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.

GPA-LM — это основанный на Python фреймворк, созданный для упрощения создания и организации AI-агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нем есть планировщик, разбивающий инструкции высокого уровня на подзадачи, исполнитель, управляющий вызовами инструментов и взаимодействиями, и модуль памяти, сохраняющий контекст между сессиями. Архитектура плагинов позволяет разработчикам добавлять собственные инструменты, API и логику принятия решений. Поддержка нескольких агентов позволяет координировать роли, распределять задачи и собирать результаты. Интегрируется с популярными LLM, такими как OpenAI GPT, и поддерживает развертывание в различных средах. Фреймворк ускоряет разработку автономных агентов для исследований, автоматизации и прототипирования приложений.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration — это управляемая функция сервиса, которая позволяет оркестрировать нескольких AI-агентов, основанных на фундаментальных моделях, для совместной работы над сложными задачами. Вы настраиваете профили агентов с конкретными ролями, определяете схемы обмена сообщениями для связи и устанавливаете общий блок памяти для сохранения контекста. Во время выполнения агенты могут запрашивать данные из внешних источников, делегировать подпроцессы и объединять выходные данные. Такой коллаборативный подход поддерживает итеративные циклы мышления, повышает точность задач и позволяет динамически масштабировать агентов в зависимости от нагрузки. Интегрированный с консолью AWS, CLI и SDK сервис предоставляет панели мониторинга для визуализации взаимодействий агентов и показателей эффективности, упрощая разработку и оперативный контроль интеллектуальных мульти-агентных рабочих процессов.

LangChain — это модульная платформа, которая помогает разработчикам создавать сложные AI-приложения, связывая большие языковые модели с внешними источниками данных и инструментами. Она предоставляет абстракции цепочек для последовательных вызовов LLM, координацию агентов для рабочих процессов принятия решений, модули памяти для сохранения контекста и интеграцию с загрузчиками документов, хранилищами векторов и API-инструментами. Поддержка нескольких провайдеров и SDK на Python и JavaScript ускоряет прототипирование и развертывание чатботов, QA-систем и персонализированных помощников.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

Isek — платформа для разработки ИИ-агентов с модульной архитектурой. Она предлагает систему плагинов для инструментов и источников данных, встроенную память для сохранения контекста и движок планирования для координации многошаговых задач. Можно запускать агентов локально или в облаке, интегрировать любой бэкенд LLM и расширять функциональность через сообщества или пользовательские модули. Isek ускоряет создание чат-ботов, виртуальных помощников и автоматизированных рабочих процессов, предоставляя шаблоны, SDK и CLI-инструменты для быстрой разработки.

ProficientAI Agent Framework — это решение «под ключ» для проектирования и развертывания продвинутых AI-агентов. Оно позволяет пользователям определять поведение агентов через модульные определения инструментов и спецификации функций, обеспечивая бесшовную интеграцию с внешними API и сервисами. Подсистема управления памятью обеспечивает хранение краткосрочного и долгосрочного контекста, что позволяет вести связные многопроходные диалоги. Разработчики могут легко переключаться между разными языковыми моделями или объединять их для специализированных задач. Встроенные инструменты мониторинга и логирования предоставляют информацию о производительности агентов и метриках использования. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов для поддержки клиентов, системы поиска знаний или рабочие процессы автоматизации, ProficientAI упрощает весь цикл — от прототипа до производства, обеспечивая масштабируемость и надежность.

OperAgents — это инструментарий для разработчиков для создания и оркестрации автономных агентов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT. Поддерживается определение пользовательских классов агентов, интеграция внешних инструментов (API, базы данных, выполнение кода) и управление памятью для сохранения контекста. Благодаря настраиваемым пайплайнам агенты могут выполнять многошаговые задачи, такие как поиск, краткое содержание и поддержка решений, вызывая инструменты динамически и поддерживая состояние. В комплект входит модули для мониторинга эффективности агентов, автоматического исправления ошибок и масштабирования выполнения. За счет абстракции взаимодействий с LLM и управления инструментами, OperAgents ускоряет разработку рабочих процессов на базе ИИ в сферах автоматизации обслуживания клиентов, анализа данных и генерации контента.

Agent-Go предоставляет модульную платформу для построения автономных агентов ИИ на Go. Она интегрирует поставщиков LLM (таких как OpenAI), хранилища векторной памяти для хранения контекста на длительный срок и гибкий движок планирования, разбивающий запросы пользователя на исполняемые шаги. Разработчики определяют и регистрируют пользовательские инструменты (API, базы данных или shell-команды), которые могут вызываться агентами. Менеджер диалогов отслеживает историю общений, а настраиваемый планировщик управляет вызовами инструментов и взаимодействиями с LLM. Это позволяет командам быстро создавать AI-ассистентов, автоматизированные рабочие процессы и ботов для конкретных задач в готовой к производству среде на Go.

AI-Agents предлагает модульную архитектуру для определения AI-управляемых агентов с помощью Python и моделей OpenAI. Включает подключаемые инструменты — поисковые системы, калькуляторы, Википедия, а также пользовательские функции, позволяющие агентам выполнять сложное многосложное рассуждение. Встроенные компоненты памяти позволяют сохранять контекст между сеансами. Разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать API-ключи и быстро расширять или менять инструменты. Благодаря наглядным примерам и документации, AI-Agents упрощает рабочий процесс от идеи до развертывания индивидуальных решений на базе ИИ, ориентированных на диалог или задачи.

AI-Agents предоставляет модульный набор инструментов для создания автономных AI-агентов, способных планировать, выполнять и самостоятельно контролировать задачи. Встроенная поддержка позволяет интегрировать инструменты — такие как поиск в интернете, обработка данных и пользовательские API — и включает компонент памяти для сохранения и вызова контекста. Благодаря системе плагинов, агенты могут динамически загружать новые возможности, а асинхронное выполнение обеспечивает эффективность работы с несколькими шагами. Фреймворк использует LangChain для продвинутого логического рассуждения и облегчает развертывание в средах Python на macOS, Windows или Linux.

AgentChat — это веб-платформа для AI-агентов, которая предоставляет интерфейс без кода для создания, обучения и развертывания чат-ботов. Пользователи могут выбирать модели OpenAI или настраиваемые LLM, конфигурировать динамическую память для сохранения контекста, интегрировать внешние API как плагины и управлять несколькими агентами в одном рабочем пространстве. Встроенные инструменты совместной работы позволяют командам безопасно совместно разрабатывать и делиться агентами. Агентов можно развернуть по делимсяым ссылкам или встроить в приложения.

Aurora предоставляет модульную архитектуру для построения генеративных AI-агентов, способных независимо решать сложные задачи через итеративное планирование и выполнение. В ее состав входят компонент планировщика, разламывающий высокоуровневые задачи на шаги, исполнитель, вызывающий эти шаги с помощью больших языковых моделей, а также слой интеграции инструментов для подключения API, баз данных или пользовательских функций. Aurora также включает управление памятью для хранения контекста и возможности динамической перепланировки для адаптации к новой информации. С настраиваемыми шаблонами подсказок и модулями plug-and-play разработчики могут быстро создавать прототипы AI-агентов для задач автоматической генерации контента, исследований, поддержки клиентов или автоматизации процессов, полностью контролируя рабочие процессы и логику принятия решений.