Self-Determining AI Agents — это фреймворк на Python, разработанный для упрощения создания автономных AI-агентов. Он включает настраиваемый цикл планирования, в котором агенты создают задачи, планируют стратегии и выполняют действия с помощью интегрированных инструментов. В рамках есть модули постоянной памяти для сохранения контекста, гибкая система планирования задач и хуки для пользовательских инструментов, таких как веб-API или запросы к базам данных. Разработчики могут задавать цели агента через конфигурационные файлы или код, а библиотека управляет итеративным процессом принятия решений. Поддерживается логирование, мониторинг производительности, возможно расширение новыми алгоритмами планирования. Идеально подходит для исследований, автоматизации рабочих процессов и быстрого прототипирования интеллектуальных мультиагентных систем.

Team Coordination — это легкая библиотека Python, разработанная для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов, работающих над сложными задачами. Определяя специализированные роли — такие как планировщики, исполнители, оценщики или коммуникаторы — пользователи могут разбивать высокоуровневую цель на управляемые подзадачи, делегировать их отдельным агентам и обеспечивать структурированную коммуникацию между ними. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, маршрутизацией протоколов и сбором результатов, позволяя командам ИИ-агентов эффективно взаимодействовать. Его система плагинов поддерживает интеграцию с популярными LLM, API и собственными логическими модулями, что делает его идеальным для автоматизации обслуживания клиентов, исследований, игровых ИИ и обработки данных. Благодаря четким абстракциям и расширяемым компонентам, Team Coordination ускоряет разработку масштабируемых рабочих процессов с несколькими агентами.

BAML Agents предназначен для разработчиков и специалистов по ИИ, ищущих модульную и расширяемую платформу для создания автономных агентов. Он предлагает архитектуру на базе плагинов для бесшовной интеграции пользовательских инструментов, под-систему памяти для поддержания контекста диалога и встроенную поддержку многошаговых сценариев рассуждения. С помощью BAML Agents пользователи могут быстро настраивать поведение агентов, подключаться к внешним API и управлять сложными задачами, не изобретая заново популярные шаблоны агентов. Легкий дизайн и ясные абстракции делают его идеальным для прототипирования, исследований и продуктивных развертываний в различных сценариях автоматизации.

CUPCAKE AGI (Композиционный утилитарный пайплайн для креативного, знающего и эволюционирующего автономного общего интеллекта) — это гибкий каркас Python, который упрощает создание автономных агентов путём объединения языковых моделей, памяти и внешних инструментов. Он включает основные модули, такие как планировщик целей, исполнитель моделей и менеджер памяти для сохранения контекста при взаимодействиях. Разработчики могут расширять функциональность через плагины для интеграции API, баз данных или пользовательских комплектов инструментов. CUPCAKE AGI поддерживает как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и развертывания агентов уровня промышленного использования в различных сферах.

FAgent предлагает модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, включая абстракции окружающей среды, интерфейсы политик и соединители инструментов. Она поддерживает интеграцию с популярными службами LLM, реализует управление памятью для сохранения контекста и предоставляет слой наблюдаемости для протоколирования и мониторинга действий агентов. Разработчики могут определять собственные инструменты и действия, оркестровать многошаговые рабочие процессы и запускать симуляционные оценки. FAgent также включает плагины для сбора данных, метрик производительности и автоматизированного тестирования, делая её подходящей для исследований, прототипирования и промышленных развертываний автономных агентов в различных областях.

FreeAct использует модульную архитектуру для упрощения создания ИИ-агентов. Разработчики задают общие цели и настраивают модуль планирования для генерации пошаговых планов. Компонент рассуждения оценивает реализуемость плана, а движок выполнения организует вызовы API, запросы к базам данных и взаимодействия с внешними инструментами. Управление памятью отслеживает контекст разговора и исторические данные, позволяя агентам принимать обоснованные решения. Регистрация среды упрощает интеграцию пользовательских инструментов и сервисов, обеспечивая динамическую адаптацию. FreeAct поддерживает несколько бэкендов LLM и может развертываться на локальных серверах или облачных средах. Благодаря открытой архитектуре и расширяемому дизайну, он способствует быстрому прототипированию интеллектуальных агентов для исследований и промышленного использования.

Hapticlabs предлагает интуитивно понятный инструментарий без программирования, предназначенный для создания пользовательских тактильных взаимодействий. Пользователи могут легко разрабатывать тактильную обратную связь, создавать функциональные прототипы и тестировать свои дизайны на нескольких устройствах. Hapticlabs Studio, DevKit и мобильное приложение позволяют проводить оценку в реальном времени без какого-либо программирования. Подходит для разработки продуктов, образования, исследований и DIY-проектов, Hapticlabs упрощает процесс интеграции тактильной технологии в ваши продукты, улучшая пользовательский опыт с учетом ощутимой обратной связи.

Symbol-LLM предлагает модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, основанных на больших языковых моделях с добавленной символьной памятью. В ней есть модуль планировщика для разбиения сложных задач, исполнитель для вызова инструментов и система памяти для сохранения контекста между взаимодействиями. Встроенные комплекты инструментов, такие как веб-поиск, калькулятор и запуск кода, а также простые API для интеграции пользовательских инструментов, позволяют разработчикам и исследователям быстро создавать и развертывать сложных помощников на базе LLM для различных областей, включая исследования, поддержку клиентов и автоматизацию рабочих процессов.