Council предоставляет структурированную среду для проектирования ИИ-агентов, определяя роли, связывая задания в цепочки и интегрируя внешние инструменты или API. Пользователи могут настраивать хранилища памяти, управлять состоянием агентов и реализовывать сложные пайплайны рассуждений. Архитектура плагинов Council обеспечивает бесшовную интеграцию с NLP-сервисами, источниками данных и сторонними инструментами, что позволяет быстро прототипировать и развертывать системы с несколькими агентами, координирующими выполнение сложных задач надежно.

CrewAI Agent Generator использует интерфейс командной строки для инициализации нового проекта ИИ-агента с структурированными папками, примерными шаблонами подсказок, определениями инструментов и тестовыми заготовками. Вы можете настраивать соединения с OpenAI, Azure или пользовательскими LLM-ендпоинтами; управлять памятью агента с помощью векторных хранилищ; организовывать работу нескольких агентов в совместных рабочих процессах; просматривать подробные логи разговоров; и развертывать ваших агентов на Vercel, AWS Lambda или Docker с помощью встроенных скриптов. Это ускоряет разработку и обеспечивает единообразную архитектуру AI-проектов.

crewAI Playground — это набор инструментов и песочница для построения и экспериментов с агентами на базе AI. Вы задаете агентов через конфигурационные файлы или код, указывая подсказки, инструменты и модули памяти. Платформа позволяет одновременно запускать нескольких агентов, управлять маршрутизацией сообщений и вести журнал истории диалогов. Поддерживается интеграция плагинов для внешних источников данных, настраиваемые бекенды памяти (в памяти или персистентные) и веб-интерфейс для тестирования. Используйте его для прототипирования чатботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов перед внедрением.

CrewAI Studio — это платформа на базе веб-приложения, позволяющая разработчикам проектировать, визуализировать и контролировать многопроцессные AI-рабочие процессы. Пользователи могут настраивать подсказки, цепочки логики, параметры памяти и внешние API интеграции каждого агента через графический холст. Студия подключается к популярным векторным базам данных, поставщикам LLM и точкам API плагинов. Поддерживается отладка в реальном времени, отслеживание истории диалогов и развертывание одним щелчком мыши в пользовательских средах, что упрощает создание мощных цифровых помощников.

Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.

Генератор Django Multi-AGI RAG-Llama3 — специализированная AI-рамка, которая объединяет техники уточненной генерации с несколькими агентами на базе Llama3. Он обрабатывает требования пользователя и внешнюю документацию, извлекая релевантные фрагменты кода, управляя несколькими AI-агентами для совместной разработки определений моделей Django, логики вида, шаблонов, маршрутизации URL и настроек проекта. Этот итеративный подход обеспечивает соответствие сгенерированного кода ожиданиям пользователя и лучшим практикам. Пользователи начинают с формирования базы знаний документации или примеров кода, затем запрашивают у агента конкретные функции. Система возвращает полный скелет проекта Django, включая модульные приложения, REST API-эндпоинты и настраиваемые шаблоны. Модульная природа позволяет разработчикам интегрировать собственную бизнес-логику и сразу разворачивать в продуктивной среде.

Fetch.ai — это платформа с открытым исходным кодом и набор инструментов для разработки программного обеспечения, предназначенная для создания автономных агентов, представляющих цифровых двойников в децентрализованной сети. Она предоставляет SDK на Python и Rust, Открыическую экономическую платформу (OEF) для поиска пиров и бесшовную интеграцию с её реестром для безопасных транзакций. Разработчики могут определять пользовательские навыки агентов — такие как создание рынка, предоставление данных или торги задачами — и размещать их в тестовых сетях или в основном блокчейне. Агенты Fetch.ai самостоятельно взаимодействуют, ведут переговоры и выполняют смарт-контракты, что обеспечивает мощную координацию нескольких агентов для цепей поставок, IoT-систем, мобильных сервисов, энергетических сетей и других областей.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.

Структура Dynamic Multi-Agent RAG Pathway основана на модульной архитектуре, где каждый агент занимается конкретными задачами — retrieval, поиск по векторам, суммирование контекста или генерация, — а центральный менеджер динамически маршрутизирует входы и выходы между ними. Разработчики могут создавать собственных агентов, собирать пайплайны через легко настраиваемые файлы и использовать встроенную поддержку логов, мониторинга и плагинов. Этот фреймворк ускоряет создание сложных решений на базе RAG, обеспечивает адаптивное разбиение задач и параллельную обработку для повышения пропускной способности и точности.

EasyAgent предоставляет полноценную платформу для построения автономных агентов ИИ на Python. Он предлагает настраиваемые бэкенды LLM, такие как OpenAI, Azure и локальные модели, модули планирования и рассуждения, интеграцию API-инструментов и постоянное хранилище памяти. Разработчики могут определять поведение агентов через простые YAML-конфигурации или код, использовать встроенные вызовы функций для доступа к внешним данным и оркестрировать нескольких агентов для сложных рабочих процессов. EasyAgent также включает функции ведения журнала, мониторинга, обработки ошибок и расширяемые точки для кастомных решений. Его модульная архитектура ускоряет прототипирование и развертывание специализированных агентов в сферах поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и исследования.

Возникающая коммуникация в агентах — это открытая платформа на PyTorch, предназначенная для исследователей, изучающих, как многопользовательские системы разрабатывают собственные протоколы связи. Библиотека предлагает гибкие реализации совместных задач обучения с подкреплением, включая референциальные игры, комбинированные игры и задачи идентификации объектов. Пользователи определяют архитектуры говорящих и слушающих агентов, задают свойства каналов сообщений, такие как размер словаря и длина последовательности, и выбирают стратегии обучения, такие как градиенты политики или контролируемое обучение. В рамках представлены скрипты для запуска экспериментов, анализа эффективности коммуникации и визуализации возникающих языков. Модульная конструкция обеспечивает лёгкое расширение новыми игровыми средами или пользовательскими функциями потерь. Исследователи могут воспроизводить опубликованные исследования, создавать эталонные модели новых алгоритмов и исследовать композиционность и семантику языков агентов.

F1Tenth Two-Agent Simulator — это специализированная среда моделирования, созданная на базе ROS и Gazebo, для эмуляции двух автономных транспортных средств в масштабе 1/10, участвующих в гонках или сотрудничающих на пользовательских трассах. Поддерживаются реалистичная физика шин, эмуляция сенсоров, обнаружение столкновений и ведение журналов данных. Пользователи могут подключать собственные алгоритмы планирования и управления, настраивать параметры агентов и запускать сценарии соревнований для оценки эффективности, безопасности и стратегий координации в контролируемых условиях.

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.

FMAS (Гибкая система мультиагентов) — это открытая библиотека Python для построения, выполнения и визуализации моделирования мультиагентов. Вы можете определить агентов с собственной логикой принятия решений, настроить модель окружения, установить каналы обмена сообщениями для коммуникации и запускать масштабируемое моделирование. FMAS предоставляет хуки для мониторинга состояния агентов, отладки взаимодействий и экспорта результатов. Его модульная архитектура поддерживает плагины для визуализации, сбора метрик и интеграции с внешними источниками данных, что делает его идеальным для исследований, обучения и прототипирования автономных систем в реальных условиях.

GenAI Job Agents — это фреймворк на базе Python, упрощающий создание и управление агентами задач на базе ИИ. Разработчики могут задавать пользовательские типы задач и поведения агентов с помощью простых конфигурационных файлов или классов Python. Система без швов интегрируется с OpenAI для выводов на базе LLM и с LangChain для цепочечного вызова. Задачи могут помещаться в очередь, выполняться параллельно и контролироваться с помощью встроенного логирования и механизмов обработки ошибок. Агенты могут обрабатывать динамический ввод, автоматически повторять неудачные задачи и выдавать структурированные результаты для дальнейшей обработки. Благодаря модульной архитектуре, расширяемым плагинам и понятным API, GenAI Job Agents дает командам возможность автоматизировать повторяющиеся задачи, оркестрировать сложные рабочие процессы и масштабировать ИИ-операции в производственной среде.

GenWorlds - это фреймворк для разработки AI, предназначенный для упрощения создания многопользовательских систем. Используя событийную коммуникацию через веб-сокеты, он позволяет разработчикам настраивать интерактивные среды, где автономные агенты могут асинхронно взаимодействовать друг с другом и с окружающей средой. Эти агенты сотрудничают, планируют действия и совместно выполняют сложные задачи, что делает GenWorlds мощной платформой для создания масштабируемых и гибких AI-экосистем.

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.

GPT-agents — это набор инструментов для разработчиков, который упрощает создание и управление автономными AI-агентами с использованием GPT. Он включает встроенные классы Агентов, модульную систему интеграции инструментов и управление постоянной памятью для поддержки текущего контекста. Этот фреймворк обрабатывает циклы планирования диалогов и сотрудничество нескольких агентов, позволяя задавать цели, планировать подзадачи и связывать агентов в сложных рабочих процессах. Поддерживаются настраиваемые инструменты, выбор модели и обработка ошибок для обеспечения надежной и масштабируемой автоматизации в различных областях.

GridWorldEnvs предоставляет полный набор окружений сеточного мира для поддержки проектирования, тестирования и сравнения систем обучения с усилением и мультиагентов. Пользователи могут легко настроить размеры сетки, начальные позиции агентов, местоположения целей, препятствия, структуры наград и пространства действий. В комплект входят шаблоны, такие как классическая навигация по сетке, избегание препятствий и кооперативные задачи, а также возможность определения собственных сценариев через JSON или Python-классы. Бесшовная интеграция с API OpenAI Gym позволяет применять стандартные алгоритмы RL напрямую. Кроме того, GridWorldEnvs поддерживает эксперименты с одним или множеством агентов, средства логирования и визуализации для отслеживания эффективности агентов.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration — это управляемая функция сервиса, которая позволяет оркестрировать нескольких AI-агентов, основанных на фундаментальных моделях, для совместной работы над сложными задачами. Вы настраиваете профили агентов с конкретными ролями, определяете схемы обмена сообщениями для связи и устанавливаете общий блок памяти для сохранения контекста. Во время выполнения агенты могут запрашивать данные из внешних источников, делегировать подпроцессы и объединять выходные данные. Такой коллаборативный подход поддерживает итеративные циклы мышления, повышает точность задач и позволяет динамически масштабировать агентов в зависимости от нагрузки. Интегрированный с консолью AWS, CLI и SDK сервис предоставляет панели мониторинга для визуализации взаимодействий агентов и показателей эффективности, упрощая разработку и оперативный контроль интеллектуальных мульти-агентных рабочих процессов.