HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。

Matcha Agentは、Pythonで自律エージェントを作成するための柔軟な基盤を提供します。開発者は、カスタムツールセット（API、スクリプト、データベース）を使ったエージェントの設定、会話のメモリ管理、異なるLLM（OpenAI、ローカルモデルなど）間のマルチステップワークフローの調整が可能です。プラグインベースのアーキテクチャにより、エージェントの動作の拡張、デバッグ、監視が容易です。研究タスクの自動化、データ分析、カスタマーサポートなど、さまざまな用途でのエージェント開発と展開を効率化します。

MCP Ollamaエージェントは、OllamaのローカルLLMランタイムを活用し、多目的なエージェントフレームワークを提供します。Web検索（SERP API）、ファイルシステム操作、シェルコマンド実行、Python環境管理などの複数のツールインターフェースを統合しています。カスタムプロンプトやツール設定を定義することで、複雑なワークフローの調整や反復タスクの自動化、さまざまなドメインに特化したアシスタントの構築が可能です。エージェントはツールの呼び出しとコンテキスト管理を行い、会話履歴やツールの応答を維持して一貫した動作を生成します。CLIベースの設定とモジュラーアーキテクチャにより、新しいツールの追加や、調査・データ分析・開発サポートなどの様々なユースケースに適応させやすくなっています。

MultiLang Status Agentsは、複数のプログラミング言語を使用してクロスプラットフォームの状態確認エージェントを構築・展開する方法を示すオープンソースのAIエージェントフレームワークです。Python、C#、JavaScriptのコード例を提供し、Semantic KernelとOpenAI GPT APIと連携してサービスの状態エンドポイントをクエリします。フレームワークは、プロンプト構築、API認証、結果解析、要約などのエージェントワークフローを標準化しています。ユーザーはエージェントを拡張またはカスタマイズして、新しいサービス統合や言語プロンプトの変更、Webアプリケーションや管理パネルへの組み込みが可能です。言語特有の実装を抽象化することで、さまざまな技術スタックで一貫したAI駆動の監視ツール開発を迅速化します。

SonAgentは、PythonでAIエージェントを構築、整理、実行するための拡張性のあるオープンソースフレームワークです。 メモリストレージ、ツールラッパー、計画ロジック、非同期イベント管理用のコアモジュールを提供します。 開発者は、カスタムツールを登録し、言語モデルを統合し、長期的なエージェントメモリを管理し、複数のエージェントが複雑なタスクで協力できるようにオーケストレーションできます。 SonAgentのモジュール式設計は、会話型ボット、ワークフローの自動化、および分散エージェントシステムの開発を促進します。

Phidataは、記憶、知識、および推論機能を強化されたAIエージェントを構築、展開、監視するために設計された革新的なプラットフォームです。このシステムは、ユーザーが外部システムと対話し、さまざまなデータソースを活用し、学習を通じて時間と共に改善する機敏で応答性の高いエージェントを作成できるようにします。Phidataは複数の大規模言語モデル（LLM）をサポートしており、ユーザーには選択の柔軟性が提供されます。組み込みのメモリ機能により、エージェントは個別の会話を維持でき、さまざまな産業におけるさまざまなアプリケーションに最適です。

RainbowGPTは、OpenAIモデルを搭載したAIエージェントの設計、カスタマイズ、展開のための完全なフレームワークを提供します。FastAPIバックエンド、ツールとメモリ管理のためのLangChain統合、エージェント作成とテストのためのReactベースUIを備えています。ユーザーはドキュメントをアップロードしてベクトルベースの知識取得を行ったり、カスタムプロンプトや挙動を定義したり、外部APIや関数に接続したりできます。このプラットフォームはインタラクションをログに記録し、多エージェントのワークフローをサポートしており、複雑な自動化と対話型パイプラインを可能にします。

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。

Team of AI Agentsは、モジュール式アーキテクチャを提供し、複数エージェントシステムの構築と展開を可能にします。各エージェントは異なる役割を持ち、知識保持のためにグローバルメモリとローカルコンテキストを活用します。非同期メッセージング、アダプター経由のツール利用、およびエージェントの結果に基づく動的なタスクの再割り当てをサポートします。開発者は、YAMLまたはPythonスクリプトを用いてエージェントを設定し、トピックの専門化、目標階層、優先順位の処理を可能にします。パフォーマンス評価とデバッグ用の内蔵メトリクスもあり、高速な反復を促進します。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、カスタムNLPモデル、データベース、外部APIを統合できます。Team of AI Agentsは、専門化されたエージェントの集団知能を活用し、複雑なワークフローを高速化します。研究、自動化、シミュレーション環境に最適です。

Thufirは、複雑なタスク計画と実行を可能にする自律型AIエージェントの作成を容易にするPythonベースのオープンソースエージェントフレームワークです。コアには、高レベルの目標を実行可能なステップに分解する計画エンジン、セッション間での情報を保存・取り出すためのメモリモジュール、外部APIやデータベース、コード実行環境とエージェントがやり取りできるプラグアンドプレイのツールインターフェースを提供しています。開発者は、モジュール化されたコンポーネントを活用してエージェントの挙動をカスタマイズしたり、カスタムツールを定義したり、エージェントの状態を管理したり、マルチエージェントのワークフローを調整したりできます。低レベルのインフラストラクチャの懸念を抽象化することで、Thufirは仮想アシスタント、ワークフロー自動化、研究、デジタルワーカーなどのユースケース向けに知的エージェントの開発と展開をスピードアップします。

AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。

Agents with ADKは、大規模言語モデルに基づくインテリジェントエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースPythonフレームワークです。モジュール式のエージェントテンプレート、内蔵のメモリ管理、ツール実行インターフェース、多エージェント調整の能力を備えています。開発者は、カスタム関数や外部APIを迅速に追加し、プランニングや推論のチェーンを設定し、エージェントのやり取りを監視できます。このフレームワークは、人気のLLMプロバイダーとの連携をサポートし、ロギング、リトライロジック、運用展開のための拡張性を提供します。

AgentLLMは、グラフィカルインターフェースまたはJSON定義を通じて自律エージェントを作成、設定、実行できるウェブベースのAIエージェントフレームワークです。エージェントは、タスクを推論して複数段階のワークフローを計画したり、Pythonツールや外部APIを介してコードを呼び出したり、会話とメモリを維持したり、結果に基づいて適応したりできます。このプラットフォームは、OpenAI、Azure、自己ホストモデルをサポートし、ウェブ検索やファイル処理、数学計算、カスタムプラグインの組み込みツール統合を提供します。実験や迅速なプロトタイピングに適しており、AgentLLMはビジネスプロセスの自動化、データ分析、カスタマーサポート、パーソナライズされた推奨といった複雑なタスクを自動化できるインテリジェントエージェントの構築を効率化します。

AGENTS.incは、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズできるAIエージェントの作成を専門としています。これらのエージェントは、ワークフローの自動化、スケジューリング、データ管理を支援し、時間を節約し、効率を向上させます。ユーザーは、エージェントに実行させたいタスクを定義でき、AIが日常の業務にシームレスに統合されることを保証します。このプラットフォームは、リアルタイムの更新とエージェントの機能を簡単に調整することを可能にし、個人の使用と専門的な使用の両方に理想的です。

AI Agent Code Generatorは、AIエージェント用のPythonプロジェクトのスキャフォールディングを行うコマンドラインインターフェースを提供します。ユーザーは複数のLangChainベースのテンプレートから選択し、OpenAI APIキーを設定し、カスタムツールや関数を指定します。その後、ボイラープレートコード、プロジェクト構造、サンプルスクリプトを生成し、会話型、情報取得型、タスク自動化エージェントの展開を可能にします。開発者は、追加プラグインを組み込んだり、プロンプトを修正したり、専門化したエージェント動作のために新しいツールキットを統合したりして、プロトタイプと本番開発を加速させることができます。

ANAC-agentsは、Pythonを基盤としたフレームワークで、Automated Negotiating Agents Competition（ANAC）のための複数の交渉エージェント実装を統合しています。各エージェントは、効用モデル化、提案生成、譲歩戦術、受け入れ基準などの異なる戦略を具現化しており、比較研究や迅速な試作を促進します。ユーザーは、カスタム課題と優先事項プロフィールを持つ交渉ドメインを定義し、その後、二者間交渉やエージェント間のトーナメント形式の競争をシミュレートできます。ツールキットには、設定スクリプト、評価指標、ログ記録ユーティリティが含まれ、交渉のダイナミクスを分析します。研究者と開発者は、既存のエージェントを拡張したり、新しいアルゴリズムをテストしたり、外部学習モジュールを統合したりして、自動化された交渉と戦略的意思決定の革新を加速させることができます。

Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。

Exoは、自律型AIエージェントを作成、展開、スケールするために必要なあらゆる機能を提供します。プリセットされたエージェントテンプレートから開始するか、ドラッグ＆ドロップインターフェースやYAML定義を使用してカスタムワークフローを作成します。任意のREST API、データベース、サードパーティサービスを統合し、エージェントの能力を拡張できます。エージェントは、組み込みの永続メモリやベクターストアを介してコンテキストを維持します。クラウドホスト型の実行環境、CLI/SDKツール、ダッシュボードにより、パフォーマンス監視、ログ検査、バージョン管理が可能です。

GenAI Job Agentsは、AI駆動のジョブエージェントの作成と管理を効率化するために設計されたPythonベースのオープンソースフレームワークです。開発者は、シンプルな設定ファイルやPythonクラスを使用してカスタマイズされたジョブタイプやエージェントの動作を定義できます。システムは、OpenAIのLLMによる推論やLangChainによる呼び出しチェーンとシームレスに統合されており、ジョブはキューに入れて並列に実行したり、内蔵のロギングやエラー処理機能によって監視したりできます。エージェントは動的入力を処理し、失敗を自動的に再試行し、下流処理のために構造化された結果を出力します。モジュール式アーキテクチャ、拡張可能なプラグイン、明確なAPIにより、GenAI Job Agentsは反復作業の自動化や複雑なワークフローのオーケストレーションを支援し、AI駆動の運用を生産環境で拡張します。