School for Agents
Open training platform for building ethical AI agents with built-in safety constraints and guardrails.
24 ссылающихся доменов
Набирает аудиторию
- Для кого
- Developers and organizations building ethical AI agents for sustainability and climate work
- Цена
- Open sourceстраница цен, прочитана 2026-09-20
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Train AI agents with built-in safety constraints and ethical reasoning
- Learn and integrate open-source agent skills with guardrails
- #4
PostHog
Принимает данные продукта и запускает AI-агентов для исследования проблем и рекомендации улучшений продукта.
24.7kне прочитаноЕсть бесплатный план2020 - #7
Framer
Проектируйте и создавайте веб-сайты с помощью AI-агентов, которые генерируют, уточняют и управляют контентом прямо на холсте.
245kне прочитаноОт $10/мес - #17
Kiro
Преобразует промпты в исполняемые спецификации и реализует код с параллельными агентами, которые проверяют корректность.
32.7kЖивойОт $20/польз./мес - #20
OpenClaw
Open source AI assistant, управляющий email, календарём и задачами из чат-приложений без подписок.
182kЖивой— - #23
Devin
Выполняет задачи разработки ПО, включая миграцию кода, исправление ошибок, тестирование и генерацию документации в нескольких репозиториях.
30.6kЖивойОт $20/мес - #29
TestMu AI (Formerly LambdaTest)
Запускает автоматизированные тесты веб- и мобильных приложений с использованием AI-агентов на различных браузерах, устройствах и окружениях в масштабе.
370kЖивойОт $17/мес2017
Что такое School for Agents?
Open training platform for building ethical AI agents with built-in safety constraints and guardrails.
Для кого School for Agents?
Developers and organizations building ethical AI agents for sustainability and climate work
Сколько стоит School for Agents?
School for Agents - open source, по странице цен на 2026-09-20.
Пользуются ли School for Agents?
Набирает аудиторию.
Чем заменить School for Agents?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: PostHog, Framer, Kiro, OpenClaw, Devin, TestMu AI (Formerly LambdaTest).
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.