ToolAgents — модульный открытый фреймворк для AI-агентов, интегрирующий большие языковые модели с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Разработчики регистрируют инструменты через централизованный реестр, определяя конечные точки для задач API, запросов к базам данных, выполнения кода и анализа документов. Агены могут планировать многошаговые операции, динамически вызывая или связывая инструменты на основе выходных данных LLM. Фреймворк поддерживает последовательное и параллельное выполнение задач, обработку ошибок и расширяемые плагины для пользовательских интеграций инструментов. API на базе Python упрощает создание, тестирование и развертывание интеллектуальных агентов, работающих с данными, контентом, скриптами и документами — для быстрого прототипирования и масштабируемой автоматизации в аналитике, исследованиях и бизнес-процессах.

Agent Nexus предлагает модульную архитектуру для проектирования, настройки и выполнения взаимосвязанных ИИ-агентов, которые сотрудничают для выполнения сложных задач. Разработчики могут динамически регистрировать агентов, настраивать их поведение с помощью Python-модулей и задавать коммуникационные пайплайны через простые YAML-конфигурации. Встроенный маршрутизатор сообщений обеспечивает надежный поток данных между агентами, а встроенные инструменты логирования и мониторинга помогают отслеживать производительность и устранять ошибки. Благодаря поддержке популярных библиотек ИИ, таких как OpenAI и Hugging Face, Agent Nexus облегчает интеграцию различных моделей. Будь то прототипирование исследовательских экспериментов, создание автоматизированных помощников поддержки или моделирование многодействующих сред, Agent Nexus упрощает разработку и тестирование совместных ИИ-систем — как в академических, так и в коммерческих целях.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.

Agentic Solver предоставляет полный набор инструментов для разработки автономных ИИ-агентов, использующих большие языковые модели (LLMs) для решения реальных задач. Он включает компоненты для разбиения задач, планирования, выполнения и оценки результатов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на последовательные действия. Пользователи могут интегрировать внешние API, пользовательские функции и системы хранения памяти, расширяя возможности агентов, а встроенные механизмы логгирования и повторных попыток обеспечивают устойчивость. Написанный на Python, этот фреймворк поддерживает модульные пайплайны и гибкие шаблоны подсказок, что ускоряет экспериментирование. Будь то автоматизация поддержки клиентов, анализ данных или создание контента, Agentic Solver облегчает весь жизненный цикл — от первоначальной настройки и регистрации инструментов до постоянного мониторинга и оптимизации эффективности.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

AgentX предоставляет расширяемую архитектуру для построения ИИ-агентов, использующих большие языковые модели, интеграции инструментов и API, а также модули памяти для автономного выполнения сложных задач. Имеется система плагинов для пользовательских инструментов, поддержка поиска по векторам, цепочечное рассуждение и детальные журналы выполнения. Пользователи могут определять агентов через гибкие конфигурационные файлы или код, указывая инструменты, системы памяти, такие как Chroma DB, и цепочки рассуждений. AgentX управляет контекстом по сессиям, поддерживает генерацию с дополнением поиска и облегчает мультитурные диалоги. Его модульные компоненты позволяют разработчикам выполнять оркестровку рабочих процессов, настраивать поведение агентов и интегрировать внешние сервисы для автоматизации, исследовательской помощи, поддержки клиентов и анализа данных.

AI-Agent-Solana — это специализированный фреймворк, соединяющий принятие решений на базе AI и выполнение на блокчейне. Используя высокопроизводительную сеть Solana, он позволяет разработчикам писать на TypeScript интеллектуальных агентов, которые автоматически инициируют транзакции умных контрактов на основе данных в реальном времени. SDK включает модули для безопасного управления кошельками, получения данных с блокчейна, слушателей событий для сегментов Solana и настраиваемые рабочие процессы, определяющие поведение агентов. Независимо от автоматизированного управления ликвидностью, ботов для выпуска NFT или агентов голосования DAO, AI-Agent-Solana управляет сложными взаимодействиями в блокчейне, обеспечивая безопасность ключей и эффективную параллельную обработку задач. Его модульный дизайн и обширная документация позволяют легко расширять функциональность или интегрировать с существующими децентрализованными приложениями.

AI Agents Tools — это полноценная платформа Python, позволяющая быстро создавать ИИ-агентов, используя вызовы функций OpenAI. Библиотека обёртывает ряд модульных инструментов, включая поиск в сети, браузер, получение данных из Википедии, выполнение Python REPL и интеграцию памяти векторного типа. Определяя шаблоны агентов, такие как однозонтовый агент, агент на основе набора инструментов и рабочие процессы с обработкой обратных вызовов, разработчики могут организовать цепочки рассуждений из нескольких шагов. Инструментарий скрывает сложность сериализации функций и обработки ответов, обеспечивая гладкую интеграцию с моделями OpenAI. Поддерживаются динамическая регистрация инструментов и отслеживание состояния памяти, позволяя агентам вспоминать прошлые взаимодействия. Подходит для создания чатботов, автономных исследовательских ассистентов и автоматизированных рабочих процессов, AI Agents Tools ускоряет экспериментирование и внедрение пользовательских рабочих потоков на базе ИИ.

Автономные агенты — это open-source библиотека Python, предназначенная для упрощения создания автономных ИИ-агентов с использованием крупных языковых моделей. За счет абстракции ключевых компонентов, таких как восприятие, рассуждение и действия, она позволяет разработчикам определять собственные инструменты, памяти и стратегии. Агенты могут самостоятельно планировать многоэтапные задачи, выполнять запросы к внешним API, обрабатывать результаты с помощью собственных парсеров и сохранять контекст диалога. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, последовательное и параллельное выполнение задач, а также сохранение памяти, обеспечивая надежную автоматизацию задач, таких как анализ данных, исследования, суммирование писем и веб-скрапинг. Его расширяемый дизайн облегчает интеграцию с различными поставщиками LLM и пользовательскими модулями.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

Briefing Agent интегрируется с NewsAPI для автоматического получения главных новостей с таких источников, как The Guardian, New York Times или произвольных RSS-каналов. Он обрабатывает каждую статью с помощью GPT-3 или более новых моделей OpenAI, чтобы создать краткие сводки, и объединяет их в структурированный обзор. Пользователи могут задавать число статей, длину сводки и предпочитаемые темы. Его модульная структура позволяет легко интегрировать его в рабочие процессы email, боты Slack или информационные панели. Разработчики могут расширить его поддержкой других поставщиков AI или форматов вывода (HTML, Markdown, PDF). Этот инструмент оптимизирует потребление новостей, предоставляя своевременные insights менее чем за минуту.

cpp-langchain реализует основные функции экосистемы LangChain на C++. Разработчики могут оборачивать вызовы больших языковых моделей, определять шаблоны запросов, собирать цепочки и управлять агентами, вызывающими внешние инструменты или API. Включены модули памяти для поддержания диалогового состояния, поддержка embedding для поиска по сходству, интеграции с векторными базами данных. Модульная архитектура позволяет настраивать каждый компонент — клиенты LLM, стратегии запросов, бекенды памяти и инструменты — под конкретные задачи. Предоставляя библиотеку только в виде заголовков и поддержку CMake, cpp-langchain упрощает компиляцию нативных AI-приложений для Windows, Linux и macOS без необходимости в Python-runtime.

Dev-Agent — это фреймворк открытого исходного кода для AI-агентов, который позволяет разработчикам быстро создавать и внедрять автономных агентов. Он сочетает модульную архитектуру плагинов с легкой настройкой вызова инструментов, включая HTTP-конечные точки, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. Агенты могут использовать слой постоянной памяти для обращения к прошедшим взаимодействиям и оркестровать многоступенчатые цепочки рассуждений для сложных задач. Встроенная поддержка моделей GPT от OpenAI позволяет пользователям задавать поведение агента через простые спецификации JSON или YAML. CLI-инструмент управляет аутентификацией, состоянием сессии и логированием. Будь то создание чат-ботов для поддержки клиентов, помощников по извлечению данных или автоматических helper для CI/CD, Dev-Agent снижает затраты на разработку и обеспечивает беспрепятственное расширение через плагины сообщества, предлагая гибкость и масштабируемость для разнообразных AI-приложений.

Embabel Agent предоставляет структурированный подход для построения агентов ИИ в средах Node.js и браузерах. Разработчики определяют инструменты — такие как HTTP-заготовки, соединители баз данных или пользовательские функции — и настраивают поведение агента с помощью простых JSON или JavaScript классов. Фреймворк ведёт историю диалогов, перенаправляет запросы к соответствующим инструментам и поддерживает расширения в виде плагинов. Embabel Agent идеально подходит для создания чат-ботов с динамическими возможностями, автоматизированных помощников, взаимодействующих с несколькими API, и прототипов научных исследований, требующих мгновенной оркестрации вызовов ИИ.

FlowOps предоставляет визуальную среду без кода, в которой пользователи определяют AI-агентов как последовательные рабочие процессы. Благодаря интуитивному конструкторам drag-and-drop можно составлять модули для взаимодействия с LLM, поиска в векторных хранилищах, вызовов API и выполнения пользовательского кода. Продвинутые функции включают условные ветвления, циклы и обработку ошибок для построения надежных pipeline’ов. Платформа интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic), базами данных (Pinecone, Weaviate) и REST-сервисами. После разработки рабочие процессы можно мгновенно развернуть как масштабируемые API со встроенным мониторингом, логированием и управлением версиями. Инструменты для совместной работы позволяют командам делиться и улучшать дизайн агентов. FlowOps идеально подходит для создания чатботов, автоматизированных извлекателей документов, аналитических рабочих процессов и AI-ориентированных бизнес-процессов без написания инфраструктурного кода.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.

PersonalAI предлагает комплексную систему агентов, объединяющую расширенные интеграции ЛЛМ с персистентной семантической памятью и расширяемой системой плагинов. Разработчики могут настраивать бекенды памяти, такие как Redis, SQLite, PostgreSQL или векторные хранилища, для управления эмбеддингами и воспоминаниями прошлых разговоров. Встроенные плагины поддерживают задачи, такие как поиск в интернете, чтение/запись файлов и выполнение Python-кода, в то время как надежный API плагинов позволяет создавать пользовательские инструменты. Агент координирует запросы к ЛЛМ и вызовы инструментов в управляемом рабочем процессе, обеспечивая ответы с учетом контекста и автоматические действия. Используйте локальные ЛЛМ через Hugging Face или облачные сервисы через OpenAI и Azure OpenAI. Модульный дизайн PersonalAI способствует быстрому прототипированию специальных агентов, автоматизированных исследовательских ботов или систем управления знаниями, которые учатся и адаптируются со временем.

Mava — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAX, для разработки, обучения и оценки систем обучения с подкреплением с несколькими агентами. Предлагает готовые реализации кооперативных и соревновательных алгоритмов, таких как MAPPO и MADDPG, а также настраиваемые циклы обучения, поддерживающие однопроходные и распределенные рабочие процессы. Исследователи могут импортировать окружения из PettingZoo или определять собственные окружения и использовать модульные компоненты Mava для оптимизации политики, управления буферами повторного воспроизведения и логирования метрик. Гибкая архитектура платформы позволяет легко интегрировать новые алгоритмы, собственные пространства наблюдений и структуры вознаграждений. Используя возможности автолевализации и аппаратного ускорения JAX, Mava обеспечивает эффективные крупномасштабные эксперименты и воспроизводимое сравнение в различных сценариях многопользовательской работы.

Micro-agent — это легкая, непредвзятая библиотека JavaScript, предназначенная для упрощения создания сложных AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Она предоставляет основные абстракции, такие как агенты, инструменты, планировщики и хранилища памяти, позволяя разработчикам формировать пользовательские цепочки диалога. Агенты могут вызывать внешние API или внутренние утилиты как инструменты, что обеспечивает динамическое получение данных и выполнение действий. Библиотека поддерживает краткосрочную диалоговую память и долговременную постоянную память, чтобы сохранять контекст между сессиями. Планировщики управляют цепочками мышления, разбивая сложные задачи на вызовы инструментов или запросы к моделям языковой обработки. С настраиваемыми шаблонами подсказок и стратегиями выполнения микросервис адаптируется без проблем к фронтенд-приложениям, сервисам Node.js и пограничным средам, предоставляя гибкую основу для чат-ботов, виртуальных помощников или систем автономного принятия решений.

MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.