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.

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.

AgentSpeak — это open-source реализация на Java языка программирования AgentSpeak(L), разработанная для облегчения создания и управления автономными агентами BDI (Вера—Желание— Намерение). Он включает среду выполнения, которая парсит код AgentSpeak(L), поддерживает базы убеждений агентов, инициирует события и выбирает и выполняет планы на основе текущих убеждений и целей. Интерпретатор поддерживает параллельное выполнение агентов, динамическое обновление планов и настраиваемую семантику. Благодаря модульной архитектуре, разработчики могут расширять ключевые компоненты, такие как выбор планов и редактирование убеждений. AgentSpeak позволяет академикам и промышленным компаниям прототипировать, моделировать и развёртывать интеллектуальных агентов в симуляциях, IoT-системах и сценариях мультиагентов.

Этот стартовый проект предоставляет полностью готовое приложение FastAPI, предварительно сконфигурированное для разработки ИИ-агентов. Использует Pydantic для валидации запросов и ответов, настройку API ключей OpenAI из переменных окружения и модульную структуру эндпоинтов. Встроенные функции включают документацию Swagger UI, обработку CORS и структурированное логирование. Это позволяет командам быстро проектировать и запускать API на базе ИИ без лишнего шаблонного кода. Разработчики только определяют модели Pydantic и функции агентов, чтобы получить рабочий API-сервер для продакшена.

Agent Forge обеспечивает модульную архитектуру для определения, выполнения и координации AI-агентов. Внутри есть встроенные API для оркестрации задач, модули памяти для долгосрочного сохранения контекста и система плагинов для интеграции внешних сервисов (например, LLM, баз данных, сторонних API). Разработчики могут быстро прототипировать, тестировать и внедрять агентов в продуктивных условиях, объединяя сложные рабочие процессы без необходимости управлять низкоуровневой инфраструктурой.

AgentScript — это фреймворк для AI-агентов, позволяющий пользователям визуально составлять рабочие процессы, интегрировать внешние API и настраивать автономных агентов. Встроенная отладка, панели мониторинга и контроль версий позволяют быстро создавать прототипы, тестировать и развертывать агентов для обработки задач, таких как анализ данных, поддержка клиентов и автоматизация процессов. Агентов можно планировать, запускать по событию или работать непрерывно, а также расширять с помощью пользовательского кода или сторонних плагинов.

Gemini Agent Cookbook — это структурированный открытый набор инструментов, предлагающий разнообразные практические примеры построения интеллектуальных агентов под управлением языковых моделей Gemini от Google. Он включает пример кода для организации цепочек многозадачного рассуждения, динамичного вызова внешних API, интеграции инструментов для получения данных и управления диалогами. В руководстве представлены лучшие подходы по обработке ошибок, управлению контекстом и инженерии подсказок, что подходит для автономных чатботов, автоматизации задач и систем поддержки принятия решений. Оно помогает разработчикам создавать собственных агентов, интерпретирующих запросы пользователей, получающих данные в реальном времени, выполняющих вычисления и генерирующих форматированный вывод. Следуя этим рецептам, инженеры могут ускорить прототипирование агентов и развертывать надежные приложения на базе ИИ в различных сферах.