万能なカスタマイズ可能なエージェントツール

多様な用途に対応可能なカスタマイズ可能なエージェントツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

カスタマイズ可能なエージェント

  • メモリ、ツール統合、カスタマイズ可能な意思決定戦略を備えた自律型AIエージェントを可能にする軽量JavaScriptライブラリ。
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    js-agentとは?
    js-agentは、開発者に対してJavaScriptで自律型AIエージェントを作成するためのミニマルでありながら強力なツールキットを提供します。会話のメモリ、関数呼び出しツール、カスタマイズ可能なプランニング戦略、エラー処理の抽象化を提供します。これにより、プロンプトの設定、状態の管理、外部APIの呼び出し、複雑なエージェントの振る舞いの調整を簡単なモジュール式APIで迅速に行えます。Node.js環境での実行を想定し、OpenAI APIとシームレスに連携します。
  • LaVagueはカスタマイズ可能なウェブエージェントを構築するためのオープンソースフレームワークです。
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    LaVagueとは?
    LaVagueは、ウェブエージェントを迅速かつ効率的に構築およびデプロイするために設計されたオープンソースフレームワークです。ユーザーは、データ入力から包括的な情報取得まで、ウェブアプリケーション全体のタスクを自動化するさまざまなエージェントを作成できます。このフレームワークは、Llama 3 8bなどのローカルモデルとの統合をサポートしており、AI駆動の自動化で運営の向上を目指す企業にとって多用途な選択肢になります。LaVagueを使用すると、開発者は特定のワークフローに適合するようにエージェントを調整でき、効率性と生産性を向上させます。
  • Maxun.devを使えば、カスタムAIエージェントの設計、訓練、展開が可能であり、ワークフローの自動化、タスク管理、APIの統合を行えます。
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    Maxun.devとは?
    Maxun.devは、ノーコード/ローコードのAIエージェントフレームワークであり、開発者や企業が特定のタスクに合わせたインテリジェントエージェントを作成できるようにします。ユーザーは視覚的なインターフェースを通じてエージェントのワークフローを定義し、外部APIやデータソースを統合し、コンテキスト理解用のメモリモジュールを設定できます。プラットフォームは複数エージェントの調整、リアルタイム監視、パフォーマンス分析をサポートし、エージェントの動作を最適化します。コラボレーションツール、バージョン管理、一クリック展開により、プロトタイプから本番までのライフサイクルを簡素化し、カスタマーサポート、ドキュメント管理、ビジネスプロセスのAI駆動の自動化を加速します。
  • Micro-agentは、ツール、メモリ、思考の連鎖計画を備えたカスタマイズ可能なLLMエージェントを構築できる軽量のJavaScriptライブラリです。
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    micro-agentとは?
    Micro-agentは、大規模言語モデルを使用した高度なAIエージェントの作成を容易にする、軽量で意見を持たないJavaScriptライブラリです。エージェント、ツール、プランナー、メモリストアなどのコア抽象を公開し、開発者はカスタムの会話フローを組み立てることができます。エージェントは、外部APIや内部ユーティリティをツールとして呼び出し、動的なデータ取得やアクション実行を可能にします。このライブラリは、短期的な会話のメモリと長期的な永続メモリの両方をサポートし、セッション間のコンテキストを維持します。プランナーは、思考の連鎖を調整し、複雑なタスクをツール呼び出しや言語モデルのクエリに分解します。設定可能なプロンプトテンプレートと実行戦略により、Micro-agentはフロントエンドWebアプリ、Node.jsサービス、エッジ環境にシームレスに適応し、チャットボットやバーチャルアシスタント、自律意思決定システムの基盤を提供します。
  • Neon DBとOpenAI APIを使用してAzure Functionsで協調型AIエージェントを展開するためのフレームワーク。
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    Multi-Agent AI on Azure with Neon & OpenAIとは?
    マルチエージェントAIフレームワークは、クラウド環境で複数の自律エージェントを調整するためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。NeonのPostgres互換のサーバーレスデータベースを使用して会話履歴とエージェントの状態を保存し、Azure Functionsでエージェントロジックを大規模に実行し、OpenAI APIで自然言語理解と生成を行います。ビルトインのメッセージキューとロールベースの挙動により、調査、スケジューリング、カスタマーサポート、データ分析などのタスクでエージェントが協力できます。開発者は、エージェントのポリシー、メモリルール、ワークフローを多様なビジネス要件に合わせてカスタマイズできます。
  • カスタマイズ可能な役割、メッセージパッシング、およびタスク調整を備えた動的AIエージェント間の相互作用をオーケストレーションするPythonベースのフレームワーク。
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    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionとは?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionは、複数の自律型AIエージェントで構成されたシステムの設計、構成、および実行のための柔軟な環境を提供します。各エージェントには特定の役割、目的、および通信プロトコルを割り当てることができます。このフレームワークは、メッセージのパッシング、会話のコンテキスト、および逐次または並列の相互作用を管理します。OpenAI GPTや他のLLM API、カスタムモジュールとの統合をサポートしています。ユーザーはYAMLやPythonスクリプトを用いてシナリオを定義し、エージェントの詳細、ワークフローステップ、および停止条件を指定します。システムはすべてのインタラクションを記録し、デバッグや分析のために保持し、協力、交渉、意思決定、および複雑な問題解決の実験においてエージェントの動作を詳細に制御できます。
  • Neocortexは、記憶、タスクオーケストレーション、マルチエージェントコラボレーションを備えたAI駆動型のパーソナルアシスタントです。
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    Neocortexとは?
    Neocortexは、個人の知識のハブとタスクマネージャーとして機能するウェブベースのAIプラットフォームです。長期記憶を使って情報を保存・検索し、リサーチ、要約、計画タスクを処理するインテリジェントエージェントを作成し、ドキュメント、カレンダー、APIと連携します。チャットを通じて過去の洞察を照会したり、レポートを生成したり、カスタムエージェントにワークフローを委任したりできます。Neocortexはコンテキストを継続的に最適化し、積極的なリマインダーを提供し、チーム間のコラボレーションをサポートします。
  • OmniMind0は、ビルトインのメモリ管理とプラグイン統合を備えた、自律型マルチエージェントワークフローを可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。
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    OmniMind0とは?
    OmniMind0は、Pythonで書かれた包括的なエージェントベースのAIフレームワークであり、複数の自律エージェントの作成とオーケストレーションを可能にします。各エージェントは、データ取得、要約、意思決定などの特定のタスクを処理するように設定でき、RedisやJSONファイルなどのプラグイン可能なメモリバックエンドを通じて状態を共有します。内蔵のプラグインアーキテクチャは、外部APIやカスタムコマンドで機能を拡張でき、OpenAI、Azure、Hugging Faceのモデルをサポートし、CLI、REST APIサーバー、またはDockerを通じて柔軟にワークフローに統合できます。
  • オープンソースフレームワークで、自律AIエージェントをオーケストレーションし、目標をタスクに分解し、アクションを実行し、結果を動的に改善します。
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    SCOUT-2とは?
    SCOUT-2は、大規模な言語モデルによって動作する自律エージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。目標の分解、タスクの計画、実行エンジン、フィードバック駆動の反省モジュールを含みます。開発者はトップレベルの目標を定義し、SCOUT-2は自動的にタスクツリーを生成し、担当エージェントに実行を割り当て、進行状況を監視し、結果に基づいてタスクを調整します。OpenAI APIと連携し、カスタムプロンプトやテンプレートを用いてさまざまなワークフローをサポート可能です。
  • 長期記憶とマルチチャネル統合を備えたAIエージェントを設計・訓練・展開できるノーコードプラットフォーム。
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    Strands Agentsとは?
    Strands Agentsは、インテリジェントなアシスタントを作成するためのフルスタック環境を提供します。ユーザーは会話フローを定義し、知識ベースを管理し、記憶設定を調整し、Webhooksや外部APIと連携可能です。パフォーマンス測定の分析、バージョン管理チームコラボレーションツール、Webチャット、モバイル、埋め込みウィジェットへのシームレスな展開も可能です。プログラミングスキルは不要 — ビジュアルエディタを使って挙動をカスタマイズし、多数のクエリを処理できるエージェントにスケールできます。
  • LLMs、メモリ、計画、ツールオーケストレーションを統合した自律型AIエージェントを構築するためのオープンソースのPythonフレームワーク。
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    Strands Agentsとは?
    Strands Agentsは、自然言語の推論、長期メモリ、外部API/ツール呼び出しを組み合わせたインテリジェントエージェントを作成するためのモジュラーなアーキテクチャを提供します。開発者は、プランナー、エグゼキュータ、メモリコンポーネントの設定、任意のLLM(例:OpenAI、Hugging Face)のプラグイン、カスタムアクションスキーマの定義、タスク間の状態管理が可能です。ビルトインのロギング、エラーハンドリング、拡張可能なツールレジストリにより、研究、データ分析、デバイス制御、デジタルアシスタントなどのエージェントの試作と展開を加速します。共通のエージェントパターンを抽象化することで、ボイラープレートを削減し、信頼性の高いメンテナブルなAI駆動の自動化のベストプラクティスを促進します。
  • 複数のAIエージェントを協調させたワークフローを実現するJavaScriptフレームワーク。動的なタスク配分と計画を可能にします。
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    Super-Agent-Partyとは?
    Super-Agent-Partyは、各エージェントが計画、調査、下書き、レビューなどの異なる役割を担うPartyオブジェクトの定義を可能にします。各エージェントは、カスタムのプロンプト、ツール、モデルパラメータで設定可能です。フレームワークは、メッセージルーティングと共有コンテキストを管理し、エージェントがリアルタイムでサブタスクに協力できるようにします。サードパーティサービス用のプラグイン連携や、柔軟なオーケストレーション戦略、エラー処理ルーチンもサポートします。直感的なAPIにより、エージェントの追加や削除、ワークフローの連結、エージェント間の対話のビジュアル化が可能です。Node.js上に構築され、主要クラウドプロバイダーと互換性があり、スケーラブルでメンテナンスしやすいAIマルチエージェントシステムの開発を促進します。
  • エージェントの挙動(整列、凝集、分離)をリアルタイムで示すカスタマイズ可能な群知能シミュレーター。
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    Swarm Simulatorとは?
    Swarm Simulatorは、リアルタイムのマルチエージェント実験に適したカスタマイズ可能な環境を提供します。ユーザーは整列、凝集、分離の主要な挙動パラメータを調整し、視覚的なキャンバス上でエマージングなダイナミクスを観察できます。インタラクティブなUIスライダー、エージェント数の動的調整、分析用のデータエクスポートをサポートします。教育デモ、研究のプロトタイピング、または群知能の原理の趣味の探求に最適です。
  • メモリ、計画、動的ツール統合を備えたマルチ認知プロセスを調整するOpenAIベースの最小限のエージェント。
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    Tiny-OAI-MCP-Agentとは?
    Tiny-OAI-MCP-Agentは、OpenAI APIを基盤とした小型の拡張可能エージェントアーキテクチャを提供します。推論、記憶、ツール使用を行うマルチ認知プロセス(MCP)ループを実装。ツール(API、ファイル操作、コード実行)を定義し、エージェントはタスクを計画し、コンテキストを呼び出し、ツールを呼び出し、結果を反復します。この最小限のコードベースにより、開発者は自律的なワークフローやカスタムヒューリスティクス、高度なプロンプトパターンを実験でき、API呼び出し、状態管理、エラー回復を自動的に処理します。
  • xBrainは、Python APIを通じてマルチエージェントのオーケストレーション、タスク委譲、ワークフロー自動化を可能にするオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    xBrainとは?
    xBrainは、Pythonアプリケーション内で自律エージェントを作成、構成、およびオーケストレーションするためのモジュラーアーキテクチャを提供します。ユーザーは、データ取得、分析、生成などの特定の能力を持つエージェントを定義し、それらをワークフローに組み込みます。各エージェントは通信やタスクの委譲を行います。フレームワークには、非同期実行の管理用スケジューラ、外部APIと統合するためのプラグインシステム、リアルタイム監視とデバッグ用のログ機能が含まれます。xBrainの柔軟なインターフェースは、カスタムメモリ実装やエージェントテンプレートをサポートし、さまざまなドメインに合わせた挙動の調整が可能です。チャットボットやデータパイプライン、研究実験において、xBrainは最小限のボイラープレートコードで複雑なマルチエージェントシステムの開発を加速します。
  • AgentSimulationは、カスタマイズ可能な操縦行動を持つリアルタイムの2D自律エージェントシミュレーションのためのPythonフレームワークです。
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    AgentSimulationとは?
    AgentSimulationは、Pygame上に構築されたオープンソースのPythonライブラリで、複数の自律エージェントを2D環境でシミュレートします。エージェントの特性、操縦行動(探索、逃走、散歩)、衝突検出、パス検索、インタラクティブルールを設定できます。リアルタイムレンダリングとモジュラー設計により、迅速なプロトタイピング、教育用シミュレーション、小規模な群知能やマルチエージェント相互作用の研究をサポートします。
  • エージェントスピーク(L)のためのJavaベースのインタプリタであり、開発者がBDI対応の知能エージェントを構築、実行、管理できるようにします。
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    AgentSpeakとは?
    エージェントスピークは、BDI(Belief-Desire-Intention)自律エージェントの作成と管理を促進するためのJavaをベースとしたオープンソースのAgentSpeak(L)プログラミング言語の実装です。エージェントスピークはエージェントの信念ベースを維持し、イベントをトリガーし、現在の信念と目標に基づいてプランを選択・実行するランタイム環境を備えています。インタプリタは並行エージェントの実行、動的プランの更新、カスタマイズ可能なセマンティクスをサポートします。モジュール設計により、開発者はプラン選択や信念修正などのコアコンポーネントを拡張できます。エージェントスピークは学術・産業界の開発者に、知能エージェントのプロトタイピング、シミュレーション、展開を支援します。
  • モジュール化されたメモリー、プランニング、およびツール統合を提供するオープンソースのPythonフレームワークで、LLMを活用した自律エージェントの構築を支援します。
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    CogAgentとは?
    CogAgentは研究志向のオープンソースPythonライブラリで、AIエージェント開発の効率化を目的としています。メモリ管理、プランニングと推論、ツール及びAPIの統合、Chain-of-Thought実行のためのコアモジュールを提供します。その高いモジュール性により、ユーザはカスタムツール、メモリストア、エージェントポリシーを定義し、会話型チャットボット、自治型タスクプランナー、自動化ワークフローシナリオを作成可能です。CogAgentはOpenAI GPTやMeta LLaMAなどの主要なLLMと連携でき、研究者や開発者は多様な実세계アプリケーションに向けて実験、拡張、スケールさせることができます。
  • Arakoo.aiは、カスタマイズ可能なAIエージェントを提供し、顧客サポート、リード獲得、ルーチンワークをシームレスに自動化します。
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    Arakoo.aiとは?
    Arakoo.aiは、反復作業の自動化とインテリジェントなバーチャルアシスタントを通じた顧客とのやり取りの向上を目的としたAIエージェントプラットフォームです。ユーザーは、サポートボット、セールスアシスタント、スケジューリングボットなど、事前に作成されたエージェントテンプレートのライブラリから選択、またはビジュアルワークフロービルダーを使用してカスタムエージェントを作成できます。このプラットフォームは、CRMシステム、メッセージングアプリ、チケッティングツールと連携し、エージェントがデータを取得し、問い合わせに回答し、複雑な問題をシームレスにエスカレーションできるようにします。さらに、エージェントのパフォーマンス、会話指標、ユーザー満足度を追跡する分析ダッシュボードも提供します。高度なNLP能力により、エージェントはコンテキストと意図を理解し、反復学習機能により実世界の対話に基づく継続的な改善を可能にします。
  • ツール統合、メモリ、タスクオーケストレーションを備えた自律型AIエージェントを構築できるコードレシピのリポジトリ。
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    Practical AI Agentsとは?
    Practical AI Agentsは、大規模言語モデルを利用した自律エージェントを構築するための包括的なフレームワークと即使用可能な例を提供します。APIツール(例:ウェブブラウザ、データベース、カスタム関数)の統合、RAGスタイルのメモリ実装、会話コンテキストの管理、動的計画を示しています。チャットボット、データ分析支援、タスク自動化スクリプト、研究ツールなどに例を適応可能です。リポジトリにはノートブック、Dockerfile、設定ファイルが含まれ、環境間でのセットアップと展開を効率化します。
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