Web LLM Assistant — это лёгкий фреймворк с открытым исходным кодом, который превращает ваш браузер в платформу для инференса ИИ. Он использует бэкенды WebGPU и WebAssembly для прямого запуска LLM на клиентских устройствах без серверов, обеспечивая конфиденциальность и возможность работы в офлайн-режиме. Пользователи могут импортировать и переключаться между моделями, такими как LLaMA, Vicuna, Alpaca, общаться с ассистентом и видеть потоковые ответы. Модульный UI на базе React поддерживает темы, историю диалогов, системные prompts и расширения в виде плагинов для пользовательского поведения. Разработчики могут настраивать интерфейс, интегрировать внешние API и тонко настраивать prompts. Для развертывания достаточно разместить статические файлы, сервер не требуется. Web LLM Assistant делает возможным высокопроизводительную локальную инференс в любом современном браузере.

Fast-LLM-Agent-MCP — легкий, открытый фреймворк на Python для создания ИИ-агентов, сочетающих управление памятью, цепочечное рассуждение и многошаговое планирование. Разработчики могут интегрировать его с OpenAI, Azure OpenAI, локальным Llama и другими моделями для поддержания контекста диалога, генерации структурированных цепочек рассуждений и разбиения сложных задач на подзадачи, которые можно выполнить. Его модульная конструкция позволяет подключать пользовательские инструменты и хранилища памяти, что делает его идеальным для виртуальных помощников, систем поддержки принятия решений и автоматизированных ботов службы поддержки.

Flocking Multi-Agent предоставляет модульную библиотеку для моделирования автономных агентов, демонстрирующих ройный интеллект. Включает основные поведенческие алгоритмы — сцепление, разделение и согласование — а также избегание препятствий и динамическое преследование цели. Используя Python и Pygame для визуализации, фреймворк позволяет настраивать параметры, такие как радиус соседей, максимальную скорость и силу поворота. Поддерживает расширение за счет пользовательских функций поведения и интеграционных хуков для робототехники или игровых движков. Идеально подходит для экспериментов в области ИИ, робототехники, разработки игр и академических исследований, показывая, как простые локальные правила приводят к сложным глобальным формированием.

js-agent предоставляет разработчикам минималистский, но мощный набор инструментов для создания автономных AI-агентов на JavaScript. Он предлагает абстракции для хранения диалогов, инструментов вызова функций, настраиваемых стратегий планирования и обработки ошибок. С помощью js-agent вы можете быстро подключать подсказки, управлять состоянием, вызывать внешние API и управлять сложным поведением агентов с помощью простого, модульного API. Он предназначен для работы в средах Node.js и бесшовно интегрируется с API OpenAI для создания интеллектуальных, контекстуально ориентированных агентов.

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.

AgentSimJS предназначена для упрощения создания и выполнения моделей на основе агентов масштабируемых систем на JavaScript. Благодаря своей модульной архитектуре разработчики могут определять агентов с настраиваемыми состояниями, датчиками, функциями принятия решений и актуаторами, а затем интегрировать их в динамические окружения, параметризованные глобальными переменными. Фреймворк управляет симуляциями с дискретными временными шагами, обрабатывает обмен сообщениями между агентами и записывает данные взаимодействий для анализа. Модули визуализации поддерживают отображение в реальном времени с использованием HTML5 Canvas или внешних библиотек, а плагины позволяют интегрировать с статистическими инструментами. AgentSimJS работает как в современных браузерах, так и в Node.js, делая его пригодным для интерактивных веб-приложений, научных исследований, образовательных средств и быстрого прототипирования ройной интеллигентности, динамики толпы или распределенного ИИ.

LiteMultiAgent предоставляет модульный SDK для создания и запуска нескольких AI-агентов параллельно или последовательно, каждый с уникальными ролями и обязанностями. В него встроены хранилища памяти, обмен сообщениями, адаптеры плагинов и циклы выполнения для управления сложной коммуникацией между агентами. Пользователи могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API и контролировать диалоги через логи. Легкий дизайн фреймворка и управление зависимостями делают его идеальным для быстрого прототипирования и развертывания совместных рабочих процессов AI в производстве.