LLM-Blender-Agentは、開発者がLLMを協調型エージェントにラップし、モジュール式のマルチエージェントAIシステムを構築することを可能にします。各エージェントはPython実行、Webスクレイピング、SQLデータベース、外部APIなどのツールにアクセスできます。フレームワークは会話のメモリ、ステップごとの推論、ツールのオーケストレーションを管理し、報告書作成、データ分析、自動調査、ワークフロー自動化などに利用できます。LangChain上に構築されており、軽量、拡張性が高く、GPT-3.5、GPT-4、その他のLLMと互換性があります。

AGIFlowのコアには、ユーザーがAIエージェントを動的なワークフローに組み立てられる直感的なキャンバスがあります。トリガー、条件ロジック、エージェント間のデータ交換を定義し、各ノードはカスタムコードを実行したり、外部APIを呼び出したり、NLP、ビジョン、データ処理向けのプリセットモデルを利用したりできます。人気のデータベース、Webサービス、メッセージングプラットフォームへのコネクタを内蔵しており、システム間の連携と調整をシンプルにします。バージョン管理とロールバック機能により迅速な反復が可能となり、リアルタイムログ、メトリクスダッシュボード、アラートによる透明性と信頼性を確保します。ワークフローのテスト後、スケーラブルなクラウドインフラに展開し、スケジューリングオプションで複雑なレポート作成や顧客サポートルーティング、研究パイプラインの自動化を実現できます。

AgentInは、会話型およびタスク駆動型のエージェント開発を加速するためのPythonベースのAIエージェントフレームワークです。コンテキストを保持するための内蔵メモリモジュール、外部APIやローカル関数を呼び出すための動的ツール統合、カスタマイズ可能な対話のためのフレキシブルなプロンプトテンプレートシステムを備えています。複数エージェントのオーケストレーションは並列ワークフローを可能にし、ロギングとキャッシュにより信頼性と監査性を向上させます。YAMLやPythonコードによる簡単な設定が可能で、主要なLLMプロバイダーをサポートし、ドメイン固有の機能拡張のためにカスタムプラグインも追加できます。