SwarmFlow позволяет разработчикам создавать и координировать множество агентов ИИ с помощью настраиваемых рабочих процессов. Агенты могут асинхронно обмениваться сообщениями, делегировать подзадачи и интегрировать собственные плагины для логики, специфичной для области. Фреймворк управляет планированием задач, агрегацией результатов и обработкой ошибок, позволяя пользователям сосредоточиться на проектировании поведения агентов и стратегий взаимодействия. Модульная архитектура SwarmFlow облегчает создание сложных конвейеров для автоматического мозгового штурма, обработки данных и систем поддержки принятия решений, что делает прототипирование, масштабирование и мониторинг многопро агентных приложений простым.

FlyingAgent представляет собой модульную архитектуру, использующую крупные языковые модели для моделирования автономных агентов, способных рассуждать, планировать и выполнять действия в различных областях. Агенты имеют внутреннюю память для хранения контекста и могут интегрировать внешние инструменты для веб-браузинга, анализа данных или вызова сторонних API. Фреймворк поддерживает координацию нескольких агентов, расширения на основе плагинов и настраиваемые политики принятия решений. Благодаря открытому дизайну разработчики могут адаптировать хранилища памяти, интеграции инструментов и менеджеры задач, что открывает возможности для автоматизации поддержки клиентов, научных исследований, генерации контента и координации цифровых команд.

GPA-LM — это основанный на Python фреймворк, созданный для упрощения создания и организации AI-агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нем есть планировщик, разбивающий инструкции высокого уровня на подзадачи, исполнитель, управляющий вызовами инструментов и взаимодействиями, и модуль памяти, сохраняющий контекст между сессиями. Архитектура плагинов позволяет разработчикам добавлять собственные инструменты, API и логику принятия решений. Поддержка нескольких агентов позволяет координировать роли, распределять задачи и собирать результаты. Интегрируется с популярными LLM, такими как OpenAI GPT, и поддерживает развертывание в различных средах. Фреймворк ускоряет разработку автономных агентов для исследований, автоматизации и прототипирования приложений.

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.

Multi-Agents System from Scratch предоставляет полный набор модулей на Python для построения, настройки и оценки мультиагентных сред с нуля. Пользователи могут определять модели мира, создавать классы агентов с уникальными сенсорными входами и возможностями действий, а также настраивать гибкие протоколы коммуникации для сотрудничества или конкуренции. Фреймворк поддерживает динамическое распределение задач, модули стратегического планирования и отслеживание производительности в реальном времени. Его модульная архитектура позволяет легко интегрировать пользовательские алгоритмы, функции вознаграждения и механизмы обучения. Встроенные инструменты визуализации и логирования позволяют разработчикам контролировать взаимодействия агентов и диагностировать паттерны поведения. Разработан с учетом расширяемости и ясности, система подходит как исследователям в области распределенного ИИ, так и педагогам, обучающим моделированию на базе агентов.