AI Agent Development Frameworks Obračun — 6. april 2026

1

ScreenAgent

Odprtokodna VLM agent za upravljanje računalniškega GUI-ja prek planiranja in izvajanja miške ter tipkovnice.

4.4 (5)

Freemium

Polna ocena

ScreenAgent je odprtokodni vizualni jezikovni model (VLM) agent, zasnovan za nadzor računalniških GUI preko miške in tipkovnice. Omogoča interakcijo z dejanskimi računalniškimi zasloni z opazovanjem posnetkov zaslona in izvajanjem dejanj. Projekt vključuje proces načrtovanja – izvajanja – refleksije, ki vodi agenta pri zaključevanju večkoraknih opravil. Bil je ustvarjen z namenom reševanja izziva učenja agentov, kako uporabljati računalnike, kar zahteva sposobnosti, kot so načrtovanje nalog, razumevanje slik in vizualno pozicioniranje. Podatkovni set ScreenAgent, ki zajema različne vsakodnevne računalniške naloge, je bil ročno označen, da podpre učenje agenta. Projekt se sestavlja iz klijenta za nadzor namizja, podatkovnega seta, delavcev modela za inferenco in izobraževalne kode. Podpira osnovne operacije miške in tipkovnice ter ga je mogoče uporabiti na različnih namiznih operacijskih sistemih in aplikacijah. Pristop ScreenAgent je univerzalni in ne temelji na specifičnih API-jih, kar ga naredi vsestranski.

• Izvedba operacij miške in tipkovnice
• Proces načrtovanja‑izvajanja‑refleksije za zaključek nalog
• Podpora za različne namizne operacijske sisteme in aplikacije
• Ročna anotacija podatkovnega seta ScreenAgent za raznoliko pokritost nalog
• VLM agent za interakcijo z GUI-jem

2

Google Agent Development Kit

Modularni okvir za gradnjo, uvajanje in upravljanje AI agentov po različnih delovnih tokih.

4.4 (5)

Brezplačno

Polna ocena

Google Agent Development Kit (ADK) je odprtokodni okvir za zgradbo, razporejanje in upravljanje agentov IA prek različnih tokov dela. Ustvarja avtorjem zanesljive agente IA na področju velikih podjetij, ter podpravlja več programskih jezikov, kot sta Python, TypeScript, Go, Java in Kotlin. Okvir ADK nudi modularen arhitekturo za zgradbo agentov, kar omogoči avtorjem, da začnejo z majhnimi navzoči in tehnološkimi klici, in se nato vzpostavijo do koordinacije več agentov in grafičnih tokov dela. ADK je namenjen uporabi tako ljudem kot tudi AI, omogočajo tako razvijalcem izdelavo agentov v sekundah s pomočjo njihovega najljubšega pomočnika pri kodoju. Razvojno okno nudlja enostaven dostop do različnih AI modelov, vključno tudi Gemini, in podpira konfiguracijo integracije s prejemniki in storitvami. ADK tudi vsebuje močan orodje za prirejanje ukazov (CLI), agent CLI, kar razvijalcem omogoča hitro prirejanje, izgradnjo, testiranje, oceno in izvajanje agentov. Ena od ključnih lastnosti ADK-ja je njegova grafično-orientirana arhitektura delovnega toka, ki omogoča razvijalcem, da ureja čim bolj zapletene naloge skozi strukturirane in predvidljive poti izvrševanja. To omogoča razvijalcem, da ustvarjajo verodostojne in inteligentne agentje, ki lahko razumejo in se prilagajajo spreminjajočim pogojem. ADK tudi nudil različen instrument in viri za razvijalce, vključno z popolno usposabljanje, video vsebine in skupnostno podporo. ADK je del rastoče ekosisteme odprte kode orodij in storitev za gradnjo in razplovitev agenčkov AI. Zgradba je oblikovana tako, da je možna njena izrazita in nastavitvena, kar omogoča programskim razvijalcem dodajanje novih značilnosti in sposobnosti potrebnih. S pomočjo ADK-ja, programski razvijalci lahko ustvarijo pridobitvene AI agenčke, primerne za masovna razploavljanja, kar zato predstavlja močan instrument za podjetja in organizacije, ki si želijo izkoristiti moč AI. "Odbor za razvoj ADK je aktiven in se širi, z različnimi viremi, ki so na voljo razvijalcem, vključno s vodiki, učbeniki in podporno skupnostjo. Okvir je tudi v stalnem razvoju, s novimi značilkami in sposobnostmi, ki se vključujejo redno. V skupnem vidiku je ADK močan in lahek za uporabo okvir za gradnjo in razpustitev agenatov AI in je primeren za razvijalce, ki si želijo ustvariti zanesljive in inteligentne agente na velik skalni." ADK ima več prednosti, kot so njegova modularna arhitektura, podporo več programskih jezikov in lahek namizni uporabljivosti. Vendar ima ADK tudi kakšne omejitve, kot je potreba po večjih razvojnih znanjih in virov ter zelo obsežen razvoj na mestu. Tudi ADK je zelo nov framework in zaradi tega je lahko ne tako stabilen kot več znanje in stabilnost starejše frameworke. V primerjavi z drugimi okvirnimi razredoma se ADK ponuja enožen zložek, ki ga sestavljajo fleksibilnost, izpodobičnost in lahek uporabniški vmesnik. Svoj grafoskopenski arhitektura ter podporo za več AI modeli ga ustreza za složene in dinamične aplikacije. Vendar je lahko ne najboljš izbor za laš ali neznatne aplikacije, kjer bi zanj lahko bolj primeren okvir bil manjš ali lažji. V bistvu je ADK močan in fleksibilen okvir za gradnjo in predelavo AI agentov, in je pravilen izbor za razvijalce, ki skušajo ustvariti zanesljive in inteligentne agente na velikih razmere. Z izkušen zgradbo, podporo za več programskih jezikov ter lahko uporabljenostjo je ADK priljubljen izbirok za podjetja in organizacije, ki si želijo izkoristiti moč AI-ja. ADK ima različno uporabnost, vključno z upravljanjem strankarski svete, jezikovno prevodnico in analizo podatkov. Njena sposobnost integracije z obstoječim aplikacijami in storitvami pomeni, da je lahko uporabnik za širok nabor aplikacij. Poleg tega njeno podprtanje večjega števila modelov za umetno inteligenco ter grafovne arhitekture delovne poti spremlja njeno uporabo pri šibko strukturiranih in dinamičnih aplikacijah. V nadaljevanju je ADK močan in flexibilni okvir za gradnjo in upravo umetninških agentov. Njegova modularna arhitektura, podporo za več programskih jezikov ter lahkost uporabe z njo naredijo zanimiv izbor za razvijalce, ki poskusijo ustvariti zanesljive in inteligentne agente na širili skal. Čeprav ima kakšne omejitve, kot prikladem potrebu po znatnem razvojnem strokovnjaku in zunaj tehničnih sredstvih za upravljanje širitve, ponuja eni enoten in slišni kombinacijo lahkosti, širitev in uporabnostjo, ki jo ustreza širokem spektru uporabnosti. ADK je stalno v razvoju, saj se na njem načinjajo novi značilke in zmogljivosti na pogoj, da so uporabniki lahko pridajanje novih značilka in zmogljivosti kadar potrebuje. S svojo aktiveno in izražljivo skupnostjo, popolnimi usposabljanji in sredstvi za uporabnike ter z izredno močnim orodjem CLI je ADK močan izkušnji za podjetja in organizacije, ki željajo izkoristiti moč AI-ja. Ekosistem ADK se razvija tudi, z različno open-source orodijami in storitvami, ki so na voljo za gradnjo in razplovaljanje agenov AI. Ramca je zasnovan tako, da je odprt in razširljiv, kar omogoča razvijalcem dodajanje novih značilnosti in zmožnosti čim bolj potrebno. Z podporo za množico modelov AI, grafično-arhitekturo workflow in lahkoto rabote, je ADK ustrezen za širok razpon uporab, od enostavnih chatbotov do kompleksnih in dinamičnih sistemov. V sklopu celokupne zasluge je ADK močan in fleksibilni okvir za gradnjo in vpeljanje agense AI, ki je idealen za razvijalce, ki hočejo ustvariti zanesljive in inteligentne agente v veliki meri. Unikatna kombinacija fleksibilnosti, dostopnosti in enostavnosti uporabe ga uvršča med privlačno izbiro za poslovnike in organizacije, ki se želijo uporažiti močjo AI.

• Arhitektura podobe grafa
• Podpora večje modeli umetne inteligence
• Modularna arhitektura
• CLI prostovalka
• Integracija s obstoječimi aplikacijami in storitvami
• Podroben trening in vsebine

3

Claude MCP Agents

AI agenti zgradeni na Anthropic's MCP za brezhibno integracijo orodij in podatkov.

4.4 (5)

Stik

Polna ocena

Claude MCP Agents so AI agenti, ki izkoriščajo Model Context Protocol (MCP) Anthropica, da se povežejo z raznovrstnimi zunanjimi viri podatkov, API‑ji in razvijalčevimi orodji. S standardizacijo toka konteksta med Claude in zunanjimi sistemi lahko ti agenti berijo datoteke, poizvedujejo baze podatkov, izkličujejo storitve in delujejo na podlagi informacij v realnem času brez posebnih integracij za vsak vir. Ta pristop je namenjen razvijalcem in ekipam, ki gradijo avtomatizacijo, raziskovalne asistente in agente delovnih tokov, ki potrebujejo zanesljiv dostop do podjetniških ali osebnih podatkov. MCP‑ova odprta specifikacija pomeni, da se isti agent lahko priklopi na nova orodja, ko se pojavijo novi povezovalniki, kar zmanjša zaklepanje (lock‑in) in bremeno integracije.

• Integracija Model Context Protocol
• Povezava z datotekami, API-ji in bazami podatkov
• Razširljivo prek lastnih MCP strežnikov
• Podpira agentične, večkorakove delovne tokove
• Združljiv z družino modelov Claude
• Odprta standard za medsebojno delovanje

4

Agent S

Open-source GUI agent framework, ki omogoča LLM, da uporablja vaš računalnik kot človek prek Agent-Computer Interface.

4.6 (5)

Brezplačno

Polna ocena

Agent S je odprtokodni okvir za GUI agente, ki omogoča velikim jezikovnim modelom (LLM), da se z računalniki obnašajo kot ljudje prek Agent-Computer Interface. Okvir omogoča LLM-om, da se učijo iz preteklih izkušenj in samostojno izvajajo zapletene naloge na računalniku. Agent S je zasnovan za zaslone z enim monitorjem ter podpira platforme Linux, Mac in Windows. Okvir je dosegel izjemne rezultate na različnih testnih točkah, vključno z OSWorld, WindowsAgentArena in AndroidWorld. Agent S3, zadnja različica, je presegel človekov nivo zmogljivosti na OSWorld z rezultatom 72,60 %. Prav tako je pokazal močne zero-shot generalizacijske zmogljivosti. Agent S zagotavlja fleksibilno in modularno arhitekturo za gradnjo GUI agentov. Okvir vključuje knjižnico z imenom gui-agents, ki uporabnikom omogoča enostavno integracijo Agent S v njihove aplikacije. Knjižnica podpira več platform in omogoča preprost postopek namestitve. Razvoj Agent S je osredotočen na izboljšanje zmožnosti avtonomnih GUI agentov. Okvir ima potencial za uporabo v različnih aplikacijah, vključno z avtomatizacijo, raziskavami umetne inteligence in računalniško vizijo. Vendar pa morajo uporabniki pri izvajanju Agent S ravnati previdno, saj nadzoruje računalnik z izvajanjem Python kode.

• Avtonomna interakcija z računalniki
• Agent-Computer Interface
• Podpira Linux, Mac in Windows
• Nadzor kode z Pythonom
• Izboljšanje zmogljivosti Behavior Best-of-N
• Knjižnica GUI-agentov

5

BabyBeeAGI

Napredna različica BabyAGI z izboljšanim upravljanjem nalog in funkcionalnostjo.

4.6 (5)

Brezplačno

Polna ocena

BabyAGI je eksperimentalni okvir za gradnjo samozgradnih avtonomnih agentov. Ustvarjen je kot evolucija izvirnega BabyAGI iz marca 2023, ki je uvedel načrtovanje nalog za avtonomne agente. Okvir je zasnovan okoli novega funkcijskega okvirja imenovanega "functionz", ki shranjuje, upravlja in izvaja funkcije iz baze podatkov. Ponuja grafično strukturo za sledenje uvozu, odvisnim funkcijam in skrivnostim za avtentikacijo, skupaj z samodejnim nalaganjem in celovito beleženje. Okvir vključuje tudi nadzorno ploščo za upravljanje funkcij, izvajanje posodobitev in ogled zapisov. Namenjen je enostavnosti in spodbuja razprave med razvijalci, ni namenjen produkcijski rabi. Osnovna ideja je graditi najpreprostejšo stvar, ki se lahko sama gradi, kar ga naredi zanimiv pristop za razvoj avtonomnih agentov.

• Registracija funkcij in upravljanje metapodatkov
• Sledenje odvisnostim in ključne odvisnosti
• Samodejno nalaganje in beleženje
• Nadzorna plošča za upravljanje funkcij in ogled zapisnika