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。

LangChainは、外部データソースやツールと連携して高度なAIアプリケーションを作成するためのモジュール式フレームワークです。連続したLLM呼び出し用のチェーン抽象化、意思決定ワークフローのためのエージェントオーケストレーション、コンテキスト維持のためのメモリモジュール、ドキュメントローダー、ベクトルストア、APIツールとの連携を提供します。PythonとJavaScriptのSDKに対応し、チャットボットやQAシステム、パーソナライズされたアシスタントのプロトタイピングと展開を加速します。

Meta-Agent-with-More-Agentsは、複数の専門的なサブエージェントが複雑なタスクに協力できるメタエージェントアーキテクチャを実装した拡張性のあるオープンソースフレームワークです。LangChainを利用したエージェントの調整と、OpenAI APIを用いた自然言語処理を行います。開発者は、データ抽出、感情分析、意思決定、コンテンツ生成などのタスクに合わせてカスタムエージェントを定義できます。メタエージェントは、タスクの分解、目的の適切なエージェントへの割り当て、出力の収集、フィードバックループによる結果の反復的な改善を行います。そのモジュール式設計により、並列処理、ログ記録、エラー処理をサポートし、マルチステップワークフローや研究パイプライン、動的意思決定支援システムの自動化に最適です。エージェント間の通信とライフサイクル管理を抽象化することで、堅牢な分散AIシステム構築を容易にします。

Multi-Agent AI Assistantは、複数のGPT搭載エージェントを調整するモジュール式のPythonフレームワークであり、各エージェントには計画、研究、分析、実行などの役割が割り当てられています。システムはエージェント間のメッセージ伝達、メモリ保存、外部ツールやAPIとの連携をサポートし、複雑なタスクの分解と協働解決を可能にします。開発者はエージェントの動作をカスタマイズし、新たなツールキットを追加し、シンプルな設定ファイルでワークフローを構成できます。専門エージェント間の分散推論を活用し、自動研究、データ分析、意思決定支援、タスク自動化を促進します。リポジトリには、一般的なワークフローやエージェント設定のサンプル実装やテンプレートが含まれており、ビジネス、教育、研究の環境でエンドツーエンドのワークフローを処理できるインテリジェントアシスタントやデジタルワーカーの迅速な試作が可能です。

Noema Declarative AIは、開発者と研究者に高レベルで宣言的にAIエージェントとそのワークフローを指定させます。YAMLまたはJSONの設定ファイルを作成し、エージェント、プロンプト、ツール、メモリモジュールを定義します。Noemaランタイムはこれらの定義を解析し、言語モデルをロードし、各ステップを実行し、状態とコンテキストを管理し、構造化された結果を返します。このアプローチは冗長なコードを削減し、再現性を向上させ、定義と実行を分離します。チャットボット、オートメーションスクリプト、研究実験のプロトタイピングに最適です。

SwarmFlowは、開発者が設定可能なワークフローを使ってAIエージェントの群れをインスタンス化し、調整できる機能を提供します。エージェントは非同期にメッセージを交換し、サブタスクを委任し、ドメイン固有のロジックを実装したカスタムプラグインを統合できます。このフレームワークは、タスクのスケジューリング、結果の集約、エラー管理を処理し、ユーザーがエージェントの振る舞いや協力戦略の設計に集中できるようにします。モジュール式アーキテクチャにより、自動化されたブレーンストーミング、データ処理、意思決定支援システムのための複雑なパイプラインの構築が容易になり、多エージェントアプリケーションの試作、拡張、監視が容易になります。

LiteMultiAgentは、複数のAIエージェントを並列または逐次で構築・実行できるモジュール式のSDKを提供し、それぞれに固有の役割と責任を持たせます。プリインストールされたメモリストア、メッセージングパイプライン、プラグインアダプター、実行ループを備え、複雑なエージェント間通信を管理します。ユーザーはエージェントの動作をカスタマイズし、外部ツールやAPIをプラグインし、ログを通じて会話を監視できます。軽量設計と依存関係管理により、迅速なプロトタイピングや実運用のコラボレーティブAIワークフロー展開に最適です。

OperAgentsは、GPTなどの大規模言語モデルを使用した自律エージェントの構築と調整のための開発者向けツールキットです。カスタムエージェントクラスの定義、外部ツール（API、データベース、コード実行）の統合、メモリ管理によるコンテキストの保持をサポートします。設定可能なパイプラインを通じて、リサーチ、要約、意思決定支援などのマルチステップタスクを実行し、ダイナミックにツールを呼び出し、状態を維持できます。このフレームワークには、エージェントのパフォーマンス監視、自動エラー処理、エージェント実行のスケーリング用のモジュールが含まれます。LLMとの通信とツールの管理を抽象化することで、OperAgentsは自動顧客サポート、データ分析、コンテンツ生成などの分野でのAI駆動型ワークフローの開発を加速します。

Fetch.aiの自律経済エージェント（AEA）は、相互作用、外部環境、デジタル台帳と通信できる自律型ソフトウェアエージェントの設計、実装、調整を可能にする多用途なフレームワークです。プラグインベースのアーキテクチャを利用し、通信プロトコル、暗号化された台帳API、分散型ID、カスタマイズ可能な意思決定スキルの事前構成されたモジュールを提供します。エージェントは分散マーケットプレイス内で発見し、取引を行い、目標駆動の行動を取り、リアルタイムデータフィードを通じて適応できます。このフレームワークは、マルチエージェントシナリオのテストとデバッグのためのシミュレーションツール、ライブブロックチェーンやピアツーピアネットワークへの展開もサポートします。内蔵の相互運用性とエージェント間のメッセージングにより、AEAはエネルギー取引、サプライチェーンの最適化、IoTのスマートコーディネーションなどの複雑な自律経済アプリケーションの開発を効率化します。

AgentFarmは、多様なAIエージェントを統合したシステムを調整する包括的なフレームワークを提供します。ユーザーはPythonで専門的なエージェントの振る舞いをスクリプト化し、役割（マネージャー、ワーカー、アナライザー）を割り当て、並列処理用のタスクキューを設定できます。OpenAIやAzure OpenAIなどの主要なLLMサービスとシームレスに連携し、動的なプロンプトルーティングやモデルの選択を行います。内蔵のダッシュボードでエージェントの状態を追跡し、やりとりを記録し、作業フローのパフォーマンスを可視化します。カスタムAPI用のモジュールプラグインにより、機能を拡張し、エラー処理の自動化やリソース利用状況の監視も可能です。多段階のパイプライン展開に理想的であり、AgentFarmはAI駆動の自動化において信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性を向上させます。

Agentic Workflowは、複数のカスタマイズ可能な役割、プロンプト、実行ロジックを備えたLLMベースのエージェントを連結することで、複雑なAIワークフローを定義できる宣言型フレームワークです。タスクオーケストレーション、状態管理、エラー処理、プラグイン連携を内蔵し、エージェントと外部ツール間のシームレスなやり取りを実現します。PythonとYAMLに基づく設定を用いてエージェント定義を抽象化し、非同期実行をサポート、カスタムコネクタやプラグインによる拡張も可能です。オープンソースの特性を活かし、多数のサンプルやテンプレート、ドキュメントを提供し、開発の高速化と複雑なAIエージェント生態系の管理を支援します。

AutoGen UIは、マルチエージェント会話のフローをレンダリングし管理するためのフロントエンドツールキットです。チャットウィンドウ、エージェントセレクター、メッセージタイムライン、デバッグパネルなどの既製コンポーネントを提供します。開発者は複数のAIエージェントを設定し、応答をリアルタイムでストリーミングし、会話の各ステップをログに記録し、カスタムスタイルを適用できます。バックエンドの調整ライブラリと簡単に統合でき、AIエージェントのインタラクションの構築と監視のための完全なエンドツーエンドのインターフェースを提供します。

CereBroは、自律的なタスク分解、持続的な記憶、動的なツール使用を可能にするモジュール式アーキテクチャを提供します。思考、行動、記憶を管理するBrainコアを含み、外部API用のカスタムプラグインをサポートし、オーケストレーション用のCLIインターフェースも提供します。ユーザーはエージェントの目標を定義し、推論戦略を設定し、Web検索、ファイル操作、ドメイン固有のツールなどの関数を統合して、手動介入なしにタスクをエンドツーエンドで実行できます。

Swarms SDKは、大規模な言語モデルを用いたコラボレーティブなマルチエージェントシステムの作成・設定・実行を簡素化します。開発者は、リサーチャー、シンセサイザー、クリティックなど異なる役割を持つエージェントを定義し、それらをスウォームにまとめ、共有バスを通じてメッセージをやり取りします。SDKはスケジューリング、コンテキストの永続化、メモリストレージを担当し、反復的な問題解決を可能にします。OpenAI、Anthropic、その他のLLM提供者をサポートし、柔軟なインテグレーションを提供します。ロギング、結果集約、パフォーマンス評価用のユーティリティにより、チームはアイデア出し、コンテンツ生成、要約、意思決定支援のためのAI駆動型ワークフローのプロトタイピングと展開を行えます。

Restack Python SDKのサンプルは、Restackプラットフォームを活用してAIエージェントを構築する方法を示す総合的なデモプロジェクトです。チャットボット、ドキュメント解析エージェント、タスク自動化ワークフローのテンプレートを含みます。これらの例は、API設定、ツールの統合（例：Web検索、メモリ保存）、エージェントのオーケストレーション、エラー処理、デプロイメントシナリオをカバーしています。開発者はリポジトリをクローンし、APIキーを設定し、サンプルエージェントを拡張してカスタムユースケースに対応できます。