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.

MIU CS589 API AI-агентов обеспечивает стандартизированный интерфейс для создания пользовательских AI-агентов. Разработчики могут определять поведения агентов, интегрировать внешние инструменты или сервисы и управлять потоковыми или пакетными ответами через HTTP-эндпоинты. Фреймворк обрабатывает аутентификацию, маршрутизацию запросов, обработку ошибок и ведение журналов. Полностью расширяем — пользователи могут регистрировать новые инструменты, настраивать память агента и параметры LLM. Подходит для экспериментов, демонстраций и производственных прототипов, упрощает оркестровку многоинструментных решений и ускоряет разработку AI-агентов без привязки к монолитной платформе.

PowershellGPT — это комплексное расширение PowerShell, которое позволяет разработчикам вызывать модели GPT от OpenAI прямо из командной строки. Включает командлеты, такие как Invoke-ChatGPT и Get-ChatCompletion, для отправки подсказок, получения потоковых ответов и управления состоянием диалога. Пользователи могут задавать системные сообщения, устанавливать параметры температуры и лимиты токенов, а также интегрировать ответы ИИ в существующие скрипты или пайплайны. Поддержка нескольких платформ, шифрование API-ключей и настраиваемые параметры позволяют PowershellGPT упростить создание кода, рефакторинг, отладку, документацию и автоматизированные задачи, внедряя интеллект, основанный на GPT, прямо в рабочие процессы скриптов.

Python AI Agent предоставляет разработчикам удобные инструменты для организации автономных агентов на базе крупных языковых моделей. Он предлагает встроенные механизмы определения пользовательских инструментов и действий, хранения истории диалога с помощью модулей памяти и потоковой передачи для интерактивных сценариев. Пользователи могут расширять его плагины для интеграции API, баз данных и внешних сервисов, что позволяет агентам получать данные, выполнять вычисления и автоматизировать рабочие процессы. Библиотека поддерживает настраиваемые пайплайны, обработку ошибок и журналирование для надежных развертываний. Минимум шаблонного кода позволяет создавать чат-боты, виртуальных помощников, аналитиков данных или автоматизаторов задач, использующих LLM для рассуждений и многозадачного принятия решений. Открытая модель способствует развитию сообщества и адаптируется к любой среде Python.

Демонстрации AWS Sample Model Context Protocol — это репозиторий с открытым исходным кодом, представляющий стандартизированные шаблоны для управления контекстом больших языковых моделей (LLM) и вызова инструментов. В нем есть две полные демонстрации — одна на JavaScript/TypeScript и одна на Python, реализующие протокол контекста модели, позволяющие разработчикам строить ИИ-агентов, вызывающих функции AWS Lambda, сохраняющих историю диалогов и осуществляющих потоковую передачу ответов. Примерный код демонстрирует форматирование сообщений, сериализацию аргументов функций, обработку ошибок и настраиваемые интеграции инструментов, ускоряя прототипирование генеративных AI-приложений.

Stellar Chat обеспечивает мощную платформу, которая абстрагирует взаимодействие с LLM, управление памятью и интеграцию инструментов, помогая создавать разговорных AI-агентов. Она включает расширяемый пайплайн для обработки пользовательского ввода, расширения контекста через поиск по векторам и вызова LLM с настраиваемыми стратегиями подсказок. Разработчики могут подключать популярные решения для хранения векторов — Pinecone, Weaviate, FAISS — и интегрировать сторонние API или пользовательские плагины для задач поиска в интернете, запросов в базы данных или управления корпоративными приложениями. Поддержка потоковых выходов и обратных связей в реальном времени обеспечивает отзывчивый пользовательский опыт. Включает шаблоны и лучшие практики для поддержки клиентов, поиска знаний и автоматизации внутренних процессов. Развертывание с Docker или Kubernetes позволяет масштабировать систему для производства, оставаясь полностью с открытым исходным кодом под лицензией MIT.

HyperChat — это агентский фреймворк, ориентированный на разработчиков, упрощающий внедрение диалогового ИИ в приложения. Он объединяет подключения к различным провайдерам LLM, управляет контекстом сессии и долговечностью памяти, предоставляет частичные ответы в потоковом режиме для отзывчивых интерфейсов. Встроенная поддержка вызова функций и плагинов позволяет выполнять внешние API, обогащая диалоги реальными данными и действиями. Его модульная архитектура и UI-инструментарий позволяют быстро создавать прототипы и запускать в производстве в средах веб, Electron и Node.js.

SDK Goat предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов на Go. Он предоставляет подключаемую интеграцию с LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, локальные модели), реестр инструментов для пользовательских действий и хранилища памяти для диалогов с сохранением состояния. Разработчики могут определять цепочки, стратегии репрезентеров и издателей для взаимодействия через CLI, WebSocket, REST API или встроенный веб-интерфейс. Goat поддерживает потоковые ответы, настраиваемое логирование и простое управление ошибками. Комбинируя эти компоненты, вы можете создавать чатботы, автоматизированные рабочие процессы и системы поддержки принятия решений на Go с минимальным количеством шаблонного кода, сохраняя при этом гибкость для замены или расширения поставщиков и инструментов по мере необходимости.

API Junjo Python — это SDK, позволяющий разработчикам интегрировать AI-агентов в Python-приложения. Он предоставляет унифицированный интерфейс для определения агентов, подключения к LLM, оркестровки инструментов, таких как поиск в интернете, базы данных или пользовательские функции, и поддержки разговорной памяти. Разработчики могут создавать цепочки задач с условной логикой, передавать ответы в реальном времени клиентам и аккуратно обрабатывать ошибки. API поддерживает плагины, многоязычную обработку и получение данных в реальном времени, что позволяет использовать его в автоматической поддержке клиентов и аналитике данных. Благодаря полной документации, примером кода и Python-стиле дизайна, API Junjo Python сокращает время выхода на рынок и операционные затраты при развертывании решений на базе интеллектуальных агентов.

Rusty Agent is a lightweight yet powerful Rust library designed to simplify the creation of autonomous AI agents that leverage large language models. It introduces core abstractions such as Agents, Tools, and Memory modules, allowing developers to define custom tool integrations—e.g., HTTP clients, knowledge bases, calculators—and orchestrate multi-step conversations programmatically. Rusty Agent supports dynamic prompt building, streaming responses, and contextual memory storage across sessions. It integrates seamlessly with OpenAI API (GPT-3.5/4) and can be extended for additional LLM providers. Its strong typing and performance benefits of Rust ensure safe, concurrent execution of agent workflows. Use cases include automated data analysis, interactive chatbots, task automation pipelines, and more—empowering Rust developers to embed intelligent language-driven agents into their applications.

Rags предоставляет модульную pipeline для построения приложений с дополненной генерацией и поиском. Интегрируется с популярными векторными хранилищами (например, FAISS, Pinecone), предлагает настраиваемые шаблоны подсказок и модули памяти для хранения контекста. Разработчики могут переключаться между поставщиками LLM, такими как Llama-2, GPT-4 и Claude2, через единый API. Rags поддерживает потоковую обработку ответов, кастомную предварительную обработку и хуки оценки. Благодаря расширяемому дизайну он легко интегрируется в производственные системы, обеспечивая автоматический ввод документов, семантический поиск и масштабные задачи генерации для чат-ботов, ассистентов по знаниям и сжатия документов.

Sharp-GPT дает возможность разработчикам .NET создавать надежных AI-агентов, используя пользовательские атрибуты интерфейсов для определения шаблонов подсказок, настройки моделей и управления диалоговой памятью. Предоставляет потоковый вывод для взаимодействия в реальном времени, автоматическую десериализацию JSON для структурированных ответов и встроенную поддержку стратегий отказа и логирования. Благодаря плагиночной архитектуре HTTP-клиентов и абстракции поставщика, вы можете легко переключаться между OpenAI, Azure или другими сервисами LLM. Идеально подходит для чат-ботов, генерации контента, обобщения, классификации и других задач, Sharp-GPT сокращает количество шаблонного кода и ускоряет разработку AI-агентов на Windows, Linux или macOS.

AGNO Agent UI — это оптимизированная библиотека компонентов React для построения AI-агентских чат-версий. В нее входят предварительно созданные окна чата, пузырьки сообщений, формы ввода, индикаторы загрузки и шаблоны обработки ошибок. Разработчики могут использовать потоковые ответы моделей в реальном времени, управлять состоянием диалога с помощью пользовательских хуков и настраивать компоненты под бренд. Библиотека интегрируется с популярными каркасами агентов, такими как LangChain, поддерживая многошаговые рабочие процессы и плагины. Благодаря отзывчивому дизайну и соответствию ARIA, AGNO Agent UI обеспечивает доступные взаимодействия на разных устройствах, позволяя командам сосредоточиться на логике агента, а не на интерфейсе.

AgentReader — это удобный для разработчиков фреймворк AI-агента, позволяющий загружать и индексировать различные источники данных, такие как PDF, текстовые файлы, Markdown-документы и веб-страницы. Он бесшовно интегрируется с ведущими поставщиками LLM, чтобы обеспечить интерактивные сессии чатов и ответы на вопросы из вашей базы знаний. Основные функции включают потоковую передачу ответов модели в реальном времени, настраиваемые пайплайны поиска, веб-скрапинг через безголовый браузер и архитектуру плагинов для расширения возможностей по сбору и обработке.

AiChat предлагает универсальный набор инструментов для создания интеллектуальных чат-агентов, предоставляя управление ролями, память и потоковую передачу ответов. Пользователи могут установить несколько ролей диалога, таких как система, помощник и пользователь, для определения контекста и поведения диалога. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для внешних API, получения данных или пользовательской логики, обеспечивая плавное расширение функциональности. Модульный дизайн AiChat позволяет легко менять модели языка и настраивать циклы обратной связи для улучшения ответов. Встроенные функции памяти обеспечивают сохранение контекста между сессиями, а поддержка потокового API позволяет обеспечивать низкую задержку во взаимодействии. Разработчики получают документацию и примерные проекты для ускоренного развертывания чат-ботов в веб, настольных и серверных средах.

AIFoundry-AgentService-Streamlit — это демо-приложение с открытым исходным кодом, созданное с помощью Streamlit, позволяющее пользователям быстро запускать агентов ИИ через API AIFoundry AgentService. Интерфейс включает опции выбора профилей агентов, настройки параметров диалога, таких как температура и максимальные токены, а также отображение истории разговоров. Поддерживает потоковые ответы, работу с несколькими окружениями агентов и ведет записи запросов и ответов для отладки. Написано на Python, что упрощает тестирование и проверку различных конфигураций агентов, ускоряет цикл прототипирования и снижает нагрузку при интеграции перед внедрением в продукцию.

AutoGen UI — это набор инструментов фронтенда, предназначенных для рендеринга и управления диалоговыми потоками с несколькими агентами. Он включает готовые компоненты, такие как окна чатов, селекторы агентов, таймлайны сообщений и панели отладки. Разработчики могут настроить нескольких AI-агентов, потоково получать ответы, вести журнал каждого этапа диалога и применять индивидуальные стили. Легко интегрируется с библиотеками оркестрации на серверной стороне для создания полноценного интерфейса для построения и мониторинга взаимодействий агентов AI.

Chatchat Lite — это открытая, легкая рамочная структура пользовательского интерфейса чата, разработанная для работы в браузере и подключения к нескольким бэкендам ИИ — включая OpenAI, Azure, пользовательские HTTP-конечные точки и локальные модели языка. Обеспечивает ответы в реальном времени, рендеринг Markdown, форматирование блоков кода, переключение тем и постоянную историю разговоров. Разработчики могут расширять её с помощью пользовательских плагинов, конфигураций для среды и адаптивности для самопоставляемых или сторонних служб ИИ, делая её идеальной для прототипов, демонстраций и производственных чат-приложений.

DelphiGemini предоставляет легкий и удобный обертку поверх API Google Gemini LLM для разработчиков Delphi. Он управляет аутентификацией, форматированием запросов и анализом ответов, позволяя отправлять подсказки и получать текстовые завершения или ответы чат-бота. С поддержкой потокового вывода вы можете отображать токены в режиме реального времени. Библиотека также предлагает синхронные и асинхронные методы, настройку таймаутов и подробное отображение ошибок. Используйте ее для создания чат-ботов, генераторов контента, переводчиков, резюмеров или любых функций на базе ИИ прямо в ваших приложениях Delphi.