Автоматизация электронной почты LangGraph использует фреймворк LangGraph для создания интеллектуальных рабочих процессов электронной почты. После настройки она подключается к вашему почтовому сервису, получает новые сообщения и использует LLM для анализа содержимого на предмет намерений, настроений и важной информации. Агент выбирает или генерирует подходящие шаблоны, персонализирует ответы на основе контекста и пользовательских переменных и ставит их в очередь для отправки через Gmail API или SMTP. Расширенные функции включают обработку многоходовых диалогов, автоматические последовательности последующих действий на основе взаимодействия получателя и динамическое планирование. Разработчики могут расширять рабочие процессы, модифицируя узлы графа, добавляя пользовательские действия или интегрируя внешние API. Детальный журнал и обработка ошибок обеспечивают надежность, что делает его идеальным для продаж, поддержки клиентов и автоматических новостных рассылок.

Melissa обеспечивает легкую и расширяемую архитектуру для построения IA-агентов без необходимости писать значительный шаблонный код. В основе лежит система на основе плагинов, где разработчики могут регистрировать пользовательские действия, подключатели данных и модули памяти. Подсистема памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, повышая когерентность диалогов. Адаптеры интеграции позволяют агентам получать и обрабатывать информацию из API, баз данных или локальных файлов. Благодаря простой API, CLI-инструментам и стандартизированным интерфейсам, Melissa упрощает автоматизацию обработки запросов клиентов, создание динамических отчетов и оркестровку многоступенчатых рабочих процессов. Фреймворк независим от языка для интеграции, подходит для проектов на Python и может быть развернут на Linux, macOS или в Docker-контейнерах.

Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.