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.

Saga обеспечивает гибкую архитектуру для создания AI-агентов, которые планируют и выполняют многошаговые рабочие процессы. Основные компоненты включают модуль планирования, который разбивает цели на действия, хранилище памяти для диалогового и задачного контекста, и регистратор инструментов для интеграции внешних сервисов или скриптов. Агенты работают асинхронно, управляют состоянием между сессиями и поддерживают разработку пользовательских инструментов. Saga позволяет быстро создавать прототипы автономных помощников, автоматизируя задачи такие как сбор данных, оповещения и интерактивные вопросы и ответы в вашем Python-окружении.

AIAgentWorkshop — это проект с открытым исходным кодом на Python, демонстрирующий, как создавать автономных AI-агентов, способных планировать, принимать решения и использовать инструменты. Включает примеры интеграции веб-поиска, управления файлами и системных команд, а также простых модулей памяти и рассуждений. Разработчики могут проходить руководства для создания агентов, интерпретирующих цели пользователей, генерирующих многошаговые планы, выполняющих задачи с помощью разных инструментов и поддерживающих контекст. Модульная архитектура облегчает замену или расширение инструментов и связывание действий агентов для сложных сценариев, превращая концепции AI-исследований в рабочие прототипы.

Bedrock Engineer предоставляет разработчикам структурированный и модульный способ создания AI-агентов, использующих базовые модели AWS Bedrock, такие как Amazon Titan и Anthropic Claude. В комплект входят примеры рабочих процессов для получения данных, анализа документов, автоматического рассуждения и многошагового планирования. Он управляет контекстом сессии, интегрируется с AWS IAM для безопасного доступа и поддерживает настраиваемые шаблоны подсказок. Инкапсулируя повторяющийся код, Bedrock Engineer ускоряет разработку чат-ботов, инструментов для резюме и умных помощников, обеспечивая масштабируемость и сокращение затрат за счет инфраструктуры AWS.

Doraemon-Agent — это open-source платформа и каркас на Python, предназначенные для разработчиков, создающих сложных AI-агентов. Он позволяет интегрировать пользовательские плагины и внешние инструменты, поддерживать долгосрочную память между сессиями и выполнять цепное планирование с несколькими шагами. Разработчики могут настраивать роли агентов, управлять контекстом, логировать взаимодействия и расширять функциональность через архитектуру плагинов. Он упрощает создание автономных помощников для задач анализа данных, поддержки исследований или автоматизации обслуживания клиентов.

Minerva — расширяемый фреймворк AI-агентов, предназначенный для автоматизации сложных рабочих процессов с помощью больших языковых моделей. Разработчики могут интегрировать внешние инструменты — такие как поиск в интернете, вызовы API или обработку файлов, определять собственные стратегии планирования и управлять разговорной или постоянной памятью. Minerva поддерживает синхронное и асинхронное выполнение задач, настраиваемое логирование и архитектуру плагинов, что облегчает прототипирование, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, способных рассуждать, планировать и использовать инструменты в реальных сценариях.