Fuselio использует передовые технологии для разработки веб- и мобильных приложений, которые способствуют успеху бизнеса. Мы предоставляем индивидуальную разработку программного обеспечения, услуги SaaS и автоматизации на основе ИИ, которые превышают ожидания клиентов. Наши решения адаптированы под уникальные бизнес-требования, используя последние достижения в области ИИ и машинного обучения, чтобы вы всегда были на шаг впереди. Независимо от того, запускаете ли вы новый продукт или оптимизируете существующий, Fuselio предлагает быстрое прототипирование, надежную масштабируемость и проверенный опыт успешных проектов.

JASA предоставляет комплексный набор Java-библиотек для построения и выполнения симуляций мног-agентных систем. Она поддерживает управление жизненным циклом агентов, планирование событий, асинхронную передачу сообщений и моделирование окружения. Разработчики могут расширять базовые классы для реализации пользовательского поведения, интегрировать внешние источники данных и визуализировать результаты симуляции. Модульная структура фреймворка и ясная документация API обеспечивают быстрое прототипирование и масштабируемость, делая его подходящим для академических исследований, обучения и разработки концептов в моделировании на базе агентов.

LangChain Studio — это среда разработки в браузере, специально предназначенная для построения AI-агентов и языковых пайплайнов. Пользователи могут перетаскивать компоненты для сборки цепочек, настраивать параметры LLM, интегрировать внешние API и инструменты, а также управлять контекстной памятью. Платформа поддерживает тестирование в реальном времени, отладку и аналитические панели, обеспечивая быструю итерацию. Также доступны варианты развертывания и контроль версий, что облегчает публикацию приложений на базе агентов.

LobeChat — это веб-платформа, которая содержит разнообразную коллекцию ассистентов ИИ, оптимизированных для выполнения конкретных задач. От генерации контента и отладки кода до проведения маркетинговых исследований и визуализации данных — каждый ассистент тонко настроен для выполнения целенаправленных функций. Пользователи могут просматривать, фильтровать, оценивать и мгновенно запускать ассистентов без настройки или программирования. Расширенные опции позволяют клонировать любого ассистента в личное рабочее пространство для быстрой настройки или более глубокой конфигурации. Интегрированный API и функции совместной работы облегчают внедрение и масштабирование рабочих процессов на базе ИИ в различных отделах, снижая ручные усилия и повышая производительность.

MIDCA — это модульная когнитивная архитектура, предназначенная для поддержки полного когнитивного цикла умных агентов. Она обрабатывает сенсорные входные данные с помощью модуля восприятия, интерпретирует их для генерации и приоритезации целей, использует планировщик для создания последовательностей действий, осуществляет выполнение и оценивает результаты через метакогнитивный слой. Концепция двойного цикла разделяет быстрые реактивные ответы и более медленное рассуждение, что даёт агентам возможность динамического адаптирования. Расширяемая структура и открытый исходный код делают MIDCA идеальной платформой для исследователей и разработчиков, изучающих автономное принятие решений, обучение и саморефлексию в ИИ.

MindForge — это надежная система оркестрации, предназначенная для быстрого создания и развертывания AI-агентов с минимальным объемом шаблонного кода. Предлагает модульную архитектуру, включающую планировщик задач, движок рассуждений, менеджер памяти и слой выполнения инструментов. Используя LLMы, агенты могут анализировать ввод пользователя, формировать планы и вызывать внешние инструменты — такие как API парсинга веб-страниц, базы данных или собственные скрипты — для выполнения сложных задач. Компоненты памяти сохраняют контекст диалога, обеспечивая многократные взаимодействия, а движок решений динамически выбирает действия на основе заданных политик. Благодаря поддержке плагинов и настраиваемым pipeline разработчики могут расширять функции, добавляя собственные инструменты, сторонние интеграции и базы знаний, ориентированные на сферу применения. MindForge упрощает разработку AI-агентов, ускоряя прототипирование и масштабируемое внедрение в производственную среду.

Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.

Multi-Agent System предоставляет легковесный, но мощный набор инструментов для проектирования и выполнения симуляций с несколькими агентами. Пользователи могут создавать собственные классы агентов для инкапсуляции логики принятия решений, определять объекты Environment для моделирования состояний и правил мира, а также настраивать движок симуляции для организации взаимодействий. Фреймворк поддерживает модульные компоненты для логирования, сбора метрик и базовой визуализации для анализа поведения агентов в кооперативных или враждебных сценариях. Подходит для быстрого прототипирования ройной робототехники, распределения ресурсов и экспериментов по децентрализованному управлению.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) — это клиентский фреймворк, созданный для упрощения разработки ИИ-агентов в веб-приложениях с использованием API OpenAI. Разработчики могут определять собственные функции, которые OLI эффективно выбирает в зависимости от запросов пользователя, управлять контекстом диалога для поддержания согласованного состояния при нескольких взаимодействиях, а также связывать вызовы API для сложных рабочих процессов, таких как бронирование встреч или создание отчетов. Кроме того, OLI включает инструменты для разбора ответов, обработки ошибок и интеграции сторонних сервисов через вебхуки или REST-конечные точки. Поскольку он полностью модульный и с открытым исходным кодом, команды могут настраивать поведение агента, добавлять новые возможности и развертывать агенты OLI на любой веб-платформе без зависимостей серверной части. OLI ускоряет разработку диалоговых интерфейсов и автоматизацию.

ReasonChain предоставляет модульную конвейерную систему для построения последовательностей операций на базе LLM, где вывод каждого шага подается на вход следующему. Пользователи могут определять пользовательские узлы цепочек для генерации подсказок, вызова API у разных поставщиков LLM, условной логики маршрутизации и функций агрегирования финальных результатов. Встроенные инструменты для отладки и логирования позволяют отслеживать промежуточные состояния, поддерживают запросы к векторным базам данных и легко расширяются с помощью пользовательских модулей. Независимо от целей — решение многоступенчатых задач рассуждения, организация преобразований данных или создание диалоговых агентов с памятью — ReasonChain предоставляет прозрачную, многократно используемую и тестируемую среду. Его дизайн стимулирует эксперименты с стратегиями цепочек мысли, что делает его идеальным для исследований, прототипирования и решений для производства AI.

simple_rl — это минималистичная библиотека Python, предназначенная для упрощения исследований и обучения в области усиленного обучения. Она обеспечивает единый API для определения сред и агентов, с встроенной поддержкой популярных парадигм RL, включая Q-обучение, методы Монте-Карло и динамическое программирование, такие как итерации стоимости и политики. В рамках включены образцы сред, такие как GridWorld, MountainCar и Multi-Armed Bandits, что облегчает практические эксперименты. Пользователи могут расширять базовые классы для создания собственных сред или агентов, а вспомогательные функции обеспечивают логирование, отслеживание производительности и оценку политики. Легкая архитектура и ясный код делают его идеальным для быстрого прототипирования, обучения основам RL и сравнения новых алгоритмов в воспроизводимой и легко понимаемой среде.

AIAgentWorkshop — это проект с открытым исходным кодом на Python, демонстрирующий, как создавать автономных AI-агентов, способных планировать, принимать решения и использовать инструменты. Включает примеры интеграции веб-поиска, управления файлами и системных команд, а также простых модулей памяти и рассуждений. Разработчики могут проходить руководства для создания агентов, интерпретирующих цели пользователей, генерирующих многошаговые планы, выполняющих задачи с помощью разных инструментов и поддерживающих контекст. Модульная архитектура облегчает замену или расширение инструментов и связывание действий агентов для сложных сценариев, превращая концепции AI-исследований в рабочие прототипы.

AppWorld предоставляет полный набор инструментов для создания, запуска и монетизации приложений на основе ИИ с помощью интерфейса перетаскивания. Пользователи интегрируют API OpenAI или другие API LLM, управляют плагинами и публикуют их на публичной платформе. Платформа обеспечивает хостинг, управление пользователями, аналитику и возможности монетизации, что позволяет быстро разрабатывать разговорных ИИ, FAQ-ботов, виртуальных помощников и настраиваемые инструменты ИИ — все это через интуитивно понятную панель управления.

Cognify позволяет пользователям определять цели Data Science и поручать AI-агентам выполнение сложных задач. Агенты могут писать и отлаживать код, подключаться к базам данных для получения инсайтов, создавать интерактивные визуализации и даже экспортировать отчеты. Благодаря архитектуре плагинов пользователи могут расширять функциональность для работы с собственными API, системами планирования и облачными сервисами. Cognify обеспечивает воспроизводимость, функции совместной работы и логирование для отслеживания решений и вывода агентов, что делает его подходящим для быстрого прототипирования и рабочих процессов в производстве.

Dual Coding Agents обеспечивает модульную архитектуру для создания ИИ-агентов, которые бесшовно сочетают визуальное понимание и генерацию языка. Каркас предлагает встроенную поддержку таких кодеров изображений, как OpenAI CLIP, трансформаторных языковых моделей, таких как GPT, управляя ими в цепочке мышления. Пользователи могут подавать изображения и шаблоны подсказок агенту, который обрабатывает визуальные признаки, делает выводы по контексту и создает подробные текстовые выводы. Исследователи и разработчики могут менять модели, настраивать подсказки и расширять агентов с помощью плагинов. Этот набор инструментов упрощает эксперименты с мультимодальным AI, позволяя быстро прототипировать приложения — от визуального вопросно-ответа и анализа документов до инструментов доступности и образовательных платформ.

GRASP предоставляет структурированный конвейер для построения AI-агентов в средах TypeScript или JavaScript. В основе — определение агентов через регистрацию набора инструментов — функций или внешних API-коннекторов — и задание шаблонов подсказок, которые управляют поведением агента. Встроенные модули памяти позволяют агентам хранить и извлекать контекстную информацию, обеспечивая многопроходные диалоги с сохранением состояния. Компонент планирования управляет выбором и выполнением инструментов на основе пользовательского ввода, в то время как слой выполнения обрабатывает вызовы API и обработку результатов. Система плагинов GRASP поддерживает пользовательские расширения, такие как дополненная за счет поиска генерация (RAG), планирование задач и журналы. Модульный дизайн позволяет командам выбирать только необходимые компоненты, что облегчает интеграцию с существующими системами и сервисами для чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов.

Joylive Agent предлагает модульную архитектуру на основе плагинов, предназначенную для создания сложных AI-агентов. Она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с LLM, такими как OpenAI GPT, конфигурируемые backend-системы памяти для сохранения сессий и менеджер наборов инструментов для предоставления внешних API или пользовательских функций как возможностей агента. В рамках фреймворка реализована встроенная цепочка рассуждений, управление многозначными диалогами и REST-сервер для легкого развертывания. Его ядро на Java обеспечивает стабильность уровня предприятия, позволяя командам быстро прототипировать, расширять и масштабировать интеллектуальных помощников для различных случаев использования.

X AI Agent — ориентированный на разработчика фреймворк, упрощающий создание пользовательских AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Он обеспечивает нативную поддержку вызова функций, хранения памяти, интеграции инструментов/плагинов, цепного reasoning и оркестровки многоступенчатых задач. Пользователи могут определять собственные действия, подключать внешние API и сохранять контекст диалога между сессиями. Модульная архитектура гарантирует расширяемость и обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными поставщиками LLM, позволяя создавать надежные автоматизированные рабочие процессы и процессы принятия решений.

Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant — это бесплатное Java-приложение с открытым исходным кодом, использующее Azure OpenAI для обработки больших языковых моделей и векторных эмбеддингов для семантического поиска. Оно загружает банковские PDFs, создает эмбеддинги и осуществляет диалоговый QA для суммирования финансовых отчетов, объяснения договоров о кредитах и получения деталей транзакций. В примере показано инженерное создание промптов, вызовы функций и интеграция с сервисами Azure для создания специализированного банковского помощника.

Фреймворк Autonomous Economic Agents (AEA) от Fetch.ai — это открытый исходный код SDK на Python и набор CLI-инструментов для создания модульных автономных агентов, которые могут вести переговоры, осуществлять транзакции и сотрудничать в децентрализованных средах. В его состав входят команды для скелетонизации проектов агентов, шаблоны для протоколов и навыков, модули соединения для интеграции с несколькими реестрами (Ethereum, Cosmos и др.), интерфейсы контрактов, компоненты поведения и принятия решений, инструменты тестирования и моделирования, а также механизм публикации для распространения агентов в сети Open Economic Framework. Разработчики используют его модульную архитектуру для быстрого прототипирования цифровых работников для DeFi-трейдинга, торговых площадок данных, IoT-координации и автоматизации цепочки поставок.