CybMASDE позволяет исследователям и разработчикам создавать, настраивать и запускать многопользовательские симуляции с глубоким обучением с подкреплением. Пользователи могут создавать пользовательские сценарии, определять роли агентов и функции вознаграждения, а также подключать стандартные или пользовательские алгоритмы RL. В рамках включены серверы окружения, интерфейсы сетевых агентов, сборщики данных и инструменты визуализации. Поддерживается параллельное обучение, мониторинг в реальном времени и контроль точек моделей. Модульная архитектура CybMASDE обеспечивает бесшовную интеграцию новых агентов, наблюдательных пространств и стратегий обучения, что ускоряет эксперименты в областях кооперативного управления, поведения ройов, распределения ресурсов и других сценариях многопользовательских систем.

DSpy Agents — это открытый инструментальный набор на Python, упрощающий создание автономных AI-агентов. Он обеспечивает модульную архитектуру для сборки агентов с настраиваемыми инструментами для веб-скрапинга, анализа документов, запросов к базам данных и интеграции с языковыми моделями (OpenAI, Hugging Face). Разработчики могут управлять сложными рабочими процессами с помощью предварительно созданных шаблонов агентов или определять собственные наборы инструментов для автоматизации таких задач, как суммирование исследований, поддержка клиентов и обработка данных. Встроенное управление памятью, логирование, генерация с дополнением поиска, сотрудничество нескольких агентов и лёгкое развёртывание через контейнеры или безсерверные среды ускоряют разработку приложений, управляемых агентами, без лишнего шаблонного кода.

Esquilax — это легкий фреймворк на TypeScript, предназначенный для создания и оркестрации сложных рабочих процессов с ИИ-агентами. Он предоставляет разработчикам очевидный API для декларативного определения агентов, назначения модулей памяти и интеграции пользовательских действий через плагины, такие как вызовы API или запросы к базе данных. Встроенная поддержка обработки контекста и координации нескольких агентов помогает упростить создание чатботов, цифровых ассистентов и автоматических процессов. Архитектура на основе событий позволяет динамически связывать задачи и запускать их, а инструменты логирования и отладки дают полный контроль над взаимодействиями агентов. Благодаря абстракции рутинного кода, Esquilax ускоряет прототипирование масштабируемых AI-приложений.

Flock предоставляет модульную дружественную платформу для цепочки нескольких вызовов LLM, управления памятью диалогов и интеграции внешних инструментов в автономных агентах. Благодаря поддержке асинхронного выполнения и расширений плагинов, Flock обеспечивает тонкий контроль поведения агента, триггеров и обработки контекста. Он работает без швов в средах Node.js и браузеров, позволяя командам быстро прототипировать чат-ботов, рабочие процессы обработки данных, виртуальных помощников и других решений автоматизации на базе ИИ.

Microsoft AutoGen разработан для облегчения разработки от начала до конца автономных AI-агентов с помощью модульных компонентов для управления памятью, планирования задач, интеграции инструментов и коммуникации. Разработчики могут определять собственные инструменты с структурированными схемами и подключать их к основным поставщикам LLM, таким как OpenAI и Azure OpenAI. Framework поддерживает оркестрацию как одного, так и нескольких агентов, позволяя создавать совместные рабочие процессы, где агенты координируют выполнение сложных задач. Его архитектура «подключи и используй» позволяет легко расширять систему новыми хранилищами памяти, стратегиями планирования и протоколами связи. Инкапсулируя детали низкоуровневой интеграции, AutoGen ускоряет создание прототипов и развертывание приложений на базе искусственного интеллекта по различным направлениям, таким как поддержка клиентов, анализ данных и автоматизация процессов.

InfantAgent предлагает легкую структуру для проектирования и развертывания интеллектуальных агентов на Python. Интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает постоянные модули памяти и обеспечивает цепочки пользовательских инструментов. В комплектации — разговорный интерфейс, оркестрация задач и принятие решений на базе правил. Архитектура плагинов позволяет легко расширять функциональность за счет специализированных инструментов и API, что делает его идеальным для прототипирования исследовательских агентов, автоматизации рабочих процессов или внедрения AI-ассистентов в приложения.

Just Chat предоставляет полный автономный интерфейс для взаимодействия с крупными языковыми моделями. Вводя API-ключи таких провайдеров, как OpenAI, Anthropic или Hugging Face, пользователи могут начинать многоходовые диалоги с поддержкой запоминания. Платформа позволяет прикреплять файлы, позволяя загружать документы для контекстных вопросов и ответов. Интеграция плагинов позволяет выполнять вызовы внешних инструментов, таких как вебпоиск, вычисления или запросы к базам данных. Разработчики могут создавать собственные шаблоны подсказок, управлять системными сообщениями и легко переключаться между моделями. Пользовательский интерфейс построен на React и Node.js, обеспечивая отзывчивое веб-окружение на настольных компьютерах и мобильных устройствах. Благодаря модульной системе плагинов пользователи могут добавлять или удалять функции, делая Just Chat подходящим для ботов поддержки клиентов, исследовательских помощников, генераторов контента или образовательных наставников.

LangChain — это open-source фреймворк на Python, предназначенный для ускорения разработки приложений на базе ИИ. Он обеспечивает абстракции для цепочки нескольких вызовов языковых моделей (цепочки), создания агентов, взаимодействующих с внешними инструментами, и управления памятью диалогов. Разработчики могут определять подсказки, парсеры вывода и запускать рабочие процессы «от конца до конца». Интеграции включают векторные хранилища, базы данных, API и платформы хостинга, позволяя создавать боеспособных чат-ботов, системы анализа документов, помощников по коду и пользовательские AI пайплайны.

LangChain RAG Agent создаёт конвейер, который поглощает документы, преобразует их в встроенные представления с помощью моделей OpenAI, и сохраняет их в FAISS базе данных. Когда поступает запрос пользователя, цепочка поиска в LangChain извлекает релевантные части, а исполнитель агента управляет взаимодействием между инструментами поиска и генерации для получения насыщенных контекстом ответов. Эта модульная архитектура поддерживает пользовательские шаблоны подсказок, нескольких поставщиков LLM и настраиваемые хранилища векторов, что делает её идеальной для построения знаний-ориентированных чатботов.

RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.

Knowledge-Discovery-Agents предоставляет модульный набор заранее созданных и настраиваемых ИИ агентов, предназначенных для извлечения структурированных данных из PDF, CSV, веб-сайтов и других источников. Он интегрируется с LangChain для управления инструментами, поддерживает цепочки задач, такие как упаковка веб-страниц, генерация эмбеддингов, семантический поиск и создание графов знаний. Пользователи могут определять рабочие процессы агентов, добавлять новые загрузчики данных и внедрять ботов QA или аналитические пайплайны. С минимальным количеством шаблонного кода он ускоряет прототипирование, исследование данных и автоматическое создание отчетов в исследованиях и бизнесе.

API LangGraphJS предоставляет программный интерфейс для проектирования рабочих процессов AI-агентов с помощью ориентированных графов. Каждый узел графа представляет вызов LLM, логику принятия решений или преобразование данных. Разработчики могут соединять узлы, управлять ветвящейся логикой и бесшовно осуществлять асинхронное выполнение. Благодаря определениям TypeScript и встроенным интеграциям с популярными провайдерами LLM, оно упрощает разработку диалоговых агентов, цепочек извлечения данных и сложных многошаговых процессов без шаблонного кода.

LAuRA упрощает создание интеллектуальных AI-агентов, предоставляя структурированный конвейер из модулей планирования, поиска, выполнения и управления памятью. Пользователи задают сложные задачи, и Planner разлагает их на исполняемые шаги, Retriever извлекает информацию из векторных баз данных или API, а Executor вызывает внешние сервисы или инструменты. Встроенная система памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, обеспечивая состояние и целостность диалогов. Благодаря расширяемым коннекторам для популярных LLM и векторных хранилищ, LAuRA позволяет быстро прототипировать и масштабировать собственных агентов для анализа документов, автоматизированной отчетности, персональных помощников и автоматизации бизнес-процессов. Его открытая архитектура стимулирует развитие сообщества и гибкую интеграцию.

Leap AI — это платформа и фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания агентов, управляемых ИИ, в различных областях. Модульная архитектура позволяет разработчикам собирать компоненты для интеграции с API, создания разговорных чат-ботов, генерации музыки и интеллектуальной помощи при кодировании. Используя предопределённые соединители, агенты Leap AI могут вызывать внешние RESTful службы, обрабатывать и отвечать на пользовательский ввод, генерировать оригинальные музыкальные треки и предлагать варианты кода в реальном времени. Основанный на популярных библиотеках машинного обучения, он поддерживает интеграцию собственных моделей, ведение журналов и мониторинг. Пользователи могут определять поведение агентов через конфигурационные файлы или расширять функциональность с помощью плагинов на JavaScript или Python. Развертывание упрощается с помощью контейнеров Docker, безсерверных функций или облачных сервисов. Leap AI ускоряет прототипирование и производство агентов для различных задач.

LeanAgent — это фреймворк на базе Python, созданный для упрощения разработки автономных агентов ИИ. Он включает встроенные модули планирования, использующие крупные языковые модели для принятия решений, расширяемый слой интеграции инструментов для вызова внешних API или пользовательских сценариев и систему управления памятью, которая сохраняет контекст между взаимодействиями. Разработчики могут настраивать рабочие процессы агентов, подключать собственные инструменты, быстро отлаживать и запускать готовых к производству агентов для различных областей.

Система лингвистических агентов — это открытый Python-фреймворк для создания интеллектуальных агентов, использующих языковые модели для планирования и выполнения задач. Включает компоненты для управления памятью, регистрации инструментов, планировщика и исполнителя, позволяя агентам сохранять контекст, вызывать внешние API, выполнять web-поиск и автоматизировать процессы. Настраивается через YAML, поддерживает несколько поставщиков LLM для быстрого прототипирования чатботов, резюме контента и автономных помощников. Разработчики могут расширять функциональность, создавая собственные инструменты и backends памяти, а также запускать агентов локально или на сервере.

Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.

LLMFlow предлагает декларативный способ проектирования, тестирования и развертывания сложных рабочих процессов языковых моделей. Разработчики создают узлы, представляющие подсказки или действия, затем связывают их в потоки, которые могут ветвиться в зависимости от условий или результатов внешних инструментов. Встроенное управление памятью отслеживает контекст между шагами, а адаптеры позволяют беспрепятственно интегрировать OpenAI, Hugging Face и другие. Возможности расширяются с помощью плагинов для пользовательских инструментов или источников данных. Процессы могут выполняться локально, в контейнерах или как безсерверные функции. Примеры использования включают создание диалоговых ассистентов, автоматическую генерацию отчетов и извлечение данных — всё с прозрачным выполнением и логированием.

LLM State Machine — это открытый исходный код Python-фреймворка, предназначенного для построения агентов ИИ с использованием явных машин состояний. Разработчики определяют состояния как дискретные шаги — каждый вызывающий большую языковую модель или пользовательскую логику — и переходы на основе результатов. Такой подход обеспечивает ясность, удобство сопровождения и надежную обработку ошибок для многоследовательных рабочих процессов на базе LLM, таких как обработка документов, разговорные боты и автоматизированные конвейеры.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) — это фреймворк на Python, предназначенный для поддержки разработки и оценки агентов обучения с подкреплением с несколькими агентами в сценариях цепей поставок, логистики и управления ресурсами. Включает шаблоны для управления запасами, планирования грузовиков, кросс-докинга, аренды контейнеров и прочего. MARO предлагает унифицированный API агентов, встроенные трекеры для ведения экспериментов, возможности параллельного моделирования для масштабных тренировок и инструменты визуализации для анализа эффективности. Платформа модульная, расширяемая, интегрируется с популярными RL-библиотеками, обеспечивая воспроизводимость исследований и быструю прототипирование решений на базе ИИ.