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 — 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).
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. 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 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 — фреймворк для оркестрации ролевых автономных AI-агентов
-
Phidata — создание AI-ассистентов с памятью, знаниями и инструментами
-
Camel — построение кастомизированных мультиагентных систем для генерации данных, выполнения задач или симуляции реальных взаимодействий
-
AutoGPT — создание, развертывание и управление непрерывными AI-агентами для автоматизации сложных процессов
-
AutoGen — разработка LLM-приложений с использованием нескольких взаимодействующих агентов
-
SuperAGI — быстрое и надежное создание, управление и запуск автономных AI-агентов
-
Superagent — открытый фреймворк для построения AI-ассистентов
-
LangChain и LlamaIndex — 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 ИИ и реальными действиями.
-
Open Interpreter — преобразует команды на естественном языке в исполняемый код на локальной машине
-
Self-Operating Computer — позволяет мультимодальным моделям управлять компьютером
-
Agent-S — открытый фреймворк для человекообразного взаимодействия с компьютерами
-
LaVague — создание веб-агентов, выполняющих действия на сайтах с использованием LLM как движка логики
-
Playwright — фреймворк для автоматизации и тестирования веб-приложений
-
Puppeteer — 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 — модель для речевого взаимодействия в реальном времени, на данный момент превосходит Moshi
-
Moshi — система речевого взаимодействия в реальном времени
-
Pipecat — фреймворк для голосовых и мультимодальных AI, поддерживающий speech2text, text2speech, видео и другие функции
Speech2text
-
Whisper — speech2text модель от OpenAI
-
Stable-ts — облегчённая обёртка для Whisper с временными метками
-
Speaker diarization 3.1 — 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 — набор инструментов для создания голосовых LLM-агентов
-
Voice Lab — 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 — мультимодальная модель от Alibaba, превосходящая GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet в задачах обработки документов
-
DocOwl2 — 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 — обеспечивает эффективный самообучающийся слой памяти для LLM, позволяя создавать персонализированные AI-интерфейсы
-
Letta (ранее MemGPT) — создание LLM-агентов с долгосрочной памятью и кастомными инструментами
-
LangChain — 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 — комплексный фреймворк для тестирования и оценки голосовых агентов
-
AgentOps — инструменты для мониторинга и бенчмаркинга производительности агентов
-
AgentBench — 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 агентов, использовании ресурсов и метриках производительности, необходимых для масштабирования.
-
openllmetry – инструмент сквозной наблюдаемости на базе OpenTelemetry для LLM-приложений
-
AgentOps – 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 агентов, тестировать крайние случаи и совершенствовать способности к принятию решений в безопасных, воспроизводимых условиях.
-
AgentVerse — позволяет развертывать множественных агентов на основе LLM в различных приложениях, включая симуляции
-
Tau-Bench — бенчмарк и тестовый код для взаимодействий агент-пользователь в реальных доменах, таких как розничная торговля и авиалинии
-
ChatArena — среды для многопользовательских языковых игр, предназначенные для исследований автономных LLM-агентов
-
AI Town — Виртуальный город, где ИИ-персонажи живут, общаются и взаимодействуют
-
Generative Agents — 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 (Разработка) — платформа для агентов разработки ПО на базе ИИ
-
aider (Программирование) — парное программирование в вашем терминале
-
GPT Engineer (Low code) — создание приложений с использованием естественного языка. Укажите, что хотите построить, и ИИ уточнит детали перед реализацией
-
screenshot-to-code — преобразование скриншотов в рабочий веб-сайт с использованием HTML/Tailwind/React/Vue
-
GPT Researcher (Исследования) — автономный агент для комплексного анализа заданной темы
-
Vanna (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.
Автор: Kual
