LLPhant — это открытая Python-библиотека, позволяющая разработчикам создавать универсальных агентов на базе LLM. Предоставляет встроенные абстракции для интеграции инструментов (API, поиск, базы данных), управления памятью для многократных раундов диалогов и настраиваемых циклов принятия решений. Поддерживая несколько бекендов LLM (OpenAI, Hugging Face и другие), плагинообразные компоненты и рабочие процессы, основанные на конфигурации, LLPhant ускоряет разработку агентов. Используйте для создания чат-ботов, автоматизации задач или построения цифровых помощников, использующих внешние инструменты и контекстную память без стандартного кода.

MCP-CLI-Agent — это открытый исходный код и расширяемый AI-агент для командной строки. Пользователи вводят подсказки на естественном языке, и инструмент генерирует и выполняет соответствующие shell-команды, управляет цепочками задач из нескольких шагов и ведет журнал выводов. На базе GPT-моделей он поддерживает пользовательские плагины, конфигурационные файлы и выполнение с учетом контекста, что делает его идеальным для автоматизации задач DevOps, генерации кода, настройки окружения и получения данных непосредственно из терминала.

Mindcore Labs предоставляет среду без кода и дружественную для разработчиков для разработки и запуска ИИ-агентов. В системе используется граф памяти знаний, который сохраняет контекст со временем, поддерживаются загрузка документов и источников данных, а также интеграция с внешними API и плагинами. Пользователи могут настраивать агентов через интуитивно понятный интерфейс или CLI, тестировать их в режиме реального времени и развертывать на продуктивных конечных точках. Встроенный мониторинг и аналитика помогают отслеживать производительность и оптимизировать поведение агентов.

Multi-Agent AI Researcher представляет собой модульную, расширяемую платформу, позволяющую пользователям настраивать и развёртывать нескольких ИИ-агентов для совместной работы над сложными научными вопросами. В неё входят агент для генерации гипотез на основе анализа литературы, агент симуляции экспериментов, моделирующий и тестирующий гипотезы, агент анализа данных, обрабатывающий результаты моделирования, и агент составления научных документов, собирающий выводы. Поддержка плагинов позволяет интегрировать пользовательские модели и источники данных. Оркестратор управляет взаимодействиями агентов и регистрирует каждый шаг для прослеживаемости. Идеально подходит для автоматизации повторяющихся задач и ускорения работы R&D, обеспечивает воспроизводимость и масштабируемость в различных областях исследований.

Camel AI — это открытая платформа, предназначенная для упрощения создания и оркестрации интеллектуальных агентов. Она предоставляет абстракции для цепочек больших языковых моделей, интеграции внешних инструментов и API, управления графами знаний и сохранения памяти. Разработчики могут определять многогранные рабочие процессы, разбиение задач на подпланы и мониторинг выполнения через CLI или веб-интерфейс. Основанный на Python и Docker, Camel AI позволяет беспрепятственно менять поставщиков LLM, настраивать плагины инструментов и использовать гибридные стратегии планирования, ускоряя разработку автоматизированных помощников, дата-пайплайнов и автономных рабочих процессов крупного масштаба.

Notte — это ориентированный на разработчика фреймворк на Python, предназначенный для оркестровки ИИ-агентов, управляемых большими языковыми моделями. Он предоставляет встроенные модули памяти для хранения и получения контекста диалогов, гибкую интеграцию инструментов для внешних API или пользовательских функций и движок планирования, который последовательным образом структурирует задачи. С помощью Notte вы можете быстро создавать прототипы диалоговых ассистентов, ботов анализа данных или автоматизированных рабочих процессов, а также пользоваться преимуществами расширяемости с открытым исходным кодом и поддержки кроссплатформенных решений.

Spigot — это высокопроизводительное решение для серверов Minecraft, которое улучшает игровой процесс, предлагая более оптимизированный, кастомизируемый опыт. Это форк CraftBukkit с добавленными улучшениями производительности и функциями, что делает его идеальным выбором для игроков и администраторов серверов, стремящихся к более плавной и отзывчивой игровой среде. Spigot также поддерживает широкий спектр плагинов, что позволяет значительно настроить игровые механики и эстетику. Независимо от того, запускаете ли вы маленькие частные серверы или большие публичные, Spigot адаптируется к вашим потребностям, предлагая улучшенную производительность сервера и гибкость.

Swarms работает как фреймворк, ориентированный в первую очередь на Python и веб-интерфейс, позволяя пользователям настраивать отдельных агентов с конкретными ролями, управлением памятью и пользовательскими подсказками. Пользователи определяют взаимодействия агентов с помощью визуального редактора потоков или YAML-конфигураций, управляя сложными деревьями решений, дебатами и совместными задачами. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для запросов данных, доступа к базам знаний и вызовов сторонних API. После развертывания Swarms обеспечивает мониторинг деятельности агентов, показатели производительности и журналы в реальном времени. Он горизонтально масштабируется с помощью инструментов оркестрации контейнеров, позволяя запускать крупномасштабные симуляции ИИ, роботизированные системы управления или интеллектуальные автоматизации рабочих процессов. Архитектура с открытым исходным кодом обеспечивает расширяемость, развитие сообществом и возможности самостоятельного хостинга для полного контроля данных.

TinyAgent предоставляет легкий каркас для организации сложных задач с помощью моделей GPT от OpenAI. Разработчики устанавливают его через pip, настраивают API-ключ, определяют инструменты или плагины и используют память для поддержки многошаговых диалогов. TinyAgent поддерживает цепочку задач, интеграцию внешних API и сохранение памяти пользователя или системы. Его простое Python API позволяет быстро прототипировать автономные рабочие процессы анализа данных, чат-ботов, ассистентов по генерации кода и любые другие сценарии с интеллектуальным агентом, обладающим состоянием. Библиотека полностью открытая, расширяемая и платформонезависимая.

HyperChat — это агентский фреймворк, ориентированный на разработчиков, упрощающий внедрение диалогового ИИ в приложения. Он объединяет подключения к различным провайдерам LLM, управляет контекстом сессии и долговечностью памяти, предоставляет частичные ответы в потоковом режиме для отзывчивых интерфейсов. Встроенная поддержка вызова функций и плагинов позволяет выполнять внешние API, обогащая диалоги реальными данными и действиями. Его модульная архитектура и UI-инструментарий позволяют быстро создавать прототипы и запускать в производстве в средах веб, Electron и Node.js.

AIBrokers предоставляет единый интерфейс для управления и исполнения рабочих процессов с участием нескольких агентов и моделей ИИ. Он позволяет разработчикам определять брокеров, которые контролируют распределение задач, выбирая наиболее подходящую модель — например, GPT-4 для языковых задач или модель зрения для анализа изображений — на основе настраиваемых правил маршрутизации. ConversationManager поддерживает контекстное восприятие, сохраняя и извлекая прошлые диалоги, а модуль MemoryStore обеспечивает постоянное хранение состояния между сессиями. PluginManager позволяет беспрепятственно интегрировать внешние API или пользовательские функции, расширяя возможности брокера. Благодаря встроенному ведению журналов, механизмам мониторинга и настраиваемому обработке ошибок AIBrokers упрощает разработку и внедрение сложных приложений с ИИ в производственной среде.

JavaScript SDK Azure AI Agents — это клиентский каркас и репозиторий образцов, позволяющие разработчикам создавать, настраивать и оркестровать агенты ИИ с помощью Azure OpenAI и других когнитивных сервисов. Поддерживаются многоходовые диалоги, генерация с дополнением поиска, вызовы функций и интеграция с внешними инструментами и API. Разработчики могут управлять рабочими процессами агентов, обрабатывать память и расширять возможности через плагины. Образцы включают базы данных знаний, ботов ответов на вопросы, автономные исполнительные задачи и разговорных помощников, что облегчает прототипирование и развертывание интеллектуальных решений.

Hive — это надежная платформа для оркестрации ИИ-агентов, созданная для сред Node.js. Она предоставляет модульную систему для определения, управления и выполнения множества агентов в параллельных или последовательных рабочих процессах. Каждый агент может быть настроен с конкретными ролями, шаблонами запросов, хранилищами памяти и внешними интеграциями инструментов, такими как API или плагины. Hive упрощает коммуникацию между агентами, обеспечивая обмен данными, принятие решений и делегирование задач. Его расширяемый дизайн позволяет разработчикам реализовать пользовательские утилиты, мониторить журналы исполнения и масштабировать развертывание агентов. Кроме того, Hive включает функции для обработки ошибок, политик повторных попыток и оптимизации производительности для обеспечения надежной автоматизации. Минимальной настройкой можно прототипировать сложные сервисы на базе ИИ, включая чат-боты, аналитические пайплайны и генераторы контента.

API Junjo Python — это SDK, позволяющий разработчикам интегрировать AI-агентов в Python-приложения. Он предоставляет унифицированный интерфейс для определения агентов, подключения к LLM, оркестровки инструментов, таких как поиск в интернете, базы данных или пользовательские функции, и поддержки разговорной памяти. Разработчики могут создавать цепочки задач с условной логикой, передавать ответы в реальном времени клиентам и аккуратно обрабатывать ошибки. API поддерживает плагины, многоязычную обработку и получение данных в реальном времени, что позволяет использовать его в автоматической поддержке клиентов и аналитике данных. Благодаря полной документации, примером кода и Python-стиле дизайна, API Junjo Python сокращает время выхода на рынок и операционные затраты при развертывании решений на базе интеллектуальных агентов.

LLM-Agent обеспечивает структурированную архитектуру для построения интеллектуальных агентов на базе LLM. Включает инструментарий для определения пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и исполнительные компоненты для организации сложных цепочек действий. Агенты могут вызывать API, запускать локальные процессы, обращаться к базам данных и управлять состоянием диалога. Шаблоны подсказок и хуки плагинов позволяют точно настраивать поведение агента. Предназначен для расширяемости; поддерживает добавление новых интерфейсов инструментов, пользовательских оценщиков и динамической маршрутизации задач — для автоматизированных исследований, анализа данных, генерации кода и других задач.

LLMLing Agent — это модульная платформа для создания, настройки и развертывания агентов ИИ на базе больших языковых моделей. Пользователи могут создавать множество ролей агентов, подключать внешние инструменты или API, управлять conversational memory и организовывать сложные рабочие процессы. Платформа включает браузерное рабочее пространство, визуализирующее взаимодействия агентов, регистрирующее историю сообщений и позволяющее в реальном времени делать настройки. С помощью SDK на Python разработчики могут писать пользовательские сценарии, интегрировать векторные базы данных и расширять систему через плагины. LLMLing Agent упрощает создание чат-ботов, аналитических ботов и автоматизированных помощников, предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для сотрудничества множества агентов.

RainbowGPT предоставляет полный фреймворк для проектирования, настройки и развертывания AI-агентов, работающих на моделях OpenAI. В него входит бекенд на FastAPI, интеграция с LangChain для управления инструментами и памятью, а также интерфейс на React для создания и тестирования агентов. Пользователи могут загружать документы для поиска знаний по векторам, задавать индивидуальные запросы и поведение, подключать внешние API или функции. Платформа записывает взаимодействия для анализа и поддерживает мульти-агентные рабочие процессы, позволяя автоматизировать сложные сценарии и конверсационные пайплайны.

Rolodexter 3 позволяет создавать, настраивать и оркестрировать автономных агентов ИИ, которые работают вместе для выполнения многошаговых процессов. Каждому агенту можно назначить конкретную роль с индивидуальными подсказками, получить доступ к внешним инструментам или API и хранить или извлекать память между сессиями. Платформа обладает интуитивным веб-интерфейсом для мониторинга активности агентов, журналов и результатов в реальном времени. Разработчики могут расширять систему с помощью пользовательских плагинов или интегрировать новые источники данных, что идеально подходит для быстрого прототипирования, автоматизации исследований и делегирования сложных задач.

Self Collab AI представляет собой модульную структуру, в которой разработчики определяют автономных агентов, каналы коммуникации и цели задач. Агент использует предопределённые подсказки и шаблоны для согласования ответственности, обмена данными и итерации решений. Основанный на Python и с интерфейсами, легко расширяемыми для интеграции с LLM, пользовательскими плагинами и внешними API, он позволяет быстро прототипировать сложные рабочие процессы—например, исследовательскую помощь, создание контента или анализ данных—настройкой ролей агентов и правил сотрудничества без необходимости глубокого написания кода оркестрации.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.