SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

autogen_multiagent предоставляет структурированный способ создания, настройки и координации нескольких AI-агентов в Python. Он предлагает динамическое создание агентов, каналы обмена сообщениями, планирование задач, циклы выполнения и утилиты мониторинга. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, можно назначать специализированные роли — такие как планировщик, исполнитель, резюме — каждому агенту и управлять их взаимодействием. Эта рамка идеально подходит для сценариев, требующих модульных и масштабируемых AI-работых процессов, таких как автоматизированный анализ документов, организация поддержки клиентов и многошаговая генерация кода.

Dino Reinforcement Learning — это полный набор инструментов для обучения AI-агента играть в игру динозавров Chrome с помощью обучения с подкреплением. Интеграция с безголовым Chrome через Selenium обеспечивает захват игровых кадров в реальном времени и их обработку в представления состояний, оптимизированные для входных данных глубоких Q-сетей. В рамках реализованы модули памяти воспроизведения, эвристического исследования epsilon-greedy, моделей сверточных нейронных сетей и циклов обучения с настраиваемыми гиперпараметрами. Пользователи могут отслеживать прогресс обучения через консольные логи и сохранять контрольные точки для последующей оценки. После обучения агент может быть запущен для автономной игры или протестирован против различных архитектур моделей. Модульный дизайн облегчает замену алгоритмов RL, что делает платформу гибкой для экспериментов.

Hyperpocket — модульный движок инференса, позволяющий разработчикам импортировать предварительно обученные большие языковые модели, преобразовывать их в оптимизированные форматы и запускать локально с минимальными зависимостями. Поддерживает техники квантования для сокращения размера модели и ускорения работы на CPU и ARM-устройства Hyperpocket автоматически управляет выделением памяти, токенизацией и пакетированием для обеспечения постоянной низкой задержки. Его мультиплатформенный дизайн означает, что одна и та же модель может работать на Windows, Linux, macOS и встроенных системах без изменений. Это делает Hyperpocket идеальным инструментом для реализации приватных чат-ботов, оффлайн-анализа данных и пользовательских AI-инструментов на периферийном оборудовании.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen предназначен для автоматизации создания интерактивных последовательностей диалогов между несколькими ИИ-агентами для тестирования, исследований и образовательных приложений. Пользователи предоставляют конфигурационный файл, в котором задают профили агентов, их персоналии и сценарии бесед. Фреймворк управляет обменом сессий по очереди, используя API GPT от OpenAI для динамической генерации сообщений. Основные функции включают настройку шаблонов подсказок, гибкую интеграцию API, контроль длины диалога и экспорт журналов в JSON или текст. С помощью этого инструмента разработчики могут моделировать сложные групповые дискуссии, тестировать устойчивость диалоговых агентов в различных сценариях и быстро создавать большие наборы данных диалогов без ручного программирования. Модульная архитектура позволяет расширяться на другие поставщики LLM и внедрять в существующие процессы разработки.