Continuum — это открытая Python-рамка, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов, определяя задачи, инструменты и память в модульной форме. Созданные с помощью Continuum агенты следуют циклу план-выполнение-наблюдение, что позволяет взаимодействовать рассуждения LLM с внешними API вызовами или скриптами. Его расширяемая архитектура поддерживает несколько видов памяти (например, Redis, SQLite), настраиваемые библиотеки инструментов и асинхронное выполнение. Основной упор делается на гибкость: пользователь может писать собственные политики агента, интегрировать сторонние сервисы, такие как базы данных или вебхуки, и разворачивать агенты в различных средах. Событийно-ориентированная оркестрация Continuum регистрирует действия агентов, облегчая отладку и оптимизацию производительности. Независимо от задачи автоматизации загрузки данных, построения диалоговых помощников или оркестрации DevOps-процессов, Continuum обеспечивает масштабируемую основу для рабочих процессов AI-агентов в промышленном масштабе.

VillagerAgent предоставляет комплексный набор инструментов для создания AI-агентов, использующих крупные языковые модели. В основе — определение модульных интерфейсов инструментов, таких как веб-поиск, получение данных или пользовательские API. Фреймворк управляет памятью агента, сохраняя контекст диалога, факты и состояние сессии для бесшовных многоходовых взаимодействий. Гибкая система шаблонов подсказок обеспечивает последовательность сообщений и контроль поведения. Продвинутые функции включают координацию нескольких агентов для совместной работы и планирование фоновых операций. Написан на Python, VillagerAgent легко устанавливается через pip и интегрируется с популярными провайдерами LLM. Будь то создание чат-ботов поддержки клиентов, исследовательских ассистентов или инструментов автоматизации рабочих процессов, VillagerAgent упрощает проектирование, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов.