OCO-Agent использует совместимые с OpenAI языковые модели для преобразования обычных подсказок в управляемые рабочие процессы. Предлагает гибкую систему плагинов для интеграции внешних API, команд Shell и обработчиков данных. Фреймворк хранит историю диалогов и контекст в памяти, что позволяет выполнять длительные и многоступенчатые задачи. С интерфейсом CLI и поддержкой Docker, OCO-Agent ускоряет прототипирование и развертывание интеллектуальных помощников для операций, аналитики и повышения производительности разработчиков.

uAgents — это модульная JavaScript-библиотека, которая даёт возможность разработчикам создавать автономных, децентрализованных ИИ-агентов, способных обнаруживать пиров, обмениваться сообщениями, работать над задачами и адаптироваться с помощью обучения. Агенты общаются через протоколы gossip на базе libp2p, регистрируют возможности через on-chain реестры и договариваются о соглашениях уровня услуг с помощью смарт-контрактов. Основная библиотека управляет событиями жизненного цикла агента, маршрутизацией сообщений и расширяемыми поведениями, такими как обучение с подкреплением и распределение задач на основе рынка. С помощью настраиваемых плагинов uAgents может интегрироваться с блокчейном Fetch.ai, внешними API и оракулами, позволяя агентам выполнять реальные действия, получать данные и принимать решения в распределённых средах без централизованной координации.

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.

BambooAI объединяет набор модульных библиотек Python, утилит и шаблонов, предназначенных для упрощения создания и развертывания автономных AI-агентов. В основе стоит гибкая архитектура памяти—векторные базы данных и временные кэши—а также настраиваемые механизмы поиска для рабочих процессов RAG. Разработчики могут легко интегрировать инструменты, такие как поиск в интернете, Википедия, операции с файлами, запросы к базам данных и выполнение Python-кода. Фреймворк поддерживает основные API LLM (OpenAI, Anthropic) и локальный хостинг моделей. Агенты управляются через CLI, RESTful сервис или встроены в приложения. Функции логирования, мониторинга и восстановления ошибок обеспечивают надежность работы. Сообщество расширяет возможности с помощью плагинов и расширений, делая BambooAI адаптируемым под уникальные области и рабочие процессы.

LLM-Blender-Agent позволяет разработчикам создавать модульные системы ИИ с несколькими агентами, оборачивая LLM в совместные агенты. Каждый агент может получить доступ к инструментам, таким как выполнение Python, парсинг веб-страниц, SQL-базы данных и внешние API. Фреймворк управляет памятью диалогов, пошаговым рассуждением и оркестровкой инструментов, поддерживая такие задачи, как создание отчетов, анализ данных, автоматизированные исследования и автоматизация рабочих процессов. Основанный на LangChain, он легкий, расширяемый и совместим с GPT-3.5, GPT-4 и другими LLM.

Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.

Solace AI — модульная платформа для агентов AI, позволяющая развернуть собственный разговорный помощник на своей инфраструктуре. Она предлагает управление контекстной памятью, поддержку векторных баз данных для поиска документов, хуки плагинов для внешних интеграций и веб-интерфейс для чата. Благодаря настраиваемым системным подсказкам и точному контролю источников знаний, вы можете создавать агентов для поддержки, обучения, личной продуктивности или внутренней автоматизации без использования сторонних серверов.