Подробная карта OpenSource инструментов для создания AI агентов

Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе для аналитики данных. Последний год активно изучаю AI-решения в кросс-функциональные процессы. В своих переводах делюсь материалами, которые помогают:

• Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;

• Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;

• Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.

Сегодняшний перевод The Open-Source Toolkit for Building AI Agents ^[1] — гид по open-сервисам для создания автономных AI-агентов. Вы узнаете, как собрать стек под свои нужды, даже если у вас нет ML-инженеров в штате. Автор провел селективный анализ open-source экосистемы, отбросив маркетинговый шум и сосредоточившись на реально работающих решениях.

В прошлом посте я исследовал, как интернет трансформируется для агент-ориентированного будущего — от оптимизации сайтов для взаимодействия с ИИ через «агент-отзывчивый дизайн» до появления AEO (Agent Engine Optimization) как нового SEO. Мы увидели, как технологические гиганты вроде Google, Apple, OpenAI и Anthropic соревнуются в определении следующего этапа цифровой трансформации, а Gartner прогнозирует, что к 2028 году 33% корпоративных приложений будут включать агентный ИИ (Agent-Responsive Design: Rethinking the web for an agentic future ^[2]).

В этой статье я представлю обзор open-source экосистемы для разработки ИИ-агентов. Хотя существуют многочисленные маркет-мапы агентов, большинство из них ориентированы на венчурных инвесторов, а не на разработчиков. Давайте сосредоточимся на практических инструментах для создания рабочих агентов уже сегодня.

Какие решения используют разработчики для создания голосовых агентов? Какая open-модель лидирует в обработке документов? Новые пакеты появляются почти ежедневно — я фокусируюсь исключительно на самых эффективных инструментах по моему опыту ^[3]. Этот список сознательно селективен, а не всеобъемлющ.

Все указанные инструменты имеют разрешительную open-source лицензию и доступны для коммерческого использования.

Охваченные категории:
→ Фреймворки для создания агентов
→ Работа с компьютером и браузером
→ Голосовые интерфейсы
→ Понимание документов
→ Память ^[4] агентов
→ Тестирование и оценка
→ Мониторинг и наблюдаемость
→ Симуляция окружения
→ Вертикальные агенты

Frameworks for Building and Orchestrating Agents

Создание AI-агентов требует мощных фреймворков, способных обрабатывать сложные рабочие процессы, управлять памятью и интегрировать инструменты. Эти базовые фреймворки служат основой для создания агентов, которые могут понимать, планировать и автономно выполнять задачи.

• CrewAI ^[5] — фреймворк для оркестрации ролевых автономных AI-агентов

• Phidata ^[6] — создание AI-ассистентов с памятью, знаниями и инструментами

• Camel ^[7] — построение кастомизированных мультиагентных систем для генерации данных, выполнения задач или симуляции реальных взаимодействий

• AutoGPT ^[8] — создание, развертывание и управление непрерывными AI-агентами для автоматизации сложных процессов

• AutoGen ^[9] — разработка LLM-приложений с использованием нескольких взаимодействующих агентов

• SuperAGI ^[10] — быстрое и надежное создание, управление и запуск автономных AI-агентов

• Superagent ^[11] — открытый фреймворк для построения AI-ассистентов

• LangChain ^[12] и LlamaIndex ^[13] — классические инструменты для реализации AI Agents через композицию элементов

Computer and Browser Use

Для того, чтобы AI-агенты стали по-настоящему полезными, они должны взаимодействовать с компьютерами и браузерами как люди. Эти инструменты позволяют агентам навигировать по сайтам, управлять приложениями и выполнять команды программно, создавая мост между логикой ^[14] ИИ и реальными действиями.

• Open Interpreter ^[15] — преобразует команды на естественном языке в исполняемый код на локальной машине

• Self-Operating Computer ^[16] — позволяет мультимодальным моделям управлять компьютером

• Agent-S ^[17] — открытый фреймворк для человекообразного взаимодействия с компьютерами

• LaVague ^[18] — создание веб-агентов, выполняющих действия на сайтах с использованием LLM как движка логики

• Playwright ^[19] — фреймворк для автоматизации и тестирования веб-приложений

• Puppeteer ^[20] — JavaScript-библиотека для высокоуровневого управления Chrome/Firefox

Голосовые интерфейсы

Голосовые интерфейсы представляют собой наиболее естественный способ взаимодействия человека с AI-агентами. Эти инструменты позволяют создавать агентов, которые понимают устную речь, сохраняют контекст в диалогах и отвечают естественно звучащей речью, делая взаимодействие с AI более доступным и интуитивно понятным.

Speech2speech

• Ultravox ^[21] — модель для речевого взаимодействия в реальном времени, на данный момент превосходит Moshi

• Moshi ^[22] — система речевого взаимодействия в реальном времени

• Pipecat ^[23] — фреймворк для голосовых и мультимодальных AI, поддерживающий speech2text, text2speech, видео и другие функции

Speech2text

• Whisper ^[24] — speech2text модель от OpenAI

• Stable-ts ^[25] — облегчённая обёртка для Whisper с временными метками

• Speaker diarization 3.1 ^[26] — флагманская модель pyannote для детекции говорящих

Text2speech
Единственной достойной открытой моделью в этой категории я считаю ChatTTS, которая подходит для продакшена. В остальных случаях я предпочитаю использовать ElevenLabs или Cartesia.

Дополнительные инструменты

• Vocode ^[27] — набор инструментов для создания голосовых LLM-агентов

• Voice Lab ^[28] — комплексная система тестирования и оценки голосовых агентов с поддержкой различных языковых моделей, промптов и персонажей

Document Understanding

Современным AI-агентам необходимо обрабатывать и понимать документы в различных форматах — от PDF до изображений с текстом. Эти инструменты предоставляют критически важную возможность извлекать, анализировать и действовать на основе информации из неструктурированных документов, позволяя агентам работать с реальными бизнес-процессами.

• Qwen2-VL ^[29] — мультимодальная модель от Alibaba, превосходящая GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet в задачах обработки документов

• DocOwl2 ^[30] — эффективная мультимодальная LLM для понимания документов без использования OCR

Qwen2 демонстрирует высокую эффективность в понимании документов и графиков при использовании коммерчески разрешённой лицензии

Память
Без памяти AI-агенты ограничиваются одношаговыми взаимодействиями. Эти инструменты позволяют агентам сохранять контекст длинных диалогов, запоминать предпочтения пользователей и учиться на прошлых взаимодействиях, превращая их в персональных ассистентов вместо простых ответчиков на запросы.

• Mem0 ^[31] — обеспечивает эффективный самообучающийся слой памяти для LLM, позволяя создавать персонализированные AI-интерфейсы

• Letta (ранее MemGPT) ^[32] — создание LLM-агентов с долгосрочной памятью и кастомными инструментами

• LangChain ^[12] — предлагает компоненты памяти для управления историей диалогов и контекстом

Тестирование и оценка

По мере усложнения AI-агентов надёжное тестирование становится критически важным. Эти инструменты помогают разработчикам оценивать производительность агентов, выявлять точки сбоев и обеспечивать стабильность работы в различных сценариях и окружениях.

• Voice Lab ^[28] — комплексный фреймворк для тестирования и оценки голосовых агентов

• AgentOps ^[33] — инструменты для мониторинга и бенчмаркинга производительности агентов

• AgentBench ^[34] — набор тестов для оценки LLM как агентов в различных окружениях (веб, Minecraft, визуальный дизайн и др.)

Мониторинг и наблюдаемость

Понимание того, как AI-агенты работают в продакшене, критически важно для поддержания их надежности и оптимизации затрат. Эти инструменты предоставляют аналитику о поведении ^[35] агентов, использовании ресурсов и метриках производительности, необходимых для масштабирования.

• openllmetry ^[36] – инструмент сквозной наблюдаемости на базе OpenTelemetry для LLM-приложений

• AgentOps ^[33] – мониторинг агентов, трекинг затрат на LLM, бенчмаркинг и другие функции

Симуляция

Прежде чем развертывать агентов в реальных сценариях, критически важно тестировать их в контролируемых средах. Эти инструменты симуляции позволяют разработчикам проверять поведение ^[37] агентов, тестировать крайние случаи и совершенствовать способности к принятию решений в безопасных, воспроизводимых условиях.

• AgentVerse ^[38] — позволяет развертывать множественных агентов на основе LLM в различных приложениях, включая симуляции

• Tau-Bench ^[39] — бенчмарк и тестовый код для взаимодействий агент-пользователь в реальных доменах, таких как розничная торговля и авиалинии

• ChatArena ^[40] — среды для многопользовательских языковых игр, предназначенные для исследований автономных LLM-агентов

• AI Town ^[41] — Виртуальный город, где ИИ-персонажи живут, общаются и взаимодействуют

• Generative Agents ^[42] — Интерактивные симулякры человеческого поведения от Стэнфорда

Вертикальные агенты

Существуют десятки открытых вертикальных агентов, поэтому приведу лишь несколько избранных, с которыми я экспериментировал и нашёл наиболее полезными:

• OpenHands ^[43] (Разработка) — платформа для агентов разработки ПО на базе ИИ

• aider ^[44] (Программирование) — парное программирование в вашем терминале

• GPT Engineer ^[45] (Low code) — создание приложений с использованием естественного языка. Укажите, что хотите построить, и ИИ уточнит детали перед реализацией

• screenshot-to-code ^[46] — преобразование скриншотов в рабочий веб-сайт с использованием HTML/Tailwind/React/Vue

• GPT Researcher ^[47] (Исследования) — автономный агент для комплексного анализа заданной темы

• Vanna ^[48] (SQL) — общайтесь с вашей SQL-базой данных

Взгляд в Будущее

Хотя этот материал сосредоточен на open-source решениях с пермиссивными лицензиями, я планирую выпустить ещё один исчерпывающий гид для инженеров, разрабатывающих голосовых агентов. Это руководство будет включать как open-source, так и коммерческие инструменты — от Realtime API OpenAI (speech2speech) до ElevenLabs (text2speech), с детальным сравнением их возможностей, ценовых моделей и оптимальных сценариев использования.

Следите за новыми глубокими погружениями в рамках серии материалов об AI-агентах.

Выше взгляд в будущее от автора инструкции 😅
От себя добавлю, что планирую продолжить выкладывать полезные материалы и переводы, которые подмечаю по теме AI, развития продукта и не только.