Memonto функционирует как промежуточная библиотека для агентов ИИ, управляя всем циклом памяти. Во время каждого этапа разговора он записывает сообщения пользователя и ИИ, выделяет важные детали и создает краткие обзоры. Эти обзоры превращаются в векторные встраивания и хранятся в базах данных или файлах. При создании новых подсказок Memonto выполняет семантические поиски для получения наиболее релевантных исторических воспоминаний, что позволяет агентам сохранять контекст, помнить предпочтения пользователя и предоставлять персонализированные ответы. Поддерживаются разные системы хранения (SQLite, FAISS, Redis), а также предлагаются настраиваемые конвейеры для встраивания, суммирования и поиска. Разработчики могут легко интегрировать Memonto в существующие фреймворки агента, повышая согласованность и долгосрочную вовлеченность.

Plan Agent с Meta-Agent предоставляет многоуровневую архитектуру ИИ-агентов: агент планирования создает структурированные стратегии для достижения целей высокого уровня, а мета-агент контролирует выполнение, вносит изменения в планы и делегирует подпомощников. Встроены плагины-интеграторы (например, API веб-сервисов, базы данных), постоянная память для хранения контекста и настраиваемое логирование для анализа эффективности. Пользователи могут расширять систему собственными модулями — от обработки данных до генерации контента и поддержки решений.

The Great GPT Firewall provides a policy-driven gateway for GPT-based applications. It sits between your app and the GPT API, examining each request and response against user-defined JSON-schema policies. With both a command-line interface and easily importable library, you can define rules to block or modify disallowed prompts and outputs, log any violations, and receive real-time alerts. The tool supports extensible rule sets, custom handlers for violation events, and seamless integration into CI/CD pipelines, helping teams maintain content safety and regulatory compliance across diverse AI deployments.

AgentServe предоставляет унифицированный интерфейс для создания и развертывания AI-агентов. Пользователи задают поведение агентов в файлах конфигурации или коде, интегрируют внешние инструменты или источники знаний, и выставляют агентам REST-эндпоинты. Фреймворк автоматически обрабатывает маршрутизацию моделей, параллельные запросы, проверку состояния, логирование и метрики. Модульный дизайн позволяет подключать новые модели, кастомные инструменты и политики планирования, что делает его идеальным для создания чат-ботов, автоматизированных рабочих процессов и мультиагентных систем, масштабируемых и удобных в сопровождении.

Модульный фреймворк для AI-агентов с MCP предназначен для упрощения разработки продвинутых ИИ-агентов, способных сохранять долгосрочный контекст, выполнять многошаговое рассуждение и адаптировать стратегии на основе памяти. Он использует модульный дизайн с компонентами Memory Manager, Conditional Planner и Prompt Manager, позволяющими создавать кастомные интеграции и расширять поддержку различных LLM. Memory Manager долговечно хранит прошлые взаимодействия, обеспечивая сохранение контекста. Conditional Planner оценивает условия на каждом шаге и динамически выбирает следующий действие. Prompt Manager формирует входные данные и безупречно цепляет задачи. Написан на Python, взаимодействует через API с моделями GPT OpenAI, поддерживает расширенную генерацию с использованием Retrieval-augmented и облегчает создание чат-ботов, автоматизацию задач и систем поддержки принятия решений. Обширная документация и примеры помогают пользователям настроить и адаптировать систему.

Autonomais — модульная структура ИИ-агентов, предназначенная для полной автономии в планировании и выполнении задач. Она использует крупные языковые модели для генерации планов, управляет действиями через настраиваемый конвейер и хранит контекст в модулях памяти для согласованного многозначного рассуждения. Разработчики могут подключать внешние инструменты, такие как веб-скрейперы, базы данных и API, определять собственные обработчики действий и настраивать поведение агента с помощью конфигурируемых навыков. Эта платформа поддерживает логирование, обработку ошибок и пошаговую отладку, обеспечивая надежную автоматизацию задач исследований, анализа данных и веб-взаимодействий. Благодаря расширяемой архитектуре на базе плагинов, Autonomais быстро развивает специализированных агентов, способных принимать сложные решения и использовать инструменты динамически.

Daytona позволяет организациям быстро создавать, управлять и управлять автономными ИИ-агентами, которые выполняют сложные рабочие процессы от начала до конца. Благодаря конструктору рабочих процессов с функцией перетаскивания и каталогу предобученных моделей пользователи могут создавать агентов для обслуживания клиентов, продаж, генерации контента и анализа данных. API соединители Daytona интегрируются с CRM, базами данных и веб-сервисами, а его SDK и CLI позволяют расширять функции. Агенты тестируются в песочнице и разворачиваются в масштабируемом облаке или на собственной инфраструктуре. Встроенная безопасность, логирование и панель в реальном времени дают командам возможность контролировать производительность агентов.

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.

Prometh.ai — это комплексная платформа для создания автономных AI-агентов, которые могут подключаться к различным корпоративным системам, таким как Salesforce, HubSpot, SQL-базы данных и Zendesk. Пользователи используют интерфейс Drag-and-Drop для определения многошаговых workflows, установки условной логики и планирования задач. Агентов можно использовать для генерации лидов, обработки поддерживающих тикетов, составления отчётов и проведения маркетинговых исследований. Сердце платформы — ядро оркестровки, которое управляет параллельными процессами и обработкой ошибок, а встроенные аналитические панели позволяют визуализировать эффективность агентов и осуществлять постоянную оптимизацию.

Dante AI - это мощный агент ИИ, который специализируется на автоматизации задач и оптимизации рабочих процессов. Он сочетает в себе обработку естественного языка и технологии машинного обучения, чтобы интеллектуально взаимодействовать с пользователями, понимать их команды и эффективно выполнять задачи. Его универсальные функции включают интеграцию с различными приложениями, анализ данных в реальном времени и автоматическое планирование. Независимо от того, стремитесь ли вы организовать проекты, управлять расписаниями или оптимизировать общение, Dante AI адаптируется под ваши потребности, что делает его незаменимым инструментом как для личного, так и для профессионального использования.