AI Agent Development Frameworks Двубой — 11 януари 2025 г.

1

Mastra

Отвореност отвореност source типскрипт framework за създаване на агенти на AI, потоци, RAG, памет и MCP, с възможно cloud студио и наблюдаемост.

4.5 (4)

Freemium

Пълен преглед

Mastra e отворен кодов TypeScript фреймворк за създаване на програми и агenti с помощта на изкуствен интелект. То предлага набор от инструменти за разработчици, които да го използват от идея до реализация, включително агенти, потоци, памет, работни места и наблюдаемост. Mastra интегрира с различни предни платформи и задни ендпоинти и може да бъде използвана като самостоятелен сървър. Това позволява на разработчиците да създават широк спектър от възможности, като вътрешни програми за автоматизация, програми срещу клиентите и още повече. Mastra включва също така функции като вградена наблюдаемост, повторими проверки и кеш-често отнемане на потоци с преизпращане. е проектиран да поддържа бързо разширяvashtя в начален стадий и глобални международни органиzatsii с голяма дейност. Архитектурата на Mastra се състои от агенти, които могат да бъдат дефинирани с команди, модели, инструменти и поведение при изпълнение. Агентите могат да взаимодействат с потребителите, да изпълняват задължения и да предават задачите към потоци на продукти. Фреймворкът също включва вградена система за събития, както и система за публикуване и подписване на събития с Redis Streams и Google Cloud Pub/Sub. Mastra разполага на брой с екосистема от ресурси, включващи книги, блогове и ръководства. Имахме силна общност от потребители и широко се приема в различни индустрии.

• Агенти
• Потоци
• Памет
• Рабони на работа
• Наблюдаемост
• Вграден систем на събития

2

AI Legion

Платформа под open-source за създаване на автономни агенти на AI, които се сътрудничат, за да постигнат задачи.

4.7 (6)

Безплатно

Пълен преглед

AI Legion е отворен платформен софтуер за създаване на самостоятелни агенти AI, които сътрудничат за постигането на задачи. Използва големи модели на езика, като GPT-3.5-turbo и GPT-4, за да позволи на агентите да работят заедно и да постигнат сложни цели. Платформата предоставя базовата плоча за настройване и управление на тези агенти, включително конфигурационни файлове, API-та и потока на работата. AI Legion е проектирана да бъде експанзивна и личифицираща, позволяваща потребителите да създават и интегрират своите собствени модели, действия и функции. Платформата е подходящ за широк спектър от случаи на употреба, включващи изследване, разработка и разпространение на самостоятелни системи AI. Създаването на среда на AI Legion включва инсталирането на необходимите зависимости, включително Node.js и ключове за OpenAI API. Агентите могат след това да бъдат стартирани и прекарвани чрез конзолата. Платформата съдържа и фичи за управление на състоянието на агента, включващи възможността да се изтрият събитнически логи и да се.restartите агентите с настройки на потребителя. AI Legion е мощна нишка за изграждането и разпространяването на самодействащи системи AI, и开放-источната му природа го прави достъпен за широк кръг от потребители. Обаче той също така изисква значително количество от техническа експертиза и конфигурационна усилий за поставяне и ефективно използване. Един от основните предимства на AI Legion е неговата способност да позволява агентите да учат и да прилагат промените през времето, използвайки комбинация от техники на машинно учене и техника на граф на знанията. Това му позволява агентите да подобряват изпълнителната си ефективност и способността за вземане на решения при взаимодействието им със средата. Обаче AI Legion също така представя няколко изправления и ограничения, включително нуждата от обширна конфигурация и управление, ризикот от грешки на агентите и безкрайни цикли, както и потенциалните високи такси за брокери и изходи от API. Връзката също така към големи модели на езика може да предизвика съмнения около предразсъжденията и точността на резултатите. В отношение на конкретни функции, AI Legion включва поддръжка за веб търсене, personalized търсачки с потребителска интерфейс и апите, както и възможност за манаџмент на агента и рестартиране на агенти с custom конфигурации. Платформата също е много издръжлива, позволявайки на потребителите да създават и интегрират собствените им модели, акшъни и фичи. Някои от потенциалните приложения на AI Legion включват развитие и подготвяне на самостоятелни системи за сървентни изчисления на AI, разпространяване на процеси и потоци, управлявани от AI, и създаване на лични уреди и приложения на AI, позволяващи лично управление на AI. В крак на възможностите си AI Legion е мощна и разширима платформа за създаване и развие на самоналашени системи за използване на AI, но от нея се изисква значителна технически експертна познания и конфигурационен усилен усилен опит, за да се използва ефективно.

• Уеб търсене
• Personalizирани търсачки
• APIs и вебхукове за интеграция
• Управление на агента
• Създаване на моделове и действия, кастомизирани
• Граф на знанията и възможности за машинно обучение

3

AutoML-Agent

Мултиагентно отворено-кодово уреди за автоматизация на енд-ту-енд програми за машинно обучение.

4.7 (6)

Freemium

Пълен преглед

AutoML-Agent е отворен софтуерен фреймворк, използващ координирани големи агенти по езиков модел за обработка на целия животен цикъл на машинното обучение. След като се отказва от полагане на единствени модели или команди, той изпраща задачи като разбиране на данните, подготовка, избор на модел за обучане, трениране и оценка в специализирани агенти, чиито усилия се събират към общо предназначение. Фрамваркът е насочен към изследователи и разработчици, които искат да автоматизират експериментите си без да пишат значителен код на потъкване. С помощта на описания набор данни и цел в естествен език, потребителите могат да получат предлагане, създаване и отработване на потенциални решения, изхвърляйки резултати и рационализация на по-ниско ниво по време на процеса. Тъй като е отворен код, AutoML-Agent може да бъде разширен с лични агенти, инструменти или зададени модели, което го прави полезен и като практична система за AutoML и като тестов площадка за многоагентни потоци на работа.

• Оркестрация на мултиагентни модел-лаингвенж-машинни (LLM) програми
• Автоматично обработка и поддържане на данни
• Избор на модел и търсене на хиперпараметри
• Генериране на програма за обучане и оценка
• Спекификация на задачи за естествен език за ML
• Растянлива архитектура за кастомни агенти

4

Cerebrum: AIOS SDK

Платформа за разработване и разпространение на агенти за AI базирани на LLM извънгредната рамка за AIOS.

4.5 (4)

Безплатно

Пълен преглед

Cerebrum е SDK за развитието и разпространението на AI-агенти, базирани на модела на лингвистичното разбиране (LLM), в рамките на фреймвърка на AIOS (операционна система за AI-агенти). AIOS се обръща към извадки като програмиране, смаване, управление на паметта и управление на оръжията за LLM-базирани агенти. SDK-то на Cerebrum позволява създателите да създават и извършват приложения на агентите чрез взаимодействие с ядрото на AIOS. Поддръжката е на двете веб интерфейса и терминален интерфейс. SDK-та включва функции за листиране на достъпни LLM, агентите и инструментите, както и сваляне, качване и извършване на агентите и инструментите. Cerebrum е създаден специално за потребителите и създателите на агенти, които могат да създават и разпределяват приложения на AI-агентите.

• Разработване и разпространение на агенти
• Управление на агенти за AI базирани на LLM
• Поддръжка на уеб-интерфейс и терминален интерфейс
• Управление на агенти и инструменти
• Списък на наличните LLM-а, агенти и инструменти
• Премахване и зареждане на агенти и инструменти

5

Gemma 3

Отворена AI модел, оптимизиран за ефективно използвания единна GPU, поддържаща многосезонни въведения и над 140 езика.

4.8 (5)

Безплатно

Пълен преглед

Гемма 3 е състав от леки, на високо ниво отрасълни отворени модели, проектирани да работят на устройства, при това особено оптимизирани за изпълнение на единия процесор. Поддържа многоформатни въвеждащи данни и повече от 140 езика. Моделът се предлага в различни размери (1B, 4B, 12B и 27B), позволявайки на разработчиците да изберат най-добрият вариант в зависимост от съоръженията си и от потребностите за скорост. Гемма 3 предлага съществено поддръжка за текстови и визуални умения за решаване на проблеми, окръгла 128-дневна контекстно прозорче и функционален повикване за сложни задачи. Той също така включва квантизирани версии с по-добра извършителна ефективност и намалена обща компютърено изискваемост. Моделът е част от планите на Google да прави полезни технологии за умствена интелектуалност достъпни за много хора, както и изграден върху същата изследователска работа и технология, които използват при своите модели от тип Gemini 2.0. Гемма 3 е проектирана да позволява разработчиците да създават АИ приложения, които могат да се използват непрекъснато в устройства като телефони, лаптопи и работни станции. Гемма 3 обещава изключителен перфоманс по отношение на размера си също така надгради други модели като Llama3-405B, DeepSeek-V3 и o3-mini в първични експериментални изследвания на човешки преференция. Разработена с вградено обслужване и поддръжка за над 35 езика и с предтренирани модел с подкрепа за над 140 езика. Модулът позволява създаването на потоци на обработка изцяло на база AI, използвайки функциониране на връзки и структурирана работа с изход. Развършването на Gemma 3 включвало строго изискани протоколи за сигурност, като широка управа на данните, съответствие на политиките за сигурност чрез финализиране и съсобствено използване на бенчмарк оценки. Тялото на Gemma състоят от отворени модели с големина, които са били приети с голяма популярност с над 100 милиона сваляната версия и към която е създадена голяма, енергична общност от над 60 000 варианти на Gemma. В съставките на Gemma 3 се отразява изгодността на разработчиките, които търсят създаване на привлекателни за потребителите expérience, които могат да бъдат изпълнени на един процесор на видеокарта (GPU) или процесор на логици и математически устройства (TPU).

• Поддържане на многосезонни AI
• Развитие с отговорност върху фокуса
• Естествен fine-tuning
• Поддръжка за 140 езика
• Успешен перфомен

6

MiniMax‑M1

Отворено-код модел за голям мащабен разсъждение с контекст от 1 милион токена и хибридно архитектура Mixture-of-Experts.

4.4 (5)

Безплатно

Пълен преглед

MiniMax-M1 е отворен-звеждинен, голям мащабен модел разглобяване с биномична внимание. Той е осигурен от смесен Mixture-of-Experts (MoE) архитектура, комбинирана с бързо внимание механизам, което овластва ефективното мултиплициране на времето за изпълнение при тестването. Моделът нативно поддържа максимум дължина на контекст от 1 милион знаци и е обучен използвайки големи машини за обучение на съществуващи проблеми. В резултат, той надвишава постижението на други силни отворен-звеждинни модели в сложните задачи за софтуерна инженерия, използване на инструменти и дълги контексти. Експериментите на стандарта бенчмарков показват, че MiniMax-M1 изкачва над другите модели в категорийните задачи като математика, програмиране, софтуерен инжинiring, агентно ползване на инструменти и дълго контекстно разбиране. Моделът е особено подходящ за сложни задачи, които изискват обработка на дълги въвеждания и измишление на значителна мисъл. MiniMax-M1 представлява силна основа за следващите поколения агенти с езиков модел за разсъждение и решаване на реални проблеми. Съпоставянето на бенчмаркова изпълнителна способност между водещи комерцιάлни и отворени тежи модели сред различни категорични задачи подчертава изпълнителната способност на модела. Техническият доклад обогатява информацията за архитектурата на модела, тренировъчния протокол и резултатите от оценката.

• Хибридна архитектура Mixture-of-Experts (MoE)
• Механизъм за вниманиe с високи скорости
• Фramework на обучение чрез допълнителна награда (RL) на мащаб
• Дължина на контекста от 1 милион токена
• Усилване на ефективна скалост на изчисляването при работа

7

ScreenAgent

Отворен код VLM агент за управление на компютърния GUI чрез планиране и изпълнение на мишка/клавиатура.

4.4 (5)

Freemium

Пълен преглед

СкринЕджънт е отворен кодов Visual Language Model (VLM) агент, проектиран да контролира компютърните GUI чрез операции на мишка и клавиатура. Намиращ е взаимодействие с реални компютърни екрани чрез наблюдение на скриншоти и изпълнение на действия. Проектът се състои от процес на планиране-изпълнение-анализ, който ръководи агента да завърши многостепенни задачи. Предназначен е да адресира задачата за ученето на агенти да използват компютри, което изисква способности като планиране на задачи, разбиране на изображения и визуално позициониране. Датасетът на СкринЕджънт, който покрива различни дневни компютърни задачи, е ръчно анотиран за поддръжка на ученето на агента. Проектът се състои от клиент за контролиране на десктопа, със съответния датасет, модулите за извличане на данни за инферира, и код за обучение. Поддържа базовите операции на мишка и клавиатура и може да се приложи към различните операционни системи и приложения за десктоп. Подходът на СкринЕджънт е универсален и не съществуващо в зависимост от конкретни API, което го прави многофункционален.

• Изпълнение на мишка и клавиатура операции
• Планиране-изпълнение-отразяване процес за завършване на задача
• Поддръжка за различни десктоп операционни системи и приложения
• Ръчна анотация на набора от данни ScreenAgent за разнообразна покритост на задачи
• VLM агент за взаимодействие с GUI

8

BabyBeeAGI

Двойно развитието на BabyAGI със силно развитие на задачно управление и функционалност.

4.6 (5)

Безплатно

Пълен преглед

BabyAGI е експериментална рамка за създаване на самобезпоклонни аутономни агенти. Издържава се като еволюция на оригиналния BabyAGI от март 2023 г., който представи плануване на задачи за аутономни агенти. Рамката се конструира около новия функционален framework наричан 'functionz', който съхранява и управлява функции от базата данни. Тя предлага графов структура за следенция на импорти, зависими функции и секрети за аутентификация, също така автоматично зареждане и обхватно логироване възможности. Фramework-ът също така включва панел за управление на функциите, излагане на обновявания и виждане на дебъгирачки лози. Той е проектиран да бъде просто така, за да спре дискусии сред разработчиите, а не за производствено използване. Основната мисъл е създаването на най-лявата неща, които могат да са себе си, което прави интересен начин за развитие на аутоматни агенти.

• Регистрация на функции и управление на метаданни
• Слідствие от заданите задачи и ключови зависимости
• Автоматично зареждане и записване
• ДASHBOARD за управление на функции и гледане на лога
• Има dashboard за просто управление
• Автоматично зареждане и записване възможности

9

MCP‑Use

Платформа с отворен код, която свързва LLM с MCP-сервери и изгражда самостоятелни AI агенти с достъп до инструменти.

4.8 (4)

Freemium

Пълен преглед

mcp-use е открито сърворен платформа, която улеснява съединяването на Български големи езикови модели (LLMs) със сървери MCP и осигурява разработването на персонализирани агенти за AI, които могат да общуват с тези LLMs. Платформата предоставя пълен стейк MCP фреймворк (мcp-use SDK), с който да се създават ChatGPT приложения, Claude Connectори и сървери MCP. С чредата MCP-use хората със специална подготовка могат да ползват един и същ кодове база за разширяване на своите приложения на различни повърхности където уже работят потребителите и агените, включително ChatGPT, Claude и Gemini. Платформата предлага широк набор от инструменти и функции, като например възможността да се изградят програми на MCP с една команда, автоматично разполагане в Manufact Cloud и вградени аналити и наблюдаемост. Разработчиците могат да използват SDK за MCP Use, за да създават и разпространяват MCP сървърите и приложения, без да се нуждаят от допълнителни инструменти. Платформата също предоставя Визуален Инспектор и касети за тестване на песочницата, което позволява разработчиците да тестират приложенията си без да се нуждаят от функциониращ LLM. mcp-use се стреми да уреди развиването и разпространението на базирани на MCP приложения, което го прави привлекателна възможност за разработчиците, които търсят да създадат и разпространят самостоятелни AI агенти и приложения.

• Управление на MCP-сервер
• Интеграция и свързване със LLM
• Разработка на самостоятелни AI агенти
• Аутоматизирана разпространява и мащабиране
• Визуален инспектор и Sandbox тестване
• Заварена аналитика и наблюдение

10

Rasa

Отворена-source фреймворк за създаване на производствено-класа чат и гласови асистенти

4.8 (5)

Freemium

Пълен преглед

Раса е платформа за конверсационен AI, която помага разработчиките да създават контекстуални чат и гласови асистенти с пълен контрол върху данните, моделите и разпъстването. Неговият отворен код се занимава с разбиране на естествения език и управление на диалога, докато Раса Про добавя ентърпрайз функционалности като аналитика, сигурностни контроли и скалируема инфраструктура. Раса Studio предоставя нискокодирана среда за консултанти и екипи за разговор, които да колабоират по тренировъчен данък, протоци и тестване без кодиране на програма. Съвместно инструментите подкрепят хибридни екипи, които натоварват помощник по разговор в разни канали за съобщения, система за автоматично съобщение чрез телефон (IVR), и задължителни приложения. Често се използва от дребни и големи предприятия в областта на банковския сектор, телекомуникациите, здравеопазването и правителството там където се изискват наемане на местна инфраструктура, съответстване на нормативните актове и възможности за настройка под нуждите на клиента.

• Инженер за разбиране на естествен език
• Мениджиране на диалог с собствените действия
• Rasa Studio – нискокодища интерфейс
• Глас и множествени канали за интеграция
• Анализи и инструменти за тестване на разговорите
• Предприемателна сигурност и контроли за разпространение