🔍 5 AI-агентов, которые реально стоит изучить
📦 cua — Computer Use Agent Open-source инфраструктура для агентов, управляющих полным рабочим столом (macOS, Linux, Windows). Сендбоксы, SDK, бенчмарки — всё для обучения и оценки computer-use агентов. 🔗 github.com/trycua/cua ⭐ 15.5k | 🍴 958 | Python
📦 crush — Agentic Coding от Charm Красивый CLI-агент для кодинга от создателей Bubble Tea. Работает в терминале, понимает контекст проекта, выполняет задачи через естественный язык. Go под капотом. 🔗 github.com/charmbracelet/crush ⭐ 23.7k | 🍴 1.6k | Go
📦 kilocode — Agentic Engineering Platform Платформа для построения, деплоя и итерации AI-агентов. Самый популярный open-source coding-агент в своём классе. Полный цикл разработки. 🔗 github.com/Kilo-Org/kilocode ⭐ 18.8k | 🍴 2.5k | TypeScript
📦 DeepCode — Open Agentic Coding Конвертирует научные статьи в код, текст — в веб-приложения и бэкенды. Paper2Code, Text2Web, Text2Backend — три режима работы. От HKU. 🔗 github.com/HKUDS/DeepCode ⭐ 15.3k | 🍴 2k | Python
📦 background-agents — Фоновые AI-агенты Система фоновых агентов для автоматизации кодинга. Агенты работают параллельно в фоне, координируются через общий пайплайн. TypeScript. 🔗 github.com/ColeMurray/background-agents ⭐ 1.6k | 🍴 240 | TypeScript
💡 Все репозитории — активная разработка, open-source, реально полезны для изучения архитектуры AI-агентов.
· 08.05
Из этих смотрел cua. Но в реальной работе всё равно возвращаюсь к Claude Code единственный агент где контекст проекта работает без постоянной ручной настройки.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён