Здесь собраны платформы, среды выполнения и фреймворки, на которых работают ИИ-агенты: размещённые окружения для агентов, SDK с плагинами, слои оркестрации и рабочие пространства, которые планируют и выполняют многошаговые задачи. Обычные возможности — переключение моделей, вызов инструментов и браузера, память или RAG, запуск в песочнице, сохранение состояния после сбоев, журналы сессий и быстрое развёртывание.
Агентов: 2,736 · Обновлено 18 октября 2026 г.
Halite II — это платформа для искусственного интеллекта в играх, где разработчики создают автономных ботов, соревнующихся в пошаговой стратегии симуляции.
Платформа голосового консьержа с искусственным интеллектом, позволяющая бизнесу создавать и управлять диалоговыми голосовыми и чат-агентами с настраиваемыми рабочими процессами.
Платформа для поиска, категоризации и развертывания пользовательских AI-агентов, созданных с помощью KaibanJS для автоматизированных рабочих процессов.
Расширяемая структура агента ИИ для проектирования, тестирования и развертывания мультиядерных рабочих процессов с пользовательскими навыками.
Spark Engine — это платформa интеллектуального поиска, основанная на искусственном интеллекте, обеспечивающая быстрые и релевантные результаты с помощью векторных внедрений и понимания естественного языка.
AIAgents4Pharma управляет ИИ-агентами для моделирования виртуальных ответов пациентов, ускорения процессов открытия лекарств и оптимизации клинических испытаний.
AI Web Scraper использует ИИ для умного сбора и извлечения структурированной информации с веб-страниц с динамическим содержимым.
Python-фреймворк, который эволюционирует модульных ИИ-агентов с помощью генетического программирования для настройки симуляций и оптимизации производительности.
Huly Labs — платформа для разработки и развертывания AI-агентов с возможностью настройки помощников с памятью, API-интеграциями и визуальным построением рабочих процессов.
Простейшее самостоятельное обучение — это библиотека Python, предоставляющая простые API для создания, обучения и оценки агентов обучения с усилением.
Crayon — это фреймворк на JavaScript для создания автономных AI-агентов с интеграцией инструментов, управлением памятью и долгими рабочими потоками задач.
Агентно-ориентированная структура моделирования для координации отклика на спрос в виртуальных электростанциях с использованием JADE.
Модульная фреймворк для Python для создания AI-агентов с LLM, RAG, памятью, интеграцией инструментов и поддержкой векторных баз данных.
GPT-агент динамически выполняет рабочие процессы задач, такие как получение данных, резюме текста и автоматическая планировка с помощью моделей GPT.
Веб-интерфейс для BabyAGI, обеспечивающий автономное создание, приоритизацию и выполнение задач с помощью больших языковых моделей.
gym-llm предлагает среды в стиле gym для оценки и обучения агентов LLM в задачах диалога и принятия решений.
Sentient — это платформа AI-агентов, которая позволяет разработчикам создавать NPC с долговременной памятью, целенаправленным планированием и естественными диалогами.
Agent Workflow Memory обеспечивает ИИ-агентов постоянной памятью о рабочем процессе с использованием векторных хранилищ для восстановления контекста.
AI-агент, обеспечивающий интерактивный анализ данных на Pandas DataFrames, задающий уточняющие вопросы и генерирующий код.
Melissa — это персональный помощник с использованием ИИ, который управляет задачами, автоматизирует рабочие процессы и отвечает на запросы через чат на естественном языке.
Hyperbolic Time Chamber позволяет разработчикам создавать модульных AI-агентов с расширенным управлением памятью, цепочками подсказок и интеграцией пользовательских инструментов.
Агент поддержки клиентов на базе ИИ, созданный с помощью OpenAI Autogen и Streamlit для автоматизированной интерактивной поддержки и решения запросов.
MACL — это фреймворк на Python, который обеспечивает совместную работу нескольких агентов, оркеструя ИИ-агентов для автоматизации сложных задач.
Open-source симулятор мультиагентного обучения с подкреплением, обеспечивающий масштабируемое параллельное обучение, настраиваемые среды и протоколы взаимодействия агентов.
Автономный AI-агент, выполняющий обзор литературы, генерацию гипотез, проектирование экспериментов и анализ данных.
Система памяти ИИ, позволяющая агентам захватывать, суммировать, внедрять и извлекать контекстные воспоминания о разговоре между сессиями.
Библиотека на C++, предназначенная для организации запросов LLM и построения AI-агентов с памятью, инструментами и модульными рабочими процессами.
Фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать и обучать AI-агентов для участия в боях Pokémon с использованием обучения с подкреплением.
Открытый агент обучения с подкреплением, использующий PPO для обучения и игры в StarCraft II через среду PySC2 от DeepMind.
Triagent управляет тремя специализированными ИИ-подагентами — Стратегом, Исследователем и Исполнителем — для автоматического планирования, исследования и выполнения задач.
Практический курс обучения созданию автономных AI-агентов с использованием Hugging Face Transformers, API и пользовательских инструментов.
Python-фреймворк, создающий агентов ИИ, объединяющих LLM и интеграцию инструментов для автономного выполнения задач.
Локальная студия разработки для создания, тестирования и отладки ИИ-агентов с использованием фреймворка OpenAI Autogen.
Agents-Deep-Research — это фреймворк для разработки автономных агентов ИИ, которые планируют, действуют и учатся с помощью LLM.
SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.
WanderMind — это открытая платформа для агентов ИИ, предназначенная для автономного мозгового штурма, интеграции инструментов, постоянной памяти и настройки рабочих процессов.
Открытая платформа на JavaScript, позволяющая создавать интерактивные многопользовательские системы с 3D-визуализацией с помощью AgentSimJs и Three.js.
TinyAgent позволяет создавать и развёртывать собственных агентов ИИ для автоматизации задач, исследований и генерации текста.
DocChat-Docling — это чат-агент для документов на базе искусственного интеллекта, обеспечивающий интерактивные вопросы и ответы по загруженным документам через семантический поиск.
Автономный агент ИИ для задач с целью, генерирующий, расставляющий приоритеты и выполняющий задачи с векторной памятью.
TreeInstruct позволяет создавать иерархические рабочие процессы с условным ветвлением для динамического принятия решений в приложениях с языковыми моделями.
М frameworks Python, позволяющий агентам ИИ выполнять планы, управлять памятью и без труда интегрировать инструменты.
HTTP-прокси для вызовов API AI-агента, обеспечивающий потоковую передачу, кэширование, логирование и настраиваемые параметры запроса.
Эффективные приоритетные эвристики MAPF (ePH-MAPF) быстро вычисляют маршруты нескольких агентов без столкновений в сложных условиях, используя инкрементальный поиск и эвристики.
Шаблон, демонстрирующий, как оркестрировать нескольких AI-агентов на AWS Bedrock для совместного решения рабочих процессов.
Amon — это платформа оркестрации AI-агентов, которая автоматизирует сложные рабочие процессы с помощью настраиваемых автономных агентов.
Библиотека Python, обеспечивающая разделяемую память на основе векторов для ИИ-агентов для хранения, извлечения и совместного использования контекста через рабочие процессы.
Java-основанный каркас для проектирования, развертывания и управления автономными многопользовательскими системами с коммуникацией, координацией и моделированием динамического поведения.
Открытая платформа для реализации и оценки стратегий многопротокольного ИИ в классической игре Pacman.
Многозадачная среда обучения с подкреплением, совместимая с Gym, предлагающая настраиваемые сценарии, награды и взаимодействие агентов.
