AI Agent Development Frameworks Протистояння — 6 квітня 2026 р.

1

ScreenAgent

Відкритий VLM‑агент для керування графічним інтерфейсом комп'ютера за допомогою планування й виконання дій миші й клавіатури.

4.4 (5)

Freemium

Повний огляд

ScreenAgent — відкрита платформа VLM, призначена для керування графічними інтерфейсами комп'ютера за допомогою дій миші й клавіатури. Вона дозволяє взаємодіяти з реальними екранами, спостерігаючи скріншоти та виконуючи команди. Проєкт включає процес планування‑виконання‑рефлексії, який спрямовує агента до виконання багатокрокових задач. Створено, щоб вирішити проблему навчання агентів користуватися комп'ютером, що потребує планування завдань, розпізнавання зображень і візуального позиціювання. Датасет ScreenAgent, що охоплює різноманітні щоденні задачі, був вручну анотований для підтримки навчання агента. Проєкт складається з клієнта для керування робочим столом, набору даних, робітників моделі для інференції та коду тренування. Підтримує базові операції миші й клавіатури і може застосовуватись до різних ОС та застосувань. Підхід ScreenAgent є універсальним і не залежить від специфічних API, що робить його гнучким.

• Виконання операцій миші й клавіатури
• Процес планування‑виконання‑рефлексії для завершення завдань
• Підтримка різних настільних ОС та застосувань
• Вручну аннотований набір даних ScreenAgent для різноманітних завдань
• VLM‑агент для взаємодії з GUI

2

Google Agent Development Kit

Модульна рамкова система для будівництва, розквартировування та управління агентами AI по різним потоках роботи.

4.4 (5)

Безкоштовно

Повний огляд

Google Agent Development Kit (ADK) — це open-source framework для створення, розгортання та управління AI‑агентами в різних робочих процесах. Він дозволяє розробникам створювати надійні AI‑агенти у корпоративному масштабі, підтримуючи кілька мов програмування, зокрема Python, TypeScript, Go, Java та Kotlin. ADK забезпечує модульну архітектуру для побудови агентів, що дає можливість розпочати з простих підказок і викликів інструментів і масштабуватися до оркестрації багатьох агентів і графових робочих процесів. ADK розроблений для використання як людьми, так і ШІ, дозволяючи розробникам генерувати агентів за секунди за допомогою улюбленого помічника кодування. Фреймворк забезпечує простий доступ до різних моделей ШІ, включаючи Gemini, і підтримує інтеграцію з існуючими додатками та сервісами. ADK також має потужний інструмент командного рядка Agents CLI, який дозволяє розробникам швидко створювати шаблони, будувати, тестувати, оцінювати та розгортати агентів. Однією з ключових особливостей ADK є її графова архітектура робочих процесів, яка дозволяє розробникам оркеструвати складні завдання через структуровані та передбачувані шляхи виконання. Це дає змогу створювати надійних і розумних агентів, які можуть міркувати та адаптуватися до змінних умов. ADK також надає широкий спектр інструментів і ресурсів для розробників, включаючи всебічне навчання, відео та підтримку спільноти. ADK є частиною розширюваної екосистеми інструментів і сервісів з відкритим вихідним кодом для створення та розгортання AI‑агентів. Фреймворк розроблений так, щоб бути розширюваним і налаштовуваним, дозволяючи розробникам додавати нові функції та можливості за потребою. За допомогою ADK розробники можуть створювати готові до виробництва AI‑агенти, які можна розгортати у масштабі, що робить його потужним інструментом для бізнесу та організацій, які прагнуть використати потенціал штучного інтелекту. Спільнота ADK активна та постійно розвивається, пропонуючи розробникам широкий спектр ресурсів, включаючи посібники, навчальні матеріали та підтримку спільноти. Платформа також постійно оновлюється, регулярно додаючи нові функції та можливості. Загалом, ADK — це потужний і гнучкий фреймворк для створення та розгортання AI‑агентів, який ідеально підходить розробникам, що прагнуть створювати надійних і інтелектуальних агентів у великих масштабах. ADK має кілька переваг, зокрема модульну архітектуру, підтримку кількох мов програмування та простоту використання. Однак у нього є і деякі обмеження, такі як потреба в значних навичках розробки та ресурсах для розгортання у масштабі. Крім того, ADK є відносно новим фреймворком, і тому може не мати такого ж рівня зрілості та стабільності, як більш усталені фреймворки. У порівнянні з іншими фреймворками ADK пропонує унікальне поєднання гнучкості, масштабованості та простоти використання. Його графова архітектура робочих процесів та підтримка кількох AI‑моделей роблять його підходящим для складних і динамічних застосунків. Однак він може не бути найкращим вибором для простих чи тривіальних додатків, де більше підходить легковісний фреймворк. Загалом, ADK — це потужний і гнучкий фреймворк для створення та розгортання AI‑агентів, який підходить розробникам, що прагнуть створювати надійних і інтелектуальних агентів у великих масштабах. Завдяки модульній архітектурі, підтримці кількох мов програмування та простоті використання, ADK є привабливим вибором для бізнесу та організацій, які бажають використати потенціал ШІ. ADK має безліч потенційних варіантів використання, включаючи обслуговування клієнтів, переклад мов і аналіз даних. Його здатність інтегруватися з існуючими додатками та сервісами робить його універсальним інструментом для широкого спектра застосувань. Крім того, підтримка кількох AI‑моделей та графової архітектури робочих процесів робить його добре підходящим для складних і динамічних додатків. На завершення, ADK є потужним і гнучким фреймворком для створення та розгортання AI‑агентів. Його модульна архітектура, підтримка кількох мов програмування та простота у використанні роблять його привабливим вибором для розробників, які прагнуть створювати надійних і інтелектуальних агентів у великому масштабі. Хоча існують певні обмеження, наприклад потреба у значних знаннях розробки та ресурсах для масштабного розгортання, він пропонує унікальне поєднання гнучкості, масштабованості та простоти використання, що робить його підходящим для широкого спектру застосувань. ADK постійно розвивається, регулярно додаючи нові функції та можливості. Фреймворк спроектований так, щоб бути розширюваним і налаштовуваним, дозволяючи розробникам додавати нові функції та можливості за потреби. Завдяки активному і зростаючому спільноті, всебічному навчальному матеріалу та потужному CLI‑інструменту, ADK є ефективним інструментом для бізнесу та організацій, які прагнуть використати потенціал ШІ. Екосистема ADK також розширюється, пропонуючи широкий спектр інструментів та сервісів з відкритим кодом для створення та розгортання AI‑агентів. Фреймворк спроектовано як відкритий та розширюваний, що дозволяє розробникам додавати нові функції та можливості за потреби. Завдяки підтримці кількох AI‑моделей, графовій архітектурі робочих процесів та простоті використання, ADK підходить для найрізноманітніших застосувань — від простих чат‑ботів до складних і динамічних систем. Загалом, ADK — це потужний і гнучкий фреймворк для створення та розгортання AI‑агентів, який ідеально підходить розробникам, що прагнуть створювати надійних і інтелектуальних агентів у великих масштабах. Його унікальне поєднання гнучкості, масштабованості та простоти використання робить його привабливим вибором для бізнесу та організацій, які хочуть використати потенціал штучного інтелекту.

• Архітектура робочих процесів на основі графа
• Підтримка кількох AI‑моделей
• Модульна архітектура
• Agents CLI
• Інтеграція з існуючими додатками та сервісами
• Всеохоплююче навчання та ресурси

3

Claude MCP Agents

Агенти AI, зроблені на базі Anthropic's MCP для безперебійної інтеграції інструментів та даних.

4.4 (5)

Контакт

Повний огляд

Агенти Claude MCP використовують Протокол Моделі Контексту (MCP) компанії Anthropic для спрощеного взаємодії з великою кількістю зовнішніх джерел даних, Інтерфейсів прикладного програмування (API) та інструментів розробників. Стандартизуючи потік контексту між Claude і зовнішніми системами, ці агенти можуть читати файли, виконувати запити до баз даних, викликати служби та діяти на інформацію в реальному часі без особистих інтеграцій для кожного джерела. Даний підхід розрахований на розробників та команди, що створюють автоматику, допоміжні робочі програми та агенти процесу, яким потрібна надійна можливість доступу до підприємницької чи особистої інформації. Відкрита специфікація MCP значить, що такий самий агент міг би встановлюватися на різні інструменти шляхом під'єднання вже тоді, коли виникає необхідність створення додаткового підключення, зменшуючи можливість блокування та обсяг інтеграції.

• Інтерговація протоколу контексту MCP
• Підключення до файлів, API та баз даних
• Розширення за допомогою власних серверів MCP
• Підтримка агентних, багаткових робіт
• Сумісність із сім'єю моделей Цлауда
• Відкритий стандарт для взаємодії

4

Agent S

Відкритий_SOURCE GUI агентський framework, який дозволяє LLM використовувати свій комп'ютер так, як людина, за допомогою інтерфейсу Agent-Computer.

4.6 (5)

Безкоштовно

Повний огляд

Agent S — вільне за ліцензією GUI-фреймворк агентського забезпечення, яке дозволяє масових мовним моделям (LLMs) взаємодіяти зі стаціонарними комп'ютерами так само, як людська людина, засобами інтерфейсу Агент-Комп'ютер. Фреймворк забезпечує можливість навчанні мовних моделей на підставі досвіду минулих дій та виконання складних завдань самостійно на комп'ютері. Agent S розроблений під одноекранні системи та підтримує платформи Linux, Mac та Windows. Фреймворк досягнув штатної результату на різних орієнтирах, зокрема OSWorld, WindowsAgentArena та AndroidWorld. Agent S3, остання версія, перевищила рівень виконання людини на OSWorld зі значенням 72,60%. Також воно показало сильні можливості загальноприйнятної генерації без попередньої підготовки. Agent S пропонує гнучку та модульну архітектуру для будівництва агентів GUI. Фреймворк містить бібліотеку званою gui-agents, яка дозволяє користувачам легко інтегрувати Agent S у свої програми. Бібліотека підтримує декілька платформ та забезпечує легкий процес встановлення. РозробкаAgent S спрямована на підвищення можливостей автономних агентів графічного інтерфейсу користувача. Плани використати цейframework у різних застосуваннях, включаючи автоматизацію, дослідження штучного інтелекту та обчислення зору. Однак користувачі повинні бути обережними при виконанні Agent S , оскільки воно керує комп'ютером, виконуючи код на мові Python .

• Автономний взаємодії з комп'ютером
• Інтерфейс Agent-Computer
• Підтримка Linux, Mac, та Windows
• Потоці Код контролю Python
• Вихід за рахунок найкращого поведінки Підвищення виконавчої здатності
• GUI-agents бібліотека

5

BabyBeeAGI

Напередодні розвинутий версія BabyAGI зі змігченими можливостями керування завданнями та функціоналом.

4.6 (5)

Безкоштовно

Повний огляд

BabyBeeAGI – експериментальне середовище для створення самовідлагоджених автономних агентів. Воно було створене у розвиток першої BabyAGI із березня 2023 року, яка була представлена з можливістю завдання планування для автономних агентів. Середовище побудоване навколо нової функціональної бібліотеки під назвою 'functionz', яка зберігає, відображає та виконує функції з бази даних. Серед нього існує графічна структура для відстежування імпортування, залежних функцій та секретів автентифікації, разом із автоматичним завантаженням та повним обліком можливостей. Також серед нього наявний контрольний панель для управління функціями, проведення оновлень та перегляду записів обліку. Він створюється для простоти та сприяння обговоренню серед розробників, не для використання у промисловості. Основну ідею являє будівництво найпростішої речі, яка сама може відлагоджувати свій функціонал, роблячи таку розробку досить цікавою на розвиток автономних агентів.

• Реєстрація функцій та керування метаданими
• Відстежування залежностей та ключових залежностей
• Автоматичне завантаження й облік можливостей
• Контрольний панель управління функціями та перегляду логів