Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.

Genai — это универсальная платформа, созданная для изменения того, как пользователи взаимодействуют через чат-ботов. С помощью сбора и смешивания данных из различных источников Genai облегчает создание и развертывание кастомизированных чат-ботов за считанные минуты, упрощая рабочие процессы в образовании, исследованиях и многом другом. Она предлагает превосходный пользовательский опыт и оптимизирует процессы, используя современные технологии искусственного интеллекта.

Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.

Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.

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.

Мультияентные системы предназначены для упрощения создания, настройки и запуска распределенных архитектур на основе агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, онтологии коммуникации и описание сервисов через классы Java. Фреймворк управляет настройкой контейнеров, передачей сообщений и жизненным циклом агентов. На основе стандартных протоколов FIPA он поддерживает P2P-переговоры, совместное планирование и модульное расширение. Пользователи могут запускать, отслеживать и отлаживать сценарии с несколькими агентами на одном устройстве или в сети, что делает его идеальным для исследований, обучения и небольших развертываний.

Ramen AI разработан для упрощения процесса классификации текста, делая его доступным для людей без технической подготовки. С Ramen AI вам не нужны предварительно размеченные данные или обучение модели. Платформа предлагает интуитивно понятный, готовый к использованию опыт, оснащенный всеми необходимыми инструментами для эффективного создания, тестирования, мониторинга и масштабирования приложений. Независимо от того, нужно ли вам классифицировать текстовые данные для бизнеса, исследований или другого приложения, всесторонний набор инструментов Ramen AI помогает сделать это быстро и эффективно.