Esquilax — это легкий фреймворк на TypeScript, предназначенный для создания и оркестрации сложных рабочих процессов с ИИ-агентами. Он предоставляет разработчикам очевидный API для декларативного определения агентов, назначения модулей памяти и интеграции пользовательских действий через плагины, такие как вызовы API или запросы к базе данных. Встроенная поддержка обработки контекста и координации нескольких агентов помогает упростить создание чатботов, цифровых ассистентов и автоматических процессов. Архитектура на основе событий позволяет динамически связывать задачи и запускать их, а инструменты логирования и отладки дают полный контроль над взаимодействиями агентов. Благодаря абстракции рутинного кода, Esquilax ускоряет прототипирование масштабируемых AI-приложений.

Lite Web Agent — это платформa, нативная для браузера, позволяющая пользователям создавать, настраивать и разворачивать AI-управляемых разговорных агентов. Она предлагает визуальный конструктор потоков, поддержку REST и WebSocket API, сохранение состояния и хуки плагинов для пользовательской логики. Агенты полностью работают на стороне клиента для низкой задержки и конфиденциальности, при этом дополнительные серверные соединения позволяют хранить данные и выполнять расширенную обработку. Идеально подходит для встраивания чат-ботов на веб-сайты, внутренние порталы или приложения без сложных настроек backend.

Live от Vroom AI — это открытая платформа и расширение браузера, которая внедряет ИИ-агентов прямо в ваш опыт веб-серфинга. Установив Live, вы получите доступ к боковой панели ИИ-ассистента, который понимает контекст страницы и выполняет такие задачи, как создание маркетинговых текстов, суммирование статей, извлечение структурированных данных, автоматическая заполнение форм и ответы на вопросы по конкретной тематике. Разработчики могут расширять Live с помощью пользовательских плагинов, используя его SDK, и интегрировать свои собственные модели LLM или сторонние API для адаптации агента под определённые рабочие процессы.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

Melissa работает как разговорный AI-агент, использующий передовые технологии понимания естественного языка для интерпретации команд пользователя, генерации контекстных ответов и выполнения автоматизированных задач. Он включает такие функции, как планирование задач, напоминания о встречах, поиск данных и интеграция с внешними API, такими как Google Calendar, Slack и почтовые сервисы. Пользователи могут расширять возможности Melissa с помощью пользовательских плагинов, создавать рабочие процессы для повторяющихся задач и обращаться к его базе знаний для быстрой получения информации. Как проект с открытым исходным кодом, разработчики могут размещать Melissa на облачных или локальных серверах, настраивать права доступа и адаптировать его поведение под нужды организации или личные предпочтения. Это гибкое решение для повышения продуктивности, поддержки клиентов и цифровых ассистентов.

MindForge — это надежная система оркестрации, предназначенная для быстрого создания и развертывания AI-агентов с минимальным объемом шаблонного кода. Предлагает модульную архитектуру, включающую планировщик задач, движок рассуждений, менеджер памяти и слой выполнения инструментов. Используя LLMы, агенты могут анализировать ввод пользователя, формировать планы и вызывать внешние инструменты — такие как API парсинга веб-страниц, базы данных или собственные скрипты — для выполнения сложных задач. Компоненты памяти сохраняют контекст диалога, обеспечивая многократные взаимодействия, а движок решений динамически выбирает действия на основе заданных политик. Благодаря поддержке плагинов и настраиваемым pipeline разработчики могут расширять функции, добавляя собственные инструменты, сторонние интеграции и базы знаний, ориентированные на сферу применения. MindForge упрощает разработку AI-агентов, ускоряя прототипирование и масштабируемое внедрение в производственную среду.

Python AI Agent предоставляет разработчикам удобные инструменты для организации автономных агентов на базе крупных языковых моделей. Он предлагает встроенные механизмы определения пользовательских инструментов и действий, хранения истории диалога с помощью модулей памяти и потоковой передачи для интерактивных сценариев. Пользователи могут расширять его плагины для интеграции API, баз данных и внешних сервисов, что позволяет агентам получать данные, выполнять вычисления и автоматизировать рабочие процессы. Библиотека поддерживает настраиваемые пайплайны, обработку ошибок и журналирование для надежных развертываний. Минимум шаблонного кода позволяет создавать чат-боты, виртуальных помощников, аналитиков данных или автоматизаторов задач, использующих LLM для рассуждений и многозадачного принятия решений. Открытая модель способствует развитию сообщества и адаптируется к любой среде Python.

Saiki — это открытый фреймворк для оркестрации агентов, который позволяет разработчикам создавать сложные рабочие процессы, используемые AI, написав декларативные определения в YAML. Каждый агент может выполнять задачи, вызывать внешние сервисы или инициировать вызовы других агентов в цепочке. Saiki предоставляет встроенный сервер REST API, трассировку выполнения, подробные логи и веб-интерфейс для мониторинга в реальном времени. Он поддерживает повторные попытки, резервные стратегии и пользовательские расширения, облегчая итерации, отладку и масштабирование надежных автоматизированных pipelines.

Serverless AI Agent упрощает создание и развертывание автономных ИИ-агентов, используя безсерверные облачные функции. Определяя поведение агента в простых конфигурационных файлах, разработчики могут активировать рабочие процессы, управляемые ИИ, которые обрабатывают естественный язык, взаимодействуют с API, выполняют запросы к базам данных и вызывают события. Фреймворк абстрагирует инфраструктурные вопросы и автоматически масштабирует функции агентов по мере необходимости. Благодаря встроенной персистентности состояния, логам и обработке ошибок, Serverless AI Agent обеспечивает надежную работу долгосрочных задач, запланированных заданий и автоматизации, основанной на событиях. Разработчики могут интегрировать пользовательские промежуточные слои, выбирать из нескольких облачных провайдеров и расширять возможности агента с помощью плагинов для мониторинга, аутентификации и хранения данных. Это позволяет быстро создавать прототипы и внедрять надежные решения с ИИ.

Web-Agent — это библиотека на Node.js, предназначенная для преобразования команд на естественном языке в операции браузера. Она интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic и др.) и управляет безголовыми или полнофункциональными браузерами для выполнения таких задач, как сбор данных со страниц, клик по кнопкам, заполнение форм, навигация по многошаговым рабочим процессам и экспорт результатов. Разработчики могут определить поведение агента в коде или JSON, расширять его через плагины и цеплять задачи для построения сложных автоматизаций. Это упрощает выполнение рутинных веб-задач, тестирование и сбор данных, позволяя ИИ интерпретировать и выполнять их.

Cognify позволяет пользователям определять цели Data Science и поручать AI-агентам выполнение сложных задач. Агенты могут писать и отлаживать код, подключаться к базам данных для получения инсайтов, создавать интерактивные визуализации и даже экспортировать отчеты. Благодаря архитектуре плагинов пользователи могут расширять функциональность для работы с собственными API, системами планирования и облачными сервисами. Cognify обеспечивает воспроизводимость, функции совместной работы и логирование для отслеживания решений и вывода агентов, что делает его подходящим для быстрого прототипирования и рабочих процессов в производстве.

Pillar — это полноценный фреймворк AI-агентов, разработанный для упрощения создания и внедрения умных многошаговых рабочих процессов. Он включает модульную архитектуру с планировщиками для разбиения задач, хранилищами памяти для сохранения контекста и исполнительными модулями, выполняющими действия через внешние API или собственный код. Разработчики могут определять пайплайны в YAML или JSON, интегрировать любые LLM-поставщики и расширять функциональность при помощи пользовательских плагинов. Pillar обеспечивает встроенную асинхронную работу и управление контекстом, сокращая boilerplate-код и ускоряя вывод на рынок таких приложений, как чат-боты, ассистенты анализа данных и автоматизация бизнес-процессов.

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.

Agents from Scratch TS — это проект с открытым исходным кодом на TypeScript, демонстрирующий, как создавать AI агентов с нуля с помощью LangChain. Включает пример кода для определения и регистрации внешних инструментов, управления разговорной памятью, маршрутизации пользовательских входных данных к правильному агенту и цепочек вызовов нескольких LLM. Разработчики могут использовать его для понимания лучших практик, настройки поведения агентов и интеграции новых возможностей, таких как поиск в интернете, извлечение данных или собственные плагины для автоматизации задач или создания интерактивных помощников.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

CereBro предлагает модульную архитектуру для создания AI-агентов, способных самостоятельно разбирать задачи, сохранять постоянную память и динамически использовать инструменты. Включает ядро Brain, управляющее мыслями, действиями и памятью, поддерживает пользовательские плагины для внешних API и предоставляет интерфейс CLI для координации. Пользователи могут задавать цели агента, конфигурировать стратегии рассуждений и интегрировать функции, такие как веб-поиск, файловые операции или доменно-специфические инструменты для выполнения задач полностью без ручного вмешательства.

ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.