OmniMind0 — это полнофункционочный фреймворк AI на базе агентов, написанный на Python, который позволяет создавать и управлять несколькими автономными агентами. Каждый агент может быть настроен для выполнения конкретных задач — таких как получение данных, составление резюме или принятие решений — при этом состояние делится через расширяемые системы памяти, такие как Redis или JSON-файлы. Встроенная архитектура плагинов позволяет расширять функциональность с помощью внешних API или собственных команд. Поддерживаются модели OpenAI, Azure и Hugging Face, доступна настройка через CLI, REST API или Docker для гибкой интеграции в рабочие процессы.

WanderMind предлагает модульную архитектуру для построения самоуправляемых агентов ИИ. Она управляет постоянным хранилищем памяти для сохранения контекста между сессиями, объединяет внешние инструменты и API для расширенной функциональности и управляет многосложным рассуждением через настраиваемые планировщики. Разработчики могут подключать разные поставщики LLM, определять асинхронные задачи и расширять систему новыми адаптерами инструментов. Этот фреймворк ускоряет эксперименты с автономными рабочими процессами, позволяя создавать приложения от поиска идей до автоматизированных исследовательских помощников без значительных инженерных затрат.

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.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

Minerva — расширяемый фреймворк AI-агентов, предназначенный для автоматизации сложных рабочих процессов с помощью больших языковых моделей. Разработчики могут интегрировать внешние инструменты — такие как поиск в интернете, вызовы API или обработку файлов, определять собственные стратегии планирования и управлять разговорной или постоянной памятью. Minerva поддерживает синхронное и асинхронное выполнение задач, настраиваемое логирование и архитектуру плагинов, что облегчает прототипирование, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, способных рассуждать, планировать и использовать инструменты в реальных сценариях.

PrisimAI предоставляет среду на базе браузера, где пользователи могут быстро создавать прототипы и разворачивать интеллектуальных агентов. Визуальный редактор потоков позволяет объединять компоненты на базе LLM, интегрировать внешние API, управлять долгосрочной памятью и организовывать многопошаговые задачи. Встроенная отладка и мониторинг упрощают тестирование и итерации, а marketplace плагинов позволяет расширять функциональность с помощью пользовательских инструментов. PrisimAI поддерживает совместную работу команд, контроль версий для дизайна агентов и однокнопочное развертывание для webhook, чатов или автономных сервисов.

Syntropix AI дает возможность командам проектировать и управлять автономными агентами, объединяя обработку естественного языка, многоступеночное рассуждение и оркестровку инструментов. Разработчики определяют рабочие процессы агентов через интуитивно понятный визуальный редактор или SDK, подключают к пользовательским функциям, сторонним сервисам и базам знаний, используют постоянную память для контекста диалогов. Платформа управляет хостингом моделей, масштабированием, мониторингом и логированием. Встроенная версия контроля, разрешения на основе ролей и аналитические приборные панели обеспечивают управление и прозрачность для корпоративных развертываний.

Venus — это библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая позволяет разработчикам легко проектировать, настраивать и запускать интеллектуальных ИИ-агентов. Она обеспечивает встроенное управление диалогами, варианты хранения постоянной памяти и гибкую систему плагинов для интеграции внешних инструментов и API. Пользователи могут определять пользовательские рабочие процессы, связывать несколько вызовов LLM и добавлять интерфейсы вызова функций для выполнения задач, таких как получение данных, веб-скрапинг или запросы к базам данных. Venus поддерживает синхронное и асинхронное выполнение, ведение журналов, обработку ошибок и мониторинг активности агентов. Абстрагируясь от низкоуровневых взаимодействий API, Venus обеспечивает быстрое прототипирование и развертывание чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов с полным контролем за поведением агентов и использованием ресурсов.

Agent Forge обеспечивает модульную архитектуру для определения, выполнения и координации AI-агентов. Внутри есть встроенные API для оркестрации задач, модули памяти для долгосрочного сохранения контекста и система плагинов для интеграции внешних сервисов (например, LLM, баз данных, сторонних API). Разработчики могут быстро прототипировать, тестировать и внедрять агентов в продуктивных условиях, объединяя сложные рабочие процессы без необходимости управлять низкоуровневой инфраструктурой.

AgentCrew предназначена для упрощения создания и управления ИИ-агентами путём абстрагирования таких функций, как жизненный цикл агента, постоянство памяти, планирование задач и межагентное взаимодействие. Разработчики могут определять собственные профили агентов, задавать триггеры и условия, а также интегрировать основные поставщики больших языковых моделей, такие как OpenAI и Anthropic. Фреймворк предоставляет Python SDK, CLI-инструменты, RESTful API и интуитивно понятную веб-панель для мониторинга производительности агентов. Возможности автоматизации рабочего процесса позволяют агентам работать параллельно или последовательно, обмениваться сообщениями и регистрировать взаимодействия для аудита и повторного обучения. Модульная архитектура поддерживает плагины для расширения, что позволяет организациям адаптировать платформу под разнообразные случаи использования — от чат-ботов поддержки клиентов до автоматизированных исследовательских помощников и каналов извлечения данных.

Agentic — это веб-платформа, разработанная для предоставления пользователям возможности проектировать, развертывать и управлять автономными AI-агентами без написания кода. Она предлагает визуальный конструктор агентных сценариев, бесшовные интеграции API, постоянную память и аналитические панели. Пользователи могут определять персоны агентов, настраивать пользовательские подсказки и триггеры событий, а также связывать их с внешними службами, такими как Slack или CRM. Платформа также поддерживает расписания, обработку ошибок и командную работу, позволяя организациям автоматизировать задачи, такие как обогащение данных, автоматический ответ на электронные письма, создание отчетов и квалификация потенциальных клиентов с полным контролем и видимостью.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.

SDK Connery — это универсальный фреймворк, упрощающий создание агентов ИИ. Он предоставляет клиентские библиотеки для Node.js, Python, Deno и браузера, позволяющие разработчикам определять поведение агента, интегрировать внешние инструменты и источники данных, управлять долгосрочной памятью и подключаться к нескольким LLM. Встроенная телеметрия и утилиты развертывания ускоряют весь цикл жизни агента — от разработки до производства.

EasyAgent предоставляет полноценную платформу для построения автономных агентов ИИ на Python. Он предлагает настраиваемые бэкенды LLM, такие как OpenAI, Azure и локальные модели, модули планирования и рассуждения, интеграцию API-инструментов и постоянное хранилище памяти. Разработчики могут определять поведение агентов через простые YAML-конфигурации или код, использовать встроенные вызовы функций для доступа к внешним данным и оркестрировать нескольких агентов для сложных рабочих процессов. EasyAgent также включает функции ведения журнала, мониторинга, обработки ошибок и расширяемые точки для кастомных решений. Его модульная архитектура ускоряет прототипирование и развертывание специализированных агентов в сферах поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и исследования.

Exo предоставляет все необходимое для создания, развертывания и масштабирования автономных AI-агентов. Начинайте с преднастроенных шаблонов агентов или создавайте собственные рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop или YAML. Интегрируйте любые REST API, базы данных или сторонние сервисы для расширения возможностей агента. Агенты поддерживают контекст через встроенную постоянную память и векторные хранилища. Облачная среда выполнения, инструменты CLI/SDK и панель управления позволяют мониторить работу, просматривать логи и управлять версиями.

InfantAgent предлагает легкую структуру для проектирования и развертывания интеллектуальных агентов на Python. Интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает постоянные модули памяти и обеспечивает цепочки пользовательских инструментов. В комплектации — разговорный интерфейс, оркестрация задач и принятие решений на базе правил. Архитектура плагинов позволяет легко расширять функциональность за счет специализированных инструментов и API, что делает его идеальным для прототипирования исследовательских агентов, автоматизации рабочих процессов или внедрения AI-ассистентов в приложения.

Многоагентная система AI предоставляет решение «от и до» для организации нескольких автономных агентов в облачных средах. Она использует безсерверную базу данных Neon, совместимую с Postgres, для хранения истории разговоров и состояния агентов, Azure Functions для масштабируемого выполнения логики агентов и API OpenAI для понимания и генерации естественного языка. Встроенные очереди сообщений и ролевая модель поведения позволяют агентам сотрудничать в таких задачах, как исследования, планирование, поддержка клиентов и анализ данных. Разработчики могут настраивать политики агентов, правила памяти и рабочие процессы под разнообразные бизнес-требования.