Wumpus LLM Agentは、高度なソクラテスAIエージェントの開発を容易にするために、事前構築された調整ユーティリティ、構造化されたプロンプトテンプレート、シームレスなツール統合を提供します。ユーザーはエージェンのペルソナやツールセット、会話のフローを定義し、内部の思考チェーン管理を利用して推論を透明化します。このフレームワークは、コンテキストの切り替え、エラー復旧、メモリストレージを処理し、複数ステップの意思決定を可能にします。API、データベース、カスタム関数用のプラグインインターフェースも備え、エージェントはウェブの閲覧や知識ベースのクエリ、コードの実行を行うことができます。包括的なロギングとデバッグにより、開発者は各推論ステップを追跡し、エージェントの動作を調整し、Python 3.7以降をサポートする任意のプラットフォームに展開できます。

AI-Agentsは、タスク計画、実行、セルフモニタリングが可能な自律型AIエージェントを作成するためのモジュール式ツールキットを提供します。Web検索やデータ処理、カスタムAPIなどのツール統合をサポートし、会話のコンテキストを保持・呼び出すメモリーコンポーネントも備えています。柔軟なプラグインシステムにより、エージェントは新しい機能を動的にロードでき、非同期実行により効率的なマルチステップワークフローを実現します。LangChainを活用して高度な推論や計画を行い、macOS、Windows、LinuxのPython環境での展開も容易です。

Agent Forgeは、AIエージェントを定義、実行、調整するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。組み込みのタスクオーケストレーションAPI、長期のコンテキスト保存用のメモリモジュール、外部サービス（例：LLMs、データベース、サードパーティAPI）を統合するプラグインシステムがあります。開発者は迅速にプロトタイプを作成し、テストし、複雑なワークフローを管理しながら本番環境に展開できます。

Aeivaは、柔軟なシミュレーション環境内で自律型AIエージェントを作成、展開、評価できる開発者志向のプラットフォームです。環境定義用のプラグインベースのエンジン、エージェントの意思決定ループをカスタマイズする直感的なAPI、パフォーマンス分析用の組み込みメトリクス収集機能を備えています。OpenAI Gym、PyTorch、TensorFlowとの連携や、ライブシミュレーションを監視するリアルタイムウェブUIもサポート。ベンチマークツールを用いてエージェントトーナメントを整理し、結果を記録、エージェントの行動を可視化して戦略の調整とマルチエージェントAI研究の迅速化を実現します。

Agentinは、記憶、ツール連携、複数エージェントの並列または階層的ワークフローの管理を可能にする抽象化を提供するオープンソースのPythonライブラリです。設定可能なプランナーモジュールとカスタムツールラッパーのサポートにより、自律型データ処理エージェントやカスタマーサービスボット、研究アシスタントの迅速なプロトタイピングが可能です。このフレームワークは、エージェントの判断と複雑な多段階インタラクションのトラブルシューティングを容易にする拡張可能なロギングと監視フックも提供します。

AgentChatは、チャットボットを作成、訓練、展開するためのノーコードインターフェースを備えたウェブベースのAIエージェントプラットフォームです。OpenAIモデルやカスタムLLMの選択、動的メモリの設定、外部APIのプラグイン統合、複数エージェントの管理が可能です。内蔵のコラボレーションツールにより、チームでエージェントを共同開発・安全に共有できます。共有リンクやアプリへの埋め込みを通じてエージェントを展開します。

Agentic-AIは、OpenAI GPTなどの大規模言語モデルを活用した自律型エージェントの構築を効率化するオープンソースのPythonフレームワークです。タスク計画、メモリの永続性、ツールの統合のための基本モジュールを提供し、高レベルの目標を実行可能なステップに分解できます。プラグインベースのカスタムツール（API、Webスクレイピング、データベースクエリなど）をサポートし、外部システムと対話可能にします。思考連鎖推論エンジンが計画と実行ループを調整し、コンテキスト対応のメモリリコールや動的意思決定を行います。開発者はエージェントの動作を簡単に設定し、アクションログを監視し、機能拡張も可能です。多様なアプリケーションに適したスケーラブルで適応性のあるAI駆動の自動化を実現します。

Agentic Solverは、大規模言語モデル（LLM）を活用して実世界の問題に取り組む自律型AIエージェントを開発するための包括的なツールキットを提供します。タスク分解、計画、実行、結果評価のコンポーネントを備え、エージェントは高レベルの目標をシーケンスされたアクションに分解できます。外部APIやカスタム関数、メモリストアの統合により、エージェントの機能拡張が可能で、組み込みのロギングやリトライ機能により耐障害性も確保しています。Pythonで書かれており、モジュール式パイプラインや柔軟なプロンプトテンプレートをサポートし、迅速な実験を促進します。カスタマーサポート自動化、データ分析、コンテンツ生成などにおいて、初期設定やツール登録、継続的なエージェント監視とパフォーマンス最適化まで、エンドツーエンドのライフサイクルを効率化します。

Agents from Scratch TSは、LangChainを用いてゼロからAIエージェントを構築する方法を示すオープンソースのTypeScriptフレームワークです。外部ツールの定義と登録、会話メモリの管理、ユーザ入力の適切なエージェントへのルーティング、複数のLLM呼び出しのチェーン化についてのサンプルコードを含みます。開発者はこれを利用して、ベストプラクティスの理解やエージェントの挙動のカスタマイズ、新たな機能（Web検索、データ取得、カスタムプラグインによるタスク自動化やインタラクティブなアシスタントの構築）を行えます。

Agents-Promptsは、開発者に対してカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートの体系的なコレクションを提供する包括的なGitHubリポジトリです。これらのテンプレートは、メモリ管理、動的指示更新、多エージェントの調整、意思決定ロジック、API統合といったコア機能をカバーします。ユーザーはテンプレートを組み合わせてエージェントの役割、タスク、会話の流れを定義でき、試験とプロトタイピングを迅速に行えます。リポジトリには、主要なLLMサービスとのインターフェースを示すコード例や、エージェントアクションの連鎖、 autonomousワークフロー設計のベストプラクティスのガイドラインも含まれています。これらの再利用可能なプロンプトパターンを活用することで、チームは開発を加速し、一貫性を保ちつつ、より高次のアプリケーションロジックに集中できます。

AgentUniverseは、統合されたPython SDKを提供し、自律型AIエージェントの設計、オーケストレーション、実行を行います。開発者はエージェントの動作を定義し、外部ツールやAPIを統合し、会話の記憶を管理し、多段階タスクをシーケンス化できます。LangChainやカスタムツールプラグイン、設定可能なランタイム環境をサポートし、エージェントの開発と展開を加速します。内蔵の監視とロギングによるリアルタイムインサイトの提供に加え、そのモジュール式アーキテクチャにより、新しい機能やAIモデルへの容易な拡張が可能です。

CrewAIは、完全な自律を目指したPythonモジュール式フレームワークです。計画と意思決定のためのエージェントオーケストレーター、外部APIやカスタム動作に接続するためのツールインテグレーション層、そして交互に渡る文脈を記憶・呼び出すメモリモジュールを備えています。開発者はタスクを定義し、ツールの登録、メモリバックエンドの設定を行い、複雑なワークフローの計画、アクションの実行、結果に基づく適応を可能にするエージェントを起動できます。CrewAIは、インテリジェントアシスタント、自動化ワークフロー、研究プロトタイプの作成に最適です。

Minimalist Agentは、PythonでAIエージェントを構築するためのベーシックなフレームワークです。LangChainのエージェントクラスとOpenAIのAPIを活用し、マルチステップ推論、ツールの動的選択、関数の実行を行います。リポジトリをクローンし、OpenAI APIキーを設定し、カスタムツールやエンドポイントを定義して、CLIスクリプトを実行してエージェントと対話できます。設計は明快さと拡張性を重視しており、コアエージェントの挙動を学習、変更、拡張しやすくなっています。

Continuumは、タスク、ツール、メモリをモジュール的に定義してインテリジェントエージェントを構築できるオープンソースのPythonフレームワークです。Continuumを使用して構築されたエージェントは、計画・実行・観察のループに従い、LLMの推論と外部API呼び出しまたはスクリプトを交互に行います。そのプラッガブルアーキテクチャは、複数のメモリストア（例：Redis、SQLite）、カスタムツールライブラリ、非同期実行をサポートします。柔軟性に焦点を当て、ユーザーはカスタムエージェントポリシーを書き、データベースやWebフックなどのサードパーティサービスを統合し、さまざまな環境にエージェントを展開できます。Continuumのイベント駆動のオーケストレーションはエージェントのアクションを記録し、デバッグやパフォーマンス調整を促進します。データの自動 ingestion、会話型アシスタントの構築、DevOpsパイプラインのオーケストレーションなどに対応し、Continuumは本番レベルのAIエージェントワークフローの拡張可能な基盤を提供します。

defaultmodeAGENTは、マルチステップワークフローを自律的に実行するインテリジェントエージェントの作成を簡素化するPythonベースのフレームワークです。適応的な探索と利用の戦略であるデフォルトモード計画を特徴とし、カスタムツールやAPIのシームレスな統合を実現します。エージェントは会話メモリを保持し、動的なプロンプトサポートやデバッグのためのロギングも備えています。OpenAIのAPI上に構築されており、データ抽出、リサーチ、タスク自動化のためのアシスタントの迅速なプロトタイピングを可能にします。

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。

Functionaryは、API呼び出しやデータベースクエリ、ビジネスロジックをカプセル化したJavaScript関数としてカスタムツールを登録する宣言的な方法を提供します。ユーザープロンプトを分析し、実行すべきツールを決定し、その出力を会話応答に解析するLLMとのやりとりをラップします。フレームワークはメモリやエラー処理、アクションのチェインをサポートし、プレあるいはポスト処理用のフックを提供します。開発者は、ボイラープレートなしで動的な関数オーケストレーションに対応できるエージェントを素早く作成でき、AI駆動のワークフローの制御性を高めます。

InfantAgentは、Pythonで知能エージェントを設計および展開するための軽量な構造を提供します。OpenAIやHugging Faceといった人気のLLMと連携し、永続的なメモリモジュールをサポートし、カスタムツールチェーンを可能にします。標準搭載の会話インターフェース、タスクオーケストレーション、ポリシー駆動の意思決定機能を備えています。プラグインアーキテクチャにより、ドメイン固有のツールやAPIを簡単に拡張でき、研究用のエージェントのプロトタイピングやワークフローの自動化、アプリケーションへのAIアシスタントの埋め込みに最適です。

Nestorは会話状態を維持し、外部ツールを呼び出し、処理パイプラインをカスタマイズできるモジュール式のアーキテクチャを提供します。主な特徴には、セッションベースのメモリストア、ツール関数またはプラグインの登録用レジストリ、柔軟なプロンプトテンプレート、一元化されたLLMクライアントインターフェースが含まれます。エージェントは逐次タスクを実行したり、意思決定の分岐を行ったり、REST APIやローカルスクリプトと連携できます。Nestorはフレームワークに依存しない設計で、OpenAI、Azure、またはセルフホスト型のLLM提供者と連携できます。

Labsは大規模言語モデルを使ってAIエージェントを定義し実行するためのオープンソースの埋め込み可能なドメイン固有言語です。プロンプトの宣言、コンテキストの管理、条件分岐、外部ツール（例：データベース、API）との連携を行う構造を提供します。Labsを使えば、開発者はエージェントのワークフローをコードとして記述し、データ取得、分析、生成などの多段階タスクをオーケストレーションします。フレームワークはDSLスクリプトを実行可能なパイプラインにコンパイルし、ローカルまたは本番環境で実行可能です。LabsはインタラクティブREPL、コマンドラインツールと標準的なLLMプロバイダーとの連携をサポートし、モジュール式の拡張アーキテクチャによりカスタム関数やユーティリティの追加が容易です。軽量なランタイムは低オーバーヘッドと既存アプリへのシームレスな埋め込みを実現します。