Rawr Agent — это модульный, с открытым исходным кодом фреймворк на Python, который позволяет разработчикам строить автономных AI-агентов, оркестрируя сложные рабочие процессы взаимодействия с LLM. Используя LangChain, Rawr Agent позволяет определить последовательности задач через конфигурации YAML или Python-код, интегрируя инструменты такие как веб-API, запросы к базам данных и пользовательские скрипты. В него входят компоненты памяти для хранения истории диалогов и векторных вложений, механизмы кэширования для оптимизации повторных вызовов, а также надежная система логирования и обработки ошибок для мониторинга поведения агента. Его расширяемая архитектура позволяет добавлять собственные инструменты и адаптеры, что делает его подходящим для автоматизированных исследований, анализа данных, составления отчетов и интерактивных чат-ботов. Благодаря простому API команды могут быстро прототипировать и развертывать интеллектуальных агентов для широкого спектра применений.

Continuum — это открытая Python-рамка, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных агентов, определяя задачи, инструменты и память в модульной форме. Созданные с помощью Continuum агенты следуют циклу план-выполнение-наблюдение, что позволяет взаимодействовать рассуждения LLM с внешними API вызовами или скриптами. Его расширяемая архитектура поддерживает несколько видов памяти (например, Redis, SQLite), настраиваемые библиотеки инструментов и асинхронное выполнение. Основной упор делается на гибкость: пользователь может писать собственные политики агента, интегрировать сторонние сервисы, такие как базы данных или вебхуки, и разворачивать агенты в различных средах. Событийно-ориентированная оркестрация Continuum регистрирует действия агентов, облегчая отладку и оптимизацию производительности. Независимо от задачи автоматизации загрузки данных, построения диалоговых помощников или оркестрации DevOps-процессов, Continuum обеспечивает масштабируемую основу для рабочих процессов AI-агентов в промышленном масштабе.