EasyAgent предоставляет полноценную платформу для построения автономных агентов ИИ на Python. Он предлагает настраиваемые бэкенды LLM, такие как OpenAI, Azure и локальные модели, модули планирования и рассуждения, интеграцию API-инструментов и постоянное хранилище памяти. Разработчики могут определять поведение агентов через простые YAML-конфигурации или код, использовать встроенные вызовы функций для доступа к внешним данным и оркестрировать нескольких агентов для сложных рабочих процессов. EasyAgent также включает функции ведения журнала, мониторинга, обработки ошибок и расширяемые точки для кастомных решений. Его модульная архитектура ускоряет прототипирование и развертывание специализированных агентов в сферах поддержки клиентов, анализа данных, автоматизации и исследования.

Exo предоставляет все необходимое для создания, развертывания и масштабирования автономных AI-агентов. Начинайте с преднастроенных шаблонов агентов или создавайте собственные рабочие процессы с помощью интерфейса drag-and-drop или YAML. Интегрируйте любые REST API, базы данных или сторонние сервисы для расширения возможностей агента. Агенты поддерживают контекст через встроенную постоянную память и векторные хранилища. Облачная среда выполнения, инструменты CLI/SDK и панель управления позволяют мониторить работу, просматривать логи и управлять версиями.

GPT Labs — это комплексная платформа без кода для создания, обучения и развертывания AI-агентов с GPT. Она предлагает функции, такие как постоянная память, веб-браузинг, загрузка и обработка файлов, бесшовная интеграция с внешними API. Благодаря интуитивному интерфейсу перетаскивания, пользователи создают диалоговые рабочие процессы, внедряют знания из домена и тестируют взаимодействия в реальном времени. После настройки агенты могут быть развернуты через REST API или встроены в веб-сайты и приложения, позволяя автоматизировать поддержку клиентов, виртуальных ассистентов и задачи аналитики данных без написания кода. Платформа поддерживает совместную работу, предоставляет аналитику эффективности и контроль версий для итеративных улучшений. Гибкая архитектура масштабируется под нужды предприятий и включает функции безопасности, такие как управление доступом по ролям и шифрование.

InfantAgent предлагает легкую структуру для проектирования и развертывания интеллектуальных агентов на Python. Интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает постоянные модули памяти и обеспечивает цепочки пользовательских инструментов. В комплектации — разговорный интерфейс, оркестрация задач и принятие решений на базе правил. Архитектура плагинов позволяет легко расширять функциональность за счет специализированных инструментов и API, что делает его идеальным для прототипирования исследовательских агентов, автоматизации рабочих процессов или внедрения AI-ассистентов в приложения.

OpenAI Agents MCP Server предоставляет прочную основу для развертывания и управления автономными агентами на базе моделей OpenAI. Он предлагает гибкий RESTful API для создания, настройки и управления агентами, позволяя разработчикам оркестровать многошаговые задачи, координировать взаимодействия между агентами и сохранять постоянную память между сессиями. Фреймворк поддерживает плагинообразные интеграции инструментов, расширенное логирование диалогов и настраиваемые стратегии планирования. Абстрагируя инфраструктурные аспекты, MCP Server упрощает разработку, ускоряет прототипирование и обеспечивает масштабируемость развертываний в продакшене — для чат-ассистентов, автоматизации рабочих процессов и цифровых работников на базе ИИ.

WanderMind предлагает модульную архитектуру для построения самоуправляемых агентов ИИ. Она управляет постоянным хранилищем памяти для сохранения контекста между сессиями, объединяет внешние инструменты и API для расширенной функциональности и управляет многосложным рассуждением через настраиваемые планировщики. Разработчики могут подключать разные поставщики LLM, определять асинхронные задачи и расширять систему новыми адаптерами инструментов. Этот фреймворк ускоряет эксперименты с автономными рабочими процессами, позволяя создавать приложения от поиска идей до автоматизированных исследовательских помощников без значительных инженерных затрат.

Cerebellum предоставляет модульную платформу, в которой разработчики определяют агентов, используя декларативные планы, состоящие из последовательных шагов или вызовов инструментов. Каждый план может вызывать встроенные или настраиваемые инструменты — такие как API-коннекторы, поиска, или обработчики данных — через единый интерфейс. Модули памяти позволяют агентам сохранять, извлекать и забывать информацию между сессиями, обеспечивая контекстоориентированные и состояние-зависимые взаимодействия. Платформа интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает регистрацию собственных инструментов и включает движок исполнения событий для управления процессом в реальном времени. В комплект входят логирование, обработка ошибок и хуки для плагинов, что повышает производительность и позволяет быстро создавать агенты для автоматизации, виртуальных ассистентов и исследовательских задач.

Huly Labs — облачная платформа искусственного интеллекта, которая позволяет разработчикам и командам продукта проектировать, развертывать и мониторить интеллектуальных помощников. Агены могут сохранять контекст через постоянную память, вызывать внешние API или базы данных, а также выполнять многошаговые рабочие процессы через визуальный редактор. Платформа включает контроль доступа на основе ролей, SDK и CLI для Node.js, настраиваемые компоненты UI для чата и голоса, а также аналитические инструменты для отслеживания производительности и использования. Huly Labs обеспечивает масштабирование, безопасность и ведение журнала по умолчанию, что позволяет быстро повторять разработки и развертывать в корпоративных масштабах.

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.

LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

Agentic AI Workflow — это расширяемая библиотека Python, предназначенная для координации нескольких AI-агентов для сложной автоматизации задач. В нее входит агент планирования для разбивки целей на конкретные шаги, агенты выполнения для реализации этих шагов с помощью подключенных LLM, и агент рефлексии для анализа результатов и улучшения стратегий. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, модули памяти и соединения с моделями любого крупного языкового интерфейса. Этот фреймворк предлагает переиспользуемые компоненты, ведение журналов и метрики производительности, упрощающие создание автономных исследовательских помощников, контентных пайплайнов и рабочих процессов обработки данных.

CrewAI — это модульная Python-рамка для построения полностью автономных ИИ-агентов. Она включает основные компоненты, такие как Оркестратор агента для планирования и принятия решений, слой интеграции инструментов для соединения с внешними API или пользовательскими действиями, а также модуль памяти для хранения и памяти контекста. Разработчики определяют задачи, регистрируют инструменты, конфигурируют системы памяти и запускают агентов, способных планировать мультиступенчатые рабочие процессы, выполнять действия и адаптироваться по результатам. CrewAI отлично подходит для создания интеллектуальных помощников, автоматизированных рабочих процессов и исследовательских прототипов.

Chat MulanAI предоставляет бесшовный веб-интерфейс для общения на естественном языке с AI-моделями. Пользователи могут выбрать из нескольких преднастроенных моделей или интегрировать собственные конечные точки, создавать и сохранять шаблоны подсказок, а также поддерживать долгосрочный контекст с помощью постоянной памяти. Платформа сохраняет историю сессий для просмотра, экспорта или совместной работы, обеспечивая эффективное генеративное мышление, исследовательскую помощь, отладку кода и поддержку креативного письма. Встроенные инструменты включают анализ настроений, перевод и утилиты форматирования, что позволяет командам и отдельным специалистам оптимизировать рабочие процессы и повышать продуктивность.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) — это инструмент CLI на основе Python, предназначенный для упрощения взаимодействия с моделью Claude Code от Anthropic. Он предоставляет сохраняющуюся историю бесед, переиспользуемые шаблоны подсказок и утилиты для генерации, обзора и рефакторинга кода. Разработчики могут вызывать команды для генерации кода, автоматических изменений, сравнения Diff и inline-аннотаций, расширяя функциональность через систему плагинов. MCP упрощает интеграцию Claude Code в процессы разработки для более последовательной и осознанной помощи при кодировании.