Best AI Agent Development Frameworks (2026)

1

Wildcard AI / agents.json

Atvērta specifikācija un platforma, kas ļauj AI aģentiem atklāt un izsaukt API workflow caur agents.json failu.

5.0 (6)

· freemium

Pilna recenzija

Wildcard AI uztur agents.json, atvērtā koda specifikāciju, kas apraksta, kā AI aģenti var atrast un izsaukt API galamērķus un daudzcīņu darbplūsmas. Nesaudzot rīku izsaukumus vai atkarībā no trauslās instrukciju inženērijas, izstrādātāji publicē agents.json failu līdzās savam API, lai jebkurai saderīgai aģentam varētu izprast, kādas darbības ir pieejamas un kā tos savienot. Piederošā platforma palīdz komandām autorēt, hostēt un testēt šos specifikācijus, un nodrošina runtime instrumentus agentiem, lai parseētu agents.json un izpildītu aprakstītās workflow darbības pret īsteniem API. Tā mērķis ir darīt to, ko OpenAPI darīja tradicionāliem API klientiem, padarot integrācijas deklaratīvākas un atkārtoti izmantojamas. Tas ir ļoti piemērots izstrādātājiem, kas veido aģentu lietotnes, API sniedzējiem, kas vēlas, lai to pakalpojumi būtu aģentu gatavi, un komandām, kas meklē standarta alternatīvu funkcionālu saucēju formātiem pa modeļiem.

• agents.json specifikācija API darbību aprakstam
• Workflow definīcijas vairāku galamērķu ķēdēšanai
• Izpildlaika bibliotēkas aģentu-pusei atklāšanai un izpildei
• Barošanas un autorēšanas rīki agents.json failiem
• Savietojamība ar eksistējošām REST API un autentifikācijas shēmām
• Atvērtā koda kopiena un referencēšanas implementācijas

2

Strands Agents

Atklātā pirmkoda SDK vienotu vai daudzu aģentu sistēmu veidošanai un pārvaldībai ar LLMs un rīku integrāciju.

5.0 (5)

· freemium

Pilna recenzija

Strands Agents ir atklātā pirmkoda SDK vienotu vai daudzu aģentu sistēmu veidošanai un pārvaldībai ar lieliem valodu modeļiem (LLMs) un rīku integrāciju. Tas ļauj izstrādātājiem izveidot ražošanai gatavus aģentus, definējot rīkus un āķus. SDK atbalsta gan Python, gan TypeScript, un katram no tiem ir sniegti piemēri. Strands Agents ļauj izveidot pielāgotus aģentus, kas var mijiedarboties ar dažādiem rīkiem un modeļiem, atvieglojot sarežģītu darbplūsmu un lietojumprogrammu izveidi. Rīku komplekts ir izstrādāts, lai būtu elastīgs, ļaujot lietotājiem integrēt to ar dažādiem LLMs un mākoņu pakalpojumiem. Ar vairāk nekā 6 200 GitHub zvaigznēm Strands Agents ir ieguvis popularitāti starp izstrādātājiem, kuri vēlas izveidot progresīvas AI sistēmas.

• Iebūvēta AI modeļu pielāgošana un izstrāde
• Vienota kodu bāze mākoņu vidēm
• Vispārīgi izvades parsētāji

3

BabyCatAGI

Sīkais autonomisks AI āgents struktūrvienība tasku automācijai saskaņē

4.8 (6)

· free

Pilna recenzija

BabyCatAGI ir vienkāršota, modificēta versija no BabyAGI, kas piedāvā kompleksu darbu apstrādi ar autonomo AI agentiem. Tas sadala augstas līmeņa mērķis mazākas, izpildāmas atsevišķās uzdevumos, izpilda vienstūrim, un atbilstoši maina savu plānu pamatojoties uz priekšizvietās rezultātiem, kas to padara vienai pieejamu pētniecībai, saturu sagatavošanai un daudzu-stadiju problēmu risināšanai. Rīcībās iebraucību noteikumi prioritizē minimālu koda un lasāmību, savienojot to ar toviem programmatūras attīstītājiem, kuri vēlas eksperimentēt ar akcentisku AI bez lielāku aparatūru bibliotēku pakļaujības. Tas integrē ar valodu modeļiem un mājas meklotāju rīkumiem, lai sammiezētu kontekstu, iztīstu problēmas un rodītu iekārtotas iezīmes. Kā atvērto eksperimentālo projektu, BabyCatAGI ir visvairāk piemērots prototipu darbību strukturām, aplūkojot, kā darbojas uzdevumu atrautinās autonomas sistēmas, un izmantojot piemērotas automātizācijas vajadzībām konkrētās saspiednes

• Uzdevumu saraksta izveide un prioritizēšana
• Autonomu subuzdevumu izpildīšana
• Pievienojums interneta meklēšanai kontekstam
• Sekvencisku rezonēšanas workflow
• Sīkais Python implementācijas variant
• Kustīgs mērķis un pieprasījuma iestatīšana

4

Awesome MCP Servers

Saraksts Model Context Protokola serveru izvēlnē ar iespēju paplašinātu AI asistentu funkcionalitāti.

4.8 (5)

· free

Pilna recenzija

Awesome MCP Servers ir komunistu pielāgotais saraksts Modelo konteksta protokola (MCP) serveru implementācijām, kas savieno inteligentas asistentes ar ārpus organizācijas sistēmām. Tai ir apkopoti implementāciju saraksti pēc kategoriju: datubāzes, failu sistēmas, programmatūras rīki, produktīvās programmās un web apkalpošanas pakalpojumi, kas ļauj atklāt integrācijas, kas paplašina modelu iespējas. Šī resursa mērķis ir tiešsaistes datu un darbību pieeja LLM-bāzēto agentu veidiem, bez tiesības rakstīt jebkādu savu savienojumu no pirmās pasaules. Sadaļas parasti satur saitus uz avotu krātuvei, īsu aprakstu un marķējumus, kas palīdz lietotājiem filtrēt pēc lietojuma gadījuma vai tehnoloģijas. Tādēļ, ka tā seko atvērtā koda "izcilā liste" formātam, līdzekļus atbalsta plašāks MCP ekosistēmas ietversmē, un lista attīsta kopā ar protokolu patību.

• Izstrādāts saraksts MCP serveru implementācijām
• Kategorizēts pēc domēna un pielietojuma
• Satricinātās saites uz avota repositoriem un dokumentāciju
• Uzņēmēts oficiāli un komūnītāti serveri
• Atvērts komūnītātīm kontribūcijām
• Referenca MCP ekosistēmas izpētē

5

Gemma 3

Atvērtas pirmkoda AI modelis, optimizēts vienas GPU veiktspējai, atbalsta multimodālus ievadus un vairāk nekā 140 valodas.

4.8 (5)

· free

Pilna recenzija

Gemma 3 ir kolekcija ļoti smagajām, pēcnācēju radošo modelīm, kurām ir izveidots iespējas veikt risināšanos uz iekārtām - ļoti paredzētas viena GPU izdalījuma izpildes. Tā atbalsta dažrādus iestatījumus un 140 vairāk uzrunaudītās valodas. Modelis ir dažādu izmēru (1B, 4B, 12B, un 27B), lai rūpētos, ka tikai tiek izvēlēts labs rezultāts jebkura iekārtas un izpildes funkcijas. Gemma 3 piedāvā iepirkumi tekstūras un vizuālās argumentācijas iespējus, 128 k-tokenu kontekstā, un funkciju izsaucēšanas par kompleksām uzdevumiem. Tā arī ietver kvantizēti versijas, lai ātrāk sāktu izpildes un samazinātu kompilācijas pamatejos. Modelis ir daļa no Googles līguma ar efektīvu AI tehnoloģijas pieeju, kurā tiek izmantoti pašās to izgudrošanas pamatejos, kas atrodas Gemini 2.0 modelos. Gemma 3 ir izvēlētās, lai palīdzētu programmatūras rakstītājiem izveidot AI lietotnes, kurus var izmantot tikai uz iekārtām, kā mobilie telefoni, datoru un strādnieku iekārtās. Gemma 3 sniedz augstākās riekstspējas izmēra attiecībā, izvirzzot no citiem modeliem, kā Llama3-405B, DeepSeek-V3 un o3-mini, preliminārajās cilvēka preferences novērtējumos. Tā ļauj globālām izmantošanas iespējam ar automatisku atbalstu vairāk nekā 35 valodās un pretrainētu funkcionalitāti vairāk nekā 140 valodām. Modulis ļauj izveidot AI-dibinātu procesus ar funkciju apsaukumu un struktūotu ievades datiem. Gemma 3 izstrādes procesā tiešraidē tika ievērotas drošas prasības, kas paredzētas plašu dati valdības, drošības politikas sadarbības ar izturīgām piemērošanas procesiem, kā arī robustas novērtēšanas izpratnes izvērstajām noteiksmēm, lai nodrošinātu pareizu un drošu sistēmas funkcionēšanu. Gemma 3 modelu saime ir nopietni ieguvis popularitāti, kas norāda uz vairāk nekā 100 miljonu lejupielādējumiem un aktīvu komunity, kurā ir radusies vairāk nekā 60 000 dažādu Gemma variantu. Gemma 3 spējas tai veido labu priekšrocību par programmatūras izstrādātājiem, kas grib izveidot iesaistītas lietotāju pieredzes, kas var apgūt ne tikai vienā GPU vai TPU gājienā.

• multimoda AI atbalsts
• atbildības orientēta izstrāde
• plašs fine-tuning
• atbalsts 140 valodām
• uzlabota veiktspēja

6

Rasa

Atvērtā koda framework konversāciju un balss asistentu izstrādei

4.8 (5)

· freemium

Pilna recenzija

Rasa ir konversāciju AI platforma, kas palīdz programmatūras izstrādātājiem būvēt kontekstveidīgus sarakstus ar spraigu un skaļu asistentiem ar pilnu kontrolli pār datiem, modeļiem un izvades procesiem. Tās atvērtā-source centrs apstrāda naturālu valodu saskarnu un dialogs pārraudzību, bet Rasa Pro pievieno uzņēmumu funkcionalitāti, kas ietver analītiku, nodokļu kontroles un jaudīgu infrastruktūru. Rasa Studio sniedz dzeltenkoda interfeisu paraugstrukturētājiem un saziņas komandām sadarboties, izmantojot trešo partiju datus, plūsmas un testēšanu bez koda rakstīšanas. Tieši šeit, rīki atbalsta hibrīdu komandas, kas pārdod asistentus saskaršanas kamaniem, IVR sistēmām un personīgajām izvēles rīkiem. Tā sastāda visai bieži tieknoloģisko uzņēmumiem banku, komunikācijas, veselības aprūpes un valdības sektoros, kur tām ir nepieciešams uzkrātīga izvietošana, atbilstības prasa un pielāgojasīgums.

• Dabiskās valodas izpratnes dzinējs
• Dialoga pārvaldība ar pielāgotām darbībām
• Rasa Studio zemo-koda interfeiss
• Balss un daudzkanālu integrācijas
• Konversāciju analītika un testēšanas rīki
• Uzņēmuma drošības un izvietošanas kontrolēšana

7

BabyElfAGI

Eksperimentāls AI aģentu sistēmas ietvars ar modulāru Skills klasi dinamiskai uzdevumu plānošanai un izpildei.

4.8 (4)

· free

Pilna recenzija

BabyElfAGI ir iterācija BabyAGI ģimenes autonomo aģentu sistēmas ietvaros, kas izstrādāta, lai izpētītu, kā valodas modeļi var plānot, deleģēt un izpildīt daudzpakāpju uzdevumus. Tā noteicošā ieguldījums ir Skills klase, kas ļauj izstrādātājiem definēt atkārtoti izmantojamas iespējas, kuras aģents var sajaukt, saskaņot un izsaukt pēc vajadzības izpildes laikā. Insteļļu vietā, BabyElfAGI dinamiski veido uzdevumu sarakstus, pamatojoties uz pieejamām prasmēm un to piemērotību konkrētajam mērķim. Tas padara to noderīgu kā mācību smilškastes aģentu arhitektūrai, uzvedņu orķestrēšanai un rīku lietošanas modeļiem. Šis projekts galvenokārt ir vērsts uz izstrādātājiem un pētniekiem, kuri eksperimentē ar autonomiem aģentiem, nevis gala lietotājiem, kuri meklē pilnīgu produktu.

• Skills klase aģenta iespēju definēšanai
• Dinamiska uzdevumu plānošana un sadalīšana
• Rīku un funkciju izsaukšana ar aģenta starpniecību
• Iteratīvs izpildes cikls ar uzdevumu pārvaldību
• Izvērstā arhitektūra pielāgotām prasmēm
• Integrācija ar LLM API, piemēram, OpenAI

8

Auto-GPT

Atvērtsource AI agents, kas spēj autonomi izpildīt kompleksi uzdevumus, izmantojot GPT modeles.

4.8 (4)

· free

Pilna recenzija

AutoGPT ir spēcīgs platforma, kurā lietotāji var izveidot, nodoties un pārvaldīt nepārtrauktu AI agentu, lai automatizētu kompleksus darbību procesus. Tā veidota lietotājskats par darījumu, modificēšanu un optimizāciju automācijas darbību procesus viegli. Lietotāji var vienu vai otru lietojot savus ai agentus no nulles arvien lielākai daļai lietotāju, vai arī lēt izmantot izvirzītus lietotāja plānu no platformas bibliotēkas. Platforma vajadzību ir lieli pieredzējušie tehniski speciālistu pieredze, izvēlēties, bet nēsoties tā saites, bet tās noderīgiņa plānoti sniegtība, lai tiek uzkāptīts labāka pieredze. Platforma funkcijas padara to pieejamu dažādu lietotāju grupu, no programu veidotājiem līdz uzņemēju profesionāliem. Tā ir projektēta tām personas, kas vēlas automatizēt komplēksus uzdevumus vai darbflūšus. AutoGPT priekšpilnuve sniedz lietišķu lietotāja interfeisu lietotājiem, lai tie varu būt sadarbīgi ar platformas AI automatizācijas iespējām. AutoGPT izmanto kombināciju no AI un automācijas, nodrošinot savam lietotājiem efektīvas rīkus kompleksu uzdevumu automācijai. Platforma izmanto GPT modelus, lai apgūtu savas AI āgens, kas var tikt personalizēts un efektīvi konfigurēts, lai atbilstu individualajām vajadzībām. Lietotāji var izvēlēties no dažādiem gataviem lietotnes āgeniem vai izveidot savus, izmantojot platformas intuīvi lietošanas interfeisu. Platforma ir izstrādāta, lai būtu ļoti pielāgoutspējīga, tāpēc tai ir dažādi pielietojumi. Tā spēja automātiski pārvedot kompleksas uzdevumus un sakrišņo strādniecību, padara to par patīkamu variantu uzņēmumiem un individuāļiem, kas meklē risinājumus, lai samazinātu savas darbības kompleksitāti un strādniecību. Tomēr plašo platformu tehniskie prasības un iestatīšanas procesa dārgas ir šai lietotāju grupai. Papildus, tās piedāvātais nolieguma stadijā esošais, noliktāvānorētais atbalsts tagadējā stadijā un to varbūt nav pieejams visas lietotājiem. Vairoties šiem ierobežojumiem, AutoGPT piedāvā spēcīgu instrumentu kompleksu uzdevumus automātizēt un darba plūsmu.

• Agentu būvni un pielāgošanas rīki
• Workflow vadība un optimizācijas iespējas
• Gatavi lietošanai AI agenti
• Agentu saņemšana un izplatītības kontrolles
• Pielāgojamie un skalabili AI agenti

9

memU

Atvērta pirmkoda agentu atmiņas ietvars 24/7 proaktīviem AI agentiem ar failu sistēmas atmiņu, intencijas prognozi un zemākām token izmaksām.

4.8 (4)

· freemium

Pilna recenzija

Agentu atmiņas ietvars, kas glabā cilvēku mijiedarbības, dokumentus, attēlus, audio, URL, žurnālus un vietējās datnes atmiņā kā Index, Skill, and Memory layers (folders/categories), files (items), source artifacts, links, summaries, and embeddings. Agenti pārvietojas pa šo kompilēto darba telpu, izvelkot profilu, notikumu, zināšanas, uzvedību, prasmi un rīku atmiņas no neapstrādāto avotu. Tad automātiski veido pārveidojamus modeļus un darba plūsmas no rīku izsekām, nepārtraukti tos pilninot uz katru memorize() izsaukumu, nevis atkārtoti mācoties. Lietojiet in-memory, SQLite, vai PostgreSQL kā glabāšanas ziņā (pieminētie URL: src/tree.py), SQLite vai PostgreSQL kā glabāšanas ziņā (pēc noklusējuma: atmiņa). ASTLib Bibliotēkas izmantotas: astroid & cProto. Galvenās iezīmes: Multi-memory organization, Agent-specific intent recognition, User-defined skill learning, and multi-track history-aware recall.

• Multimoda ievades apstrāde sarunām, dokumentiem, attēliem, video, audio, URL un žurnāliem.
• Kompilēts atmiņas darba telpa ar Index, Skill, and Memory layers pastāvību.
• Tipu atmiņas ekstrakcija no neapstrādāto avotu.
• Pašattīstījušas prasmes, izmantojot automātisku atkārtoti lietojamā rīku modeļu un darba plūsmu ekstrakciju.
• Pašorganizējošās mapes ar automātisku kategoriju, saiti, kopsavilkumu un iegūšanu veidošanu.

10

Chroma

Atvērtas aviņas vecoru datu bāze un atveidi engine, lai būtu spējams uzbūvēt atgūšanās palielināšanas AI rakstarpdarbu.

4.8 (4)

· free

Pilna recenzija

Kroma ir atvērto kārtojošā vektora datubāze un embeddings dzinējs, lai izstrādātu paplašināto atjaunošanai piemītošu AI lietprogrammu. Tajā ir būvēta objektu stingrā vieta un to pieejamas ir vektora, pilnīga teksta, regex un metadatiem meklēšanas funkcionalitāte, kas sniedz skalabils un bezservera infrastruktūru. Chromas arkitektūra ietver pieteikuma virzi, ar lādību pārbaudes atmiņu un SSD atmiņu, un atsleguma virzi, kas izmanto objektu atslegumu ar automātisku dati ielādēšanas režīmu. Tā atbalsta dažādas funkcijas, tādas kā tuvošanās pa vēlēšanos, leksikāla meklēšana, pilna teksta meklēšana un metadati meklēšana. Chroma ir piedāvāts, lai pilnīgi izmantotu objektu glabāšanas sistēmu, ar automatisku pārbaudes ziņojuma spriedumu glabāšanas niveli un pārbaudes cachen. Šis pieejas veids ļauj to ļauj sniegt zemās trūkuma vērtības meklēšanas un attīstīties, lai nodrošinātu lietojuma pieaugumu. Chroma ir pieejama arī uzņēmējiem, piedāvājot drošu, atbilstīgu un skalējošu meklēšanas sistēmu ar 0-darbību stāstu. Tā atbalsta BYOC vietējā virtuālās tīkla (VPC) un multi-noudzēju/ multi-regionas replikācijā, sagatavojot drošu un skalējošu meklēšanas sistēmu. Tādas tās funkcijas izskatās, kas iesaistās datiņu versija konrolēšanai, AB pārveide testējamai un izmaiņu izlaišanai. Tādai kļūdām Chroma kļūst par izprotamu risinājumu, lai izveidotu pieteiktību uzlaboto AI lietprogrammu.

• Sparse vecora meklēšana
• Lexiskā meklēšana (BM25, SPLADE)
• Vecora meklēšana
• Semantisks līdzsvarīguma meklēšana
• Teksta meklēšana
• Trigramā un regex meklēšana