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.

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.

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.

JADE — это фреймворк для разработки агентов на базе Java, упрощающий создание распределённых многоагентных систем. Он предоставляет инфраструктуру, соответствующую FIPA, включая среду выполнения, транспорт сообщений, каталог агентов и управление агентами. Разработчики пишут классы агентов на Java, развертывают их в контейнерах и используют графические инструменты, такие как RMA и Sniffer, для отладки и мониторинга. JADE поддерживает мобильность агентов, планирование поведения и операции жизненного цикла, обеспечивая масштабируемый и модульный дизайн для исследований, координации IoT, моделирования и автоматизации предприятий.

JARVIS-1 представляет собой модульную архитектуру, объединяющую интерфейс на естественном языке, модуль памяти и исполнитель задач на базе плагинов. На базе GPT-index он сохраняет диалоги, восстанавливает контекст и развивается благодаря взаимодействиям с пользователем. Пользователи задают задачи простыми подсказками, а JARVIS-1 управляет планированием задач, выполнением кода, обработкой файлов и веб-браузингом. Его система плагинов обеспечивает пользовательские интеграции с базами данных, электронной почтой, PDF и облачными сервисами. Можно развернуть через Docker или CLI на Linux, macOS и Windows, JARVIS-1 гарантирует офлайн-работу и полный контроль данных, что делает его идеальным для разработчиков, команд DevOps и продвинутых пользователей, ищущих безопасную и расширяемую автоматизацию.

JASA предоставляет комплексный набор Java-библиотек для построения и выполнения симуляций мног-agентных систем. Она поддерживает управление жизненным циклом агентов, планирование событий, асинхронную передачу сообщений и моделирование окружения. Разработчики могут расширять базовые классы для реализации пользовательского поведения, интегрировать внешние источники данных и визуализировать результаты симуляции. Модульная структура фреймворка и ясная документация API обеспечивают быстрое прототипирование и масштабируемость, делая его подходящим для академических исследований, обучения и разработки концептов в моделировании на базе агентов.

Julep AI - это платформа с открытым исходным кодом, разработанная для того, чтобы помочь командам по анализу данных быстро создавать, дорабатывать и внедрять многошаговые рабочие процессы ИИ. С Julep вы можете создавать масштабируемые, надежные и долго работающие ИИ-пайплайны с помощью агентов, задач и инструментов. Конфигурация на основе YAML упрощает сложные процессы ИИ и обеспечивает рабочие процессы, готовые к производству. Она поддерживает быстрое прототипирование, модульный дизайн и бесшовную интеграцию с существующими системами, что делает ее идеальной для обработки миллионов одновременных пользователей, при этом обеспечивая полную видимость ИИ-операций.

Langchainrb — это библиотека Ruby с открытым исходным кодом, предназначенная для ускорения разработки приложений с ИИ с помощью модульной архитектуры для агентов, цепочек и инструментов. Разработчики могут определять шаблоны подсказок, собирать цепочки вызовов LLM, интегрировать компоненты памяти для сохранения контекста и подключать пользовательские инструменты, такие как загрузчики документов или поисковые API. Поддерживается генерация встраиваний для семантического поиска, встроенная обработка ошибок и гибкая настройка моделей. Благодаря абстракциям агентов можно реализовать диалоговых помощников, которые решают, какие инструменты или цепочки вызывать в зависимости от входных данных пользователя. Расширяемая архитектура Langchainrb позволяет легко настраивать систему, быстро прототипировать чат-ботов, автоматические системы суммирования, QA-системы и автоматизацию сложных рабочих процессов.

Langroid предоставляет полный каркас для агентов, который позволяет разработчикам создавать сложные приложения на базе ИИ с минимальными затратами. Он имеет модульный дизайн, позволяющий настраивать персонажей агентов, хранить состояние памяти для сохранения контекста и беспрепятственно интегрироваться с крупными языковыми моделями (LLMs), такими как OpenAI, Hugging Face и частными API-эндпоинтами. Наборы инструментов Langroid позволяют агентам выполнять код, получать данные из баз данных, вызывать внешние API и обрабатывать мультимодальные входы, такие как текст, изображения и аудио. Его движок оркестрации управляет асинхронными рабочими потоками и вызовами инструментов, а система плагинов облегчает расширение возможностей агентов. Обеспечивая абстракцию сложных взаимодействий с LLM и управление памятью, Langroid ускоряет разработку чат-ботов, виртуальных помощников и решений для автоматизации задач в различных областях.

MIDCA — это модульная когнитивная архитектура, предназначенная для поддержки полного когнитивного цикла умных агентов. Она обрабатывает сенсорные входные данные с помощью модуля восприятия, интерпретирует их для генерации и приоритезации целей, использует планировщик для создания последовательностей действий, осуществляет выполнение и оценивает результаты через метакогнитивный слой. Концепция двойного цикла разделяет быстрые реактивные ответы и более медленное рассуждение, что даёт агентам возможность динамического адаптирования. Расширяемая структура и открытый исходный код делают MIDCA идеальной платформой для исследователей и разработчиков, изучающих автономное принятие решений, обучение и саморефлексию в ИИ.

Multi-Agent ColComp — это расширяемая, с открытым исходным кодом структура для организации команды агентов ИИ при выполнении сложных задач. Разработчики могут задавать различные роли агентов, настраивать каналы связи и обмениваться контекстными данными через единое хранилище памяти. Библиотека включает компоненты plug-and-play для переговоров, координации и построения консенсуса. В примерах демонстрируются совместное создание текста, распределенное планирование и моделирование мультиагентов. Модульный дизайн облегчает расширение, позволяя командам быстро прототипировать и оценивать стратегии мультиагентов в исследованиях или в производственной среде.

multiagent-env — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания и оценки сред обучения с несколькими агентами. Пользователи могут определять как кооперативные, так и враждебные сценарии, задавая количество агентов, пространства действий и наблюдений, функции наград и динамику окружающей среды. Она поддерживает визуализацию в реальном времени, настраиваемую визуализацию и легкую интеграцию с RL-фреймворками на базе Python, такими как Stable Baselines и RLlib. Модульный дизайн позволяет быстро прототипировать новые сценарии и легко сравнивать алгоритмы.

NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.

Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

With AI Agents — это фреймворк с акцентом на код на TypeScript, который помогает определить и управлять несколькими AI-агентами, каждый с уникальными ролями, такими как планировщик, исполнитель и память. Он предоставляет встроенное управление памятью для сохранения контекста, подсистему вызова функций для интеграции внешних API и интерфейс командной строки для интерактивных сессий. Собрав агентов в конвейеры или иерархии, вы можете автоматизировать сложные задачи — например, аналитические пайплайны или процессы поддержки клиентов, — обеспечивая модульность, масштабируемость и простую настройку.

MultiAgentModel предоставляет единый API для определения пользовательских окружений и классов агентов для сценариев с множеством агентов. Разработчики могут задавать пространства наблюдения и действий, структуры награды и каналы связи. Встроенная поддержка популярных RL-алгоритмов, таких как PPO, DQN и A2C, позволяет тренировать модели с минимальной настройкой. Инструменты визуализации в реальном времени помогают отслеживать взаимодействия агентов и показатели их эффективности. Модульная архитектура обеспечивает легкую интеграцию новых алгоритмов и пользовательских модулей. Также включает гибкую систему конфигурации для настройки гиперпараметров, утилиты логирования для отслеживания экспериментов и совместимость с OpenAI Gym для бесшовной портативности. Пользователи могут совместно работать над общими окружениями и воспроизводить зафиксированные сессии для анализа.

ASP-DALI предоставляет единую платформу для определения и выполнения логических интеллектуальных агентов. Разработчики пишут правила ASP для описания баз знаний и целей, а конструкции DALI определяют реакции на события и выполнение действий. Во время выполнения решатель ASP вычисляет ответы (answer sets), которые направляют решения агента, позволяя ему планировать, реагировать на входящие события и динамически корректировать убеждения. Среда поддерживает модульные базы знаний, облегчая инкрементальные обновления и четкое разделение декларативных правил и реактивных поведений. ASP-DALI реализован на Prolog с интерфейсами к популярным решателям ASP, что упрощает интеграцию и развертывание в исследовательских и прототипных сценариях.

bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.

Hyperbolic Time Chamber обеспечивает гибкую среду для построения AI-агентов, предлагая компоненты для управления памятью, оркестровки окна контекста, связывания подсказок, интеграции инструментов и контроля выполнения. Разработчики определяют поведение агентов с помощью модульных блоков, настраивают пользовательские памяти (краткосрочные и долгосрочные) и подключают внешние API или локальные инструменты. Фреймворк включает поддержку асинхронности, журналирование и инструменты отладки, что позволяет быстро итеративно разрабатывать и развертывать сложные диалоговые или целенаправленные агенты на Python.