AgentSet позволяет вам создавать AI-агентов, которые могут выполнять широкий спектр задач, от обслуживания клиентов до автоматизации рабочих процессов. Пользователи могут определить параметры и функциональные возможности своих агентов в соответствии с уникальными потребностями бизнеса, гарантируя, что у них есть идеальный инструмент для своей деятельности. Его интуитивно понятный интерфейс разработан для пользователей с любым уровнем технической подготовки, что упрощает адаптацию AI к конкретным рабочим процессам и повышает общую эффективность.

Colosseum Agent Battles предоставляет модульный Python SDK для организации конкурсов AI-агентов в настраиваемых аренах. Пользователи могут определять окружения с конкретным рельефом, ресурсами и правилами, а также реализовывать стратегии агентов через стандартизированный интерфейс. Фреймворк управляет расписанием боёв, логикой судьи и в реальном времени регистрирует действия и результаты агентов. В комплект входят инструменты для проведения турниров, отслеживания статистики побед и поражений, а также визуализации эффективности агентов с помощью графиков. Разработчики могут интегрировать популярные ML-библиотеки для обучения агентов, экспортировать данные боёв для анализа и расширять модули судьи для реализации своих правил. В итоге, он упрощает проведение бенчмарков стратегий ИИ в состязаниях один-на-один. Также поддерживается логирование в форматах JSON и CSV для анализа данных.

Phidata — это инновационная платформа, разработанная для создания, развертывания и мониторинга AI-агентов, обогащенных памятью, знаниями и способностями к рассуждениям. Эта система позволяет пользователям создавать гибких, отзывчивых агентов, которые могут взаимодействовать с внешними системами, использовать различные источники данных и улучшаться с течением времени благодаря обучению. Phidata поддерживает множество крупных языковых моделей (LLM), предоставляя пользователям гибкость в их выборе. С встроенными функциями памяти агенты могут поддерживать персонализированные беседы, что делает их идеальными для широкого спектра применения в различных отраслях.

RainbowGPT предоставляет полный фреймворк для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, работающих на моделях OpenAI. В него входит бекенд на FastAPI, интеграция с LangChain для управления инструментами и памятью, а также интерфейс на React для создания и тестирования агентов. Пользователи могут загружать документы для поиска знаний по векторам, задавать индивидуальные запросы и поведение, подключать внешние API или функции. Платформа записывает взаимодействия для анализа и поддерживает мульти-агентные рабочие процессы, позволяя автоматизировать сложные сценарии и конверсационные пайплайны.

AgentLLM — это веб-основа́нный фреймворк для AI-агентов, позволяющий создавать, настраивать и запускать автономных агентов через графический интерфейс или JSON-определения. Агент может планировать многозадачные рабочие процессы, рассуждая о задачах, вызывать код с помощью Python-инструментов или внешних API, поддерживать диалоги и память, а также адаптироваться в зависимости от результатов. Платформа поддерживает OpenAI, Azure или модели, размещённые самостоятельно, предлагая встроенную интеграцию инструментов для поиска в сети, работы с файлами, математических вычислений и пользовательских плагинов. Обеспечена поддержка экспериментов и быстрого прототипирования, что позволяет создавать интеллектуальных агентов для автоматизации сложных бизнес-процессов, анализа данных, поддержки клиентов и персональных рекомендаций.

Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.

GenerativeAgentsCN — это открытая китайская адаптация рамочной системы Stanford для генеративных агентов, предназначенная для моделирования реалистичных цифровых персонажей. Объединяя большие языковые модели с модулем долговременной памяти, рефлексивными процедурами и логикой планирования, она управляет агентами, воспринимающими контекст, вспоминающими прошлые взаимодействия и самостоятельно выбирающими дальнейшие действия. Инструментарий включает готовые к использованию блокноты Jupyter, модульные компоненты Python и обширную китайскую документацию, которая помогает пользователям создавать среды, определять характеристики агентов и настраивать параметры памяти. Используйте его для исследования поведения игровых NPC на базе ИИ, прототипирования чат-ботов поддержки клиентов или проведения академических исследований когнитивных процессов агентов. Гибкие API позволяют расширять алгоритмы памяти, интегрировать собственные LLM и визуализировать взаимодействия агентов в реальном времени.

Agent MCP Ollama использует локальный экземпляр Ollama LLM для предоставления универсенной платформы автоматизации задач. Она интегрирует несколько интерфейсов инструментов, включая веб-поиск через SERP API, операции с файловой системой, выполнение shell-команд и управление средой Python. Определением пользовательских подсказок и настроек инструментов пользователи могут оркестрировать сложные рабочие процессы, автоматизировать повторяющиеся задачи и создавать специализированных помощников для различных областей. Агент управляет вызовами инструментов и управлением контекстом, сохраняя историю разговоров и ответы инструментов для формирования последовательных действий. Клиентская конфигурация и модульная архитектура позволяют легко расширять функциональность новыми инструментами и адаптироваться к различным сценариям, от исследований и анализа данных до поддержки разработки.