков LLM. Разработчики могут определять сценарии диалогов и намерения с помощью JSON-словарей или визуального редактора, применять собственные модели NLU и интегрировать базы данных пользователей для персонализированных ответов. Передача сообщений в реальном времени через WebSocket обеспечивает низкую задержку, а настраиваемые фильтры модерации и разграничение доступа по ролям поддерживают соблюдение нормативов и безопасность. Встроенная аналитика отслеживает показатели вовлеченности, продолжительность сессий и уровни fallback, что помогает оптимизировать стратегии диалогов. SDK предусматривает горизонтальное масштабирование для поддержки миллионов одновременных разговоров, что делает его пригодным для поддержки клиентов, электронной коммерции, образовательных технологий и виртуальных ассистентов.

DreamGPT — универсальная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки, настройки и развертывания AI-агентов на базе GPT. Предоставляет интуитивный Python SDK и командную строку для создания новых агентов, управления историей разговоров с настраиваемыми бэкендами памяти и интеграции внешних инструментов через стандартную систему плагинов. Разработчики могут определять собственные потоки подсказок, подключаться к API или базам данных для расширенной генерации и мониторинга эффективности агента через встроенные логирование и телеметрию. Модульная архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование в облачных средах и обеспечивает безопасную работу с пользовательскими данными. В комплекте есть шаблоны для помощников, чат-ботов и цифровых работников, позволяющие быстро разрабатывать специализированных AI-агентов для обслуживания клиентов, анализа данных, автоматизации и других задач.

Haystack предназначен для того, чтобы помочь разработчикам легко создавать кастомизированные поисковые решения, использующие последние достижения в области машинного обучения. С его компонентами, такими как хранилища документов, извлекатели и читатели, Haystack может подключаться к различным источникам данных и эффективно обрабатывать запросы. Его модульная архитектура поддерживает смешанные стратегии поиска, включая семантический поиск и традиционный поиск по ключевым словам, что делает его универсальным инструментом для предприятий, стремящихся улучшить свои возможности поиска.