TinyAutonは、OpenAIのGPTモデルを使用して自律エージェントがタスクを計画、実行、改善できる最小限で拡張性のあるアーキテクチャを提供します。目的の設定、会話のコンテキスト管理、カスタムツールの呼び出し、エージェントの決定の記録に組み込みモジュールを備えています。反復的な自己反省ループを通じて、結果を分析し、計画を調整し、失敗したステップをやり直すことが可能です。外部APIやローカルスクリプトをツールとして統合し、メモリや状態を設定し、推論パイプラインをカスタマイズできます。TinyAutonは、データ抽出からコード生成までのAI駆動のワークフローの迅速なプロトタイピングに最適です。

Self-Determining AI Agentsは、自治型AIエージェントの作成を簡素化するためのPythonベースのフレームワークです。エージェントがタスクを生成し、戦略を計画し、統合ツールを使用して行動を実行するカスタマイズ可能な計画ループを特徴とします。このフレームワークには、コンテキスト保持のための永続的なメモリモジュール、柔軟なタスクスケジューリングシステム、およびWeb APIやデータベースクエリなどのカスタムツール統合のフックが含まれます。開発者は設定ファイルやコードを通じてエージェントの目標を定義し、ライブラリは反復的な意思決定プロセスを管理します。ロギング、パフォーマンス監視をサポートし、新しい計画アルゴリズムで拡張可能です。研究、自動化ワークフロー、知的なマルチエージェントシステムのプロトタイピングに最適です。

Azure AI Foundry Agents Samplesは、Azure AI Foundry SDKおよびサービスを活用するシナリオの例を豊富に用意しています。長期記憶を持つ会話型エージェント、複雑なタスクを分解するプランナーエージェント、外部APIを呼び出すツール搭載エージェント、テキスト・画像・音声を組み合わせたマルチモーダルエージェントなどが含まれます。各サンプルは環境設定、LLMオーケストレーション、ベクトル検索、テレメトリを備え、Azure上での堅牢なAIソリューションのプロトタイピングとデプロイを迅速化します。

GPT-agentsは、GPTを用いた自律エージェントの作成と調整を効率化する開発者向けツールキットです。内蔵のエージェントクラス、モジュール式のツール連携システム、継続的なコンテキスト保持をサポートするメモリ管理を備えています。このフレームワークは会話計画ループやマルチエージェント協調を行い、目的設定、サブタスクのスケジューリング、複雑なワークフローにおけるエージェント間連携を可能にします。カスタマイズ可能なツールやモデルの選択、エラー処理もサポートし、堅牢で拡張性のある自動化を実現します。