Swarms.rs — это основной рантайм на Rust для выполнения программ с роевыми AI-агентами. Он включает модульную систему плагинов для интеграции пользовательской логики или моделей ИИ, слой обмена сообщениями для p2p-коммуникации и асинхронный исполнитель для планирования поведения агентов. Все эти компоненты позволяют создавать, развертывать и масштабировать сложные децентрализованные сети агентов для моделирования, автоматизации и совместных задач.

CoderAssistants — это фреймворк агентского ИИ, разработанный для оптимизации процессов разработки программного обеспечения путем прямой встроенной поддержки интеллектуального кодирования в популярных IDE и пайплайнах. В его ядре CoderAssistants управляет крупными языковыми моделями для генерации шаблонного кода, предложений по улучшениям, автоматического рефакторинга устаревшего кода, диагностики ошибок по сообщениям и создания контекстуальной документации. Модульная система плагинов позволяет командам адаптировать агентов под конкретные языки программирования, фреймворки или требования соответствия, включая настраиваемые шаблоны подсказок, хуки рабочих процессов и автоматизированные тесты. Предоставляя интерактивные ассистенты, похожие на чаты, CLI-инструменты и API-конечные точки, CoderAssistants обеспечивает интерактивное улучшение кода, автоматизацию повторяющихся задач и высокий уровень качества кодов в проектах.

llama-cpp-agent — это открытый исходный код фреймворка на C++, предназначенного для полностью автономной работы AI-агентов. Он использует движокInference llama.cpp для обеспечения быстрых взаимодействий с низкой задержкой, поддерживает модульную систему плагинов, конфигурируемую память и выполнение задач. Разработчики могут подключать собственные инструменты, переключаться между локальными моделями LLM и создавать приватные чат-ассистенты без внешних зависимостей.

Agent of Code — это универс framework для агентов ИИ, позволяющий разработчикам делегировать рутинные задачи программирования умным агентам. Он использует крупные языковые модели, чтобы преобразовать естественные языковые запросы в полностью функционирующий код, автоматически проводить обзоры кода, отлаживать существующий код и рефакторить наследуемые базы кода. Пользователи определяют цели и параметры агентов через YAML или JSON-конфигурации, выбирают плагины для тестирования или интеграции в CI, и запускают агентов через CLI. Framework обеспечивает координацию вызовов API, управление окнами контекста и сборку модульных ответов в согласованные скрипты кода. С расширяемой архитектурой разработчики могут добавлять индивидуальные модули, интегрировать системы контроля версий и адаптировать pipeline агента согласно рабочим процессам проектов.