Envole — это инновационная платформа без кода, разработанная для создания динамичных ИИ-агентов с использованием простого английского. Пользователи могут определять типы входных данных (текст, файлы, изображения, аудио), указывать действия (ответы на вопросы, резюме, анализ настроений), разблокировать действия (отправка электронных писем, сохранение в Notion, интеграция инструментов) и настраивать выходные данные. С Envole пользователи могут предоставить своим ИИ-агентам возможность подключаться к различным инструментам, создавать индивидуальные действия и развертывать их через хостинг или интеграцию API. Envole упрощает автоматизацию ИИ, делая ее доступной и универсальной для преобразования рабочих процессов.

Exo — это фреймворк, ориентированный на разработчика, позволяющий создавать агентов, управляемых ИИ, способных общаться с пользователями, вызывать внешние API и сохранять контекст разговора. В основе Exo лежат определения на TypeScript для описания инструментов, слоёв памяти и управления диалогами. Пользователи могут регистрировать собственные действия для задач по извлечению данных, планированию или оркестровке API. Фреймворк автоматически обрабатывает шаблоны подсказок, маршрутизацию сообщений и обработку ошибок. Модуль памяти Exo может сохранять и вытаскивать пользовательскую информацию между сессиями. Разработчики могут развертывать агентов в средах Node.js или без сервера с минимальной настройкой. Exo также поддерживает промежуточное программное обеспечение для логирования, аутентификации и получения метрик. Его модульная архитектура обеспечивает повторное использование компонентов в нескольких агентских системах, ускоряя разработку и уменьшая избыточность.

Melissa обеспечивает легкую и расширяемую архитектуру для построения IA-агентов без необходимости писать значительный шаблонный код. В основе лежит система на основе плагинов, где разработчики могут регистрировать пользовательские действия, подключатели данных и модули памяти. Подсистема памяти сохраняет контекст между взаимодействиями, повышая когерентность диалогов. Адаптеры интеграции позволяют агентам получать и обрабатывать информацию из API, баз данных или локальных файлов. Благодаря простой API, CLI-инструментам и стандартизированным интерфейсам, Melissa упрощает автоматизацию обработки запросов клиентов, создание динамических отчетов и оркестровку многоступенчатых рабочих процессов. Фреймворк независим от языка для интеграции, подходит для проектов на Python и может быть развернут на Linux, macOS или в Docker-контейнерах.

SwiftAgent предлагает мощный набор инструментов для построения умных агентов, интегрируя модели OpenAI напрямую в Swift. Разработчики могут объявлять пользовательские действия и внешние инструменты, которые агенты вызывают по запросам пользователей. Фреймворк сохраняет разговорную память, позволяя агентам обращаться к прошлым взаимодействиям. Поддерживаются шаблоны подсказок и динамическое внедрение контекста, что облегчает ведение многоходовых диалогов и логику принятия решений. Асинхронный API SwiftAgent отлично работает вместе с корутинами Swift, делая его идеальным для iOS, macOS и серверных сред. Благодаря абстракции вызовов моделей, хранения памяти и оркестровки pipeline, SwiftAgent позволяет командам быстро прототипировать и развёртывать диалоговых ассистентов, чат-ботов или автоматизированных агентов в проектах на Swift.

AAGPT — расширяемая, с открытым исходным кодом платформа для AI-агентов, предназначенная для построения автономных агентов. Она позволяет задавать высокоуровневые цели, управлять диалоговой памятью, планировать многошаговые задачи и интегрировать внешние инструменты или API. Используя простой конфигурационный файл и Python SDK, вы можете настраивать поведение агента, определять собственные действия и запускать агентов, взаимодействующих с источниками данных, выполняющих команды и обучающихся на прошлых взаимодействиях для повышения эффективности со временем.

AGENTS.inc специализируется на создании ИИ-агентов, которые могут быть адаптированы в соответствии с потребностями пользователя. Эти агенты помогают с автоматизацией рабочих процессов, планированием и управлением данными, что позволяет экономить время и повышать эффективность. Пользователи могут определять задачи, которые должны выполнять их агенты, обеспечивая бесшовную интеграцию ИИ в повседневные операции. Платформа позволяет получать обновления в реальном времени и легко настраивать функции агента, что делает ее идеальной как для личного, так и для профессионального использования.

AIKitchen предоставляет разработчикам дружественный Python-инструментарий, позволяющий составлять AI-агентов в виде модульных строительных блоков. В его основе лежит определение пайплайнов со стадиями для предварительной обработки входных данных, вызова LLM, выполнения инструментов и извлечения памяти. Интеграции с популярными провайдерами LLM обеспечивают гибкость, в то время как встроенные хранилища памяти отслеживают контекст диалога. Разработчики могут вставлять пользовательские задачи, использовать расширенную генерацию с поиском для доступа к знаниям и собирать стандартизированные метрики для мониторинга производительности. Фреймворк также включает возможности оркестрации рабочих процессов, поддерживая последовательные и условные сценарии для нескольких агентов. Благодаря плагин-архитектуре AIKitchen упрощает разработку энд-ту-энд агентов — от прототипирования исследовательских идей до развертывания масштабируемых цифровых работяг в продуктивных средах.

AtomicAgent предоставляет структурированный каркас для определения, составления и выполнения задач AI-агента. Основные модули включают реестр инструментов для регистрации и вызова внешних сервисов, менеджер памяти для хранения контекста диалога или задачи и механизм оркестровки, управляющий взаимодействиями с LLM шаг за шагом. Разработчики могут создавать переиспользуемые инструменты, настраивать логику принятия решений и использовать асинхронное выполнение длительных задач. Модульный дизайн AtomicAgent способствует удобству обслуживания, тестированию и быстрому развитию сложных рабочих процессов на базе ИИ, от чат-ботов до пайплайнов обработки данных.