Agents with ADK — это открытая платформа на Python, предназначенная для упрощения создания интеллектуальных агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нее входят модульные шаблоны агентов, встроенные модули памяти, интерфейсы выполнения инструментов и возможности координации нескольких агентов. Разработчики могут быстро интегрировать пользовательские функции или внешние API, настраивать цепочки планирования и логического вывода, а также следить за взаимодействиями агентов. Эта платформа поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM и включает системы ведения журналов, повторных попыток и расширяемости для промышленного использования.

AI Agent Marketplace — это каталог, управляемый сообществом, для AI-агентов, позволяющий разработчикам, исследователям и энтузиастам открывать, оценивать и вносить вклад в агентов. Пользователи могут фильтровать агентов по категориям, просматривать детальные описания и инструкции по интеграции, а также подавать собственных агентов через pull-запросы. Платформа собирает метаданные, ссылки и примеры для каждого агента, облегчая сравнение возможностей и поиск подходящего инструмента для конкретных случаев использования.

Lagent — это ориентированная на разработчиков платформа, которая позволяет создавать интеллектуальных агентов на базе крупных языковых моделей. Она предоставляет модули динамического планирования, разбивающие задачи на подцели, системы памяти для сохранения контекста в длительных сессиях и интерфейсы интеграции инструментов для вызовов API или доступа к внешним сервисам. С помощью настраиваемых пайплайнов пользователи могут задавать поведение агента, стратегии формирования подсказок, обработку ошибок и парсинг вывода. Инструменты логирования и отладки Lagent помогают отслеживать этапы принятия решений, а масштабируемая архитектура поддерживает локальные, облачные или корпоративные развертывания. Это ускоряет создание автономных ассистентов, анализаторов данных и автоматизированных рабочих процессов.

PromptsLabs - это платформа, на которой пользователи могут обнаруживать и делиться подсказками для тестирования новых языковых моделей. Библиотека, управляемая сообществом, предоставляет широкий спектр подсказок для копирования и вставки, а также их ожидаемые результаты, помогая пользователям понять и оценить производительность различных LLM. Пользователи также могут вносить свои собственные подсказки, обеспечивая постоянно растущий и актуальный ресурс.

FastMCP — это открытый исходный код Python-фреймворка для построения MCP (Model Context Protocol) серверов и клиентов, которые расширяют возможности LLM за счет внешних инструментов, источников данных и пользовательских подсказок. Разработчики определяют классы инструментов и обработчики ресурсов на Python, регистрируют их в сервере FastMCP и разворачивают с помощью транспортных протоколов, таких как HTTP, STDIO или SSE. Библиотека клиента предоставляет асинхронный интерфейс для взаимодействия с любым сервером MCP, обеспечивая беспрепятственную интеграцию AI-агентов в приложения.

pyafai — это открытная библиотека Python, которая помогает разработчикам проектировать, настраивать и выполнять автономных ИИ-агентов. Она предлагает модули для управления памятью с целью сохранения контекста, интеграции инструментов для вызова внешних API, наблюдателей для мониторинга окружения, планировщиков для принятия решений и оркестраторов для запуска циклов агентов. Возможности логирования и мониторинга обеспечивают видимость производительности и поведения агентов. pyafai поддерживает основных поставщиков LLM из коробки, позволяет создавать собственные модули и снижает количество шаблонного кода, что позволяет командам быстро прототипировать виртуальных ассистентов, исследовательские боты и автоматизационные рабочие процессы с полным контролем каждого компонента.