A2A (Архитектура агент-агент) — это открытая платформа Google для разработки и эксплуатации распределённых ИИ-агентов, работающих совместно. Она предлагает модульные компоненты для определения ролей агентов, каналов связи и разделяемой памяти. Разработчики могут интегрировать различные поставщики LLM, настроить поведение агентов и управлять многошаговыми рабочими процессами. В A2A встроены функции мониторинга, обработки ошибок и возможности воспроизведения для отслеживания взаимодействий агентов. Предоставляя стандартизированный протокол для обнаружения агентов, передачи сообщений и распределения задач, A2A упрощает сложные схемы координации и повышает надёжность масштабируемых приложений на базе агентов в различных средах.

AAGPT — расширяемая, с открытым исходным кодом платформа для AI-агентов, предназначенная для построения автономных агентов. Она позволяет задавать высокоуровневые цели, управлять диалоговой памятью, планировать многошаговые задачи и интегрировать внешние инструменты или API. Используя простой конфигурационный файл и Python SDK, вы можете настраивать поведение агента, определять собственные действия и запускать агентов, взаимодействующих с источниками данных, выполняющих команды и обучающихся на прошлых взаимодействиях для повышения эффективности со временем.

Abstra - это движок рабочих процессов на базе Python, предназначенный для эффективной автоматизации и управления бизнес-процессами. Он использует ИИ для повышения продуктивности, предоставляя полную видимость операций компании через инсайты в реальном времени. С помощью Abstra пользователи могут объединять автоматизированные задачи с ручными процессами, отслеживать историю с помощью совместимой с git версии и поддерживать аудируемые журналы. Платформа минимизирует инженерные затраты, упрощая для бизнеса создание, развертывание и управление своими рабочими процессами.

Accoladeum — это комплексная платформа на основе ИИ, направленная на повышение инноваций и управления проектами. Она помогает организациям согласовывать свои инновационные инициативы со стратегическими целями, упрощать рабочие процессы и оптимизировать распределение ресурсов. Благодаря мощной аналитике данных и интеллектуальным аналитическим данным Accoladeum помогает предприятиям принимать решения на основе данных, улучшать сотрудничество и достигать более высокой эффективности в управлении портфелями инноваций.

AI Agents предлагает структурированный набор инструментов для создания автономных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает модули для интеграции внешних API, управления диалоговой или долговременной памятью, оркестрации многошаговых рабочих процессов и цепочки вызовов LLM. Фреймворк содержит шаблоны для распространенных типов агентов — извлечение данных, ответы на вопросы и автоматизация задач, — а также позволяет настраивать подсказки, определения инструментов и стратегии памяти. С поддержкой асинхронности, плагинов и модульной архитектурой AI Agents обеспечивает масштабируемые, удобные для поддержки и расширения возможности.

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.

Agent Control Plane обеспечивает централизованный контроль для проектирования, оркестрации и эксплуатации автономных AI-агентов в масштабах. Разработчики могут настраивать поведение агентов с помощью декларативных определений, интегрировать внешние сервисы и API, а также связывать многоступенчатые рабочие процессы. Поддерживаются контейнерные развертывания с Docker или Kubernetes, мониторинг в реальном времени, логирование и метрики через веб-интерфейс. В рамках реализованы CLI и REST API для автоматизации, позволяющие легко выполнять итерации, версионирование и откат конфигураций. Благодаря модульной плагинной архитектуре и встроенной масштабируемости, Agent Control Plane ускоряет полный цикл создания AI-агентов — от локальных тестов до корпоративных систем.

AgentDock предоставляет интерфейс drag-and-drop для создания и управления скоординированными агентами ИИ. Каждому агенту можно назначить конкретные роли — например, веб-исследование, суммирование, анализ данных или создание контента — и связать их через триггеры и действия. Благодаря предварительно созданным шаблонам, API-интеграциям, планировке и мониторингу в реальном времени команды могут автоматизировать рабочие процессы полностью, получать инсайты из выбранных данных и масштабировать операции без участия разработчиков.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.

Aegix предоставляет надежный SDK для организации ИИ-агентов, способных обрабатывать сложные рабочие процессы через многошаговое рассуждение. Поддерживая различные поставщики больших языковых моделей (LLM), она позволяет разработчикам интегрировать собственные инструменты — от подключений к базам данных до веб-скреперов — и поддерживать состояние диалога с помощью модулей памяти, таких как векторные хранилища. Гибкая архитектура цикла агента Aegix позволяет задавать этапы планирования, выполнения и проверки, что позволяет агентам итеративно улучшать результаты. Будь то создание ботов для QA документов, AI-ассистентов по коду или автоматических поддерживающих систем, Aegix упрощает разработку с помощью ясных абстракций, конфигурационных пайплайнов и простых точек расширения. Предназначена для масштабирования от прототипов до производственных решений, обеспечивая надежную работу и легко обслуживаемый код для систем на базе ИИ.

Agentin — это открытая библиотека Python, предназначенная для помощи разработчикам в создании интеллектуальных агентов, способных планировать, действовать и учиться. Она предоставляет абстракции для управления диалоговой памятью, интеграции внешних инструментов или API и оркестрации нескольких агентов в параллельных или иерархических рабочих потоках. Благодаря настраиваемым модулям планирования и поддержке пользовательских оберток для инструментов, Agentin позволяет быстро прототипировать автономных агентов обработки данных, чат-ботов поддержки клиентов или научных ассистентов. Фреймворк также предлагает расширяемые хуки для логирования и мониторинга, позволяя легко отслеживать решения агентов и устранять ошибки при сложных многоэтапных взаимодействиях.

AgentScale - это современный AI-агент, специализирующийся на автоматизации взаимодействий с клиентами через механизмы интеллектуальных ответов. Он использует обработку естественного языка, чтобы эффективно понимать и отвечать на запросы пользователей. Кроме того, он упрощает рабочие процессы бизнеса, эффективно справляясь с рутинными задачами, позволяя командам сосредоточиться на проектах высокого приоритета. AI улучшает пользовательский опыт, предоставляя отзывчивую поддержку, что способствует удовлетворенности и вовлеченности клиентов.

AgentScope — это ориентированный на разработчиков фреймворк, созданный для упрощения создания интеллектуальных агентов с помощью модульных компонентов для динамического планирования, хранения памяти в контексте и интеграции инструментов/API. Поддерживаются несколько бэкендов LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), а также предоставляются настраиваемые пайплайны для выполнения задач, синтеза ответов и извлечения данных. Архитектура AgentScope позволяет быстро прототипировать диалоговых ботов, автоматизацию рабочих процессов и исследовательских помощников, сохраняя расширяемость и масштабируемость.

HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.

Agent-FLAN предназначен для упрощения создания сложных приложений на базе ИИ агентов, разделяя задачи на роли планирования и выполнения. Пользователи задают поведение агентов и рабочие процессы с помощью конфигурационных файлов, указывая форматы данных, интерфейсы инструментов и протоколы коммуникации. Планировщик генерирует высокоуровневые планы задач, а исполнители выполняют конкретные действия, такие как вызовы API, обработка данных или создание контента с помощью крупных языковых моделей. Модульная архитектура поддерживает плагины, адаптеры инструментов, шаблоны подсказок и панели мониторинга в реальном времени. Отличается бесшовной интеграцией с популярными провайдерами LLM, такими как OpenAI, Anthropic и Hugging Face, позволяя быстро прототипировать, тестировать и запускать рабочие процессы с несколькими агентами для сценариев автоматизации исследований, генерации контента и бизнес-процессов.

Simular AI Agent S2 is a comprehensive solution to craft autonomous agents capable of handling complex multistep tasks. Users can ingest domain data for knowledge, set up long-term memory stores to maintain context, and integrate external tools (APIs, web browsers, databases) to fetch real-time information. The platform leverages fine-tuned GPT-4 models for robust decision-making and supports conversational and non-conversational interfaces. Agents can be deployed via API endpoints or embedded in applications, offering monitoring dashboards for performance insights and logs. Simular's built-in security ensures data privacy and compliance, making Agent S2 suitable for customer service, market research, and workflow automation across industries.

Agentic-Systems предназначен для упрощения разработки сложных автономных приложений ИИ за счет модульной архитектуры, состоящей из компонентов агент, инструмент и память. Разработчики могут определять пользовательские инструменты, инкапсулируя внешние API или внутренние функции, а модули памяти сохраняют контекст между итерациями агента. Встроенный движок оркестрации планирует задачи, разрешает зависимости и управляет взаимодействиями нескольких агентов для совместных рабочих процессов. Разделяя логику агента и детали исполнения, этот фреймворк обеспечивает быстрые эксперименты, легкое масштабирование и точное управление поведением агента. Будь то прототипирование исследовательских помощников, автоматизация потоков данных или развертывание систем поддержки решений, Agentic-Systems предоставляет необходимые абстракции и шаблоны для ускорения разработки решений ИИ от начала до конца.

Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.

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.

SDK Azure AI Agent — это комплексная рамочная платформа, которая позволяет разработчикам создавать интеллектуальных автономных агентов, способных выполнять сложные задачи. Обеспечивает модульную архитектуру, включающую планировщики, исполнители и компоненты памяти, которые совместно оценивают намерения пользователя, планируют действия, вызывают внешние API или пользовательские инструменты и сохраняют состояние. SDK поддерживает интеграцию с различными LLM, что обеспечивает контекстно-зависимые диалоги и принятие решений. Встроенная телеметрия и коннекторы служб Azure позволяют агентам восстанавливаться после ошибок, масштабироваться в облачных средах и поддерживать безопасные взаимодействия. Быстрая разработка прототипов осуществляется с помощью шаблонов CLI и предварительно подготовленных навыков, что позволяет командам развертывать цифровых работников для автоматизации рабочих процессов, улучшения поддержки клиентов или анализа данных.