AGNO Agent UIは、AIエージェントのチャット体験構築に最適化されたReactコンポーネントライブラリです。事前に構築されたチャットウィンドウ、メッセージバブル、入力フォーム、ローディングインジケーター、エラー処理パターンを含みます。リアルタイムストリーミングによるモデル応答を活用し、カスタムフックで会話の状態を管理し、テーマを調整してブランドに合わせることも可能です。このライブラリは、LangChainなどの主要なエージェントフレームワークと連携し、複数ステップのワークフローやプラグインのサポートを実現します。応答性のあるデザインとARIA準拠により、アクセシブルでクロスデバイスな操作を可能にし、チームはエージェントのロジックに集中できるようになります。

AiChatは、役割に基づくプロンプト管理、メモリ処理、ストリーミング応答機能を提供する多用途ツールキットです。ユーザーはシステム、アシスタント、ユーザーなど複数の対話役割を設定でき、対話の文脈や動作を形作ります。外部APIやデータ取得、カスタムロジックに対応したプラグイン統合により、機能のシームレスな拡張が可能です。モジュラー設計により、言語モデルの交換やフィードバックループの設定も容易です。内蔵のメモリ機能は、セッション間のコンテキストを維持し、ストリーミングAPIは低遅延のインタラクションを実現します。ドキュメントとサンプルプロジェクトにより、Web、デスクトップ、サーバ環境でのチャットボット展開を加速します。

AIFoundry-AgentService-Streamlitは、Streamlitで構築されたオープンソースのデモアプリであり、AIFoundryのAgentService APIを介して迅速にAIエージェントを起動できます。インターフェースには、エージェントプロフィールの選択、温度や最大トークン数などの会話パラメータの調整、会話履歴の表示のオプションが含まれています。ストリーミング応答、多数のエージェント環境のサポート、デバッグのためのリクエストとレスポンスのログもサポートします。Pythonで記述されており、さまざまなエージェント構成のテストと検証を簡素化し、プロトタイピングサイクルを加速し、本番展開前の統合作業の負担を軽減します。

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。

Chatchat Liteは、ブラウザ上で動作するオープンソースの軽量チャットUIフレームワークで、OpenAI、Azure、カスタムHTTPエンドポイント、ローカル言語モデルを含む複数のAIバックエンドと接続できます。リアルタイムのストリーミング応答、Markdownレンダリング、コードブロックフォーマット、テーマ切替、会話履歴の保存機能を提供し、開発者はカスタムプラグイン、環境別設定、およびセルフホストやサードパーティのAIサービスへの適応性を拡張でき、プロトタイプ、デモ、実稼働チャットアプリに最適です。

DelphiGeminiは、GoogleのGemini LLM APIをラップした軽量で使いやすいDelphi用のラッパーを提供します。認証、リクエストのフォーマット、レスポンス解析を行い、プロンプトを送信してテキストの補完やチャット応答を受け取ることができます。ストリーミング出力に対応しており、リアルタイムでトークンを表示可能です。同期および非同期のメソッド、設定可能なタイムアウト、詳細なエラー報告も可能です。チャットボット、コンテンツ生成、翻訳、要約、またはAI搭載の機能を直接Delphiアプリに構築するのに利用してください。

LLM駆動のRAGシステムは、リクエストに応じた関連コンテキストを取得し、埋め込みコレクションのモジュール、FAISS、Pinecone、Weaviateによるインデックス付け、リアルタイムのコンテキスト検索を提供する開発者向けのフレームワークです。LangChainラッパーを使ってLLM呼び出しを調整し、プロンプトテンプレート、ストリーミング応答、多ベクトルストアアダプターをサポートします。知識ベースのエンドツーエンドの展開を簡素化し、埋め込みモデルの設定からプロンプト設計、結果後処理までカスタマイズ可能です。

MIU CS589 AI Agent APIは、カスタムAIエージェントを構築するための標準化されたインターフェースを提供します。開発者はエージェントの動作を定義し、外部ツールやサービスと連携し、HTTPエンドポイントを通じてストリーミングまたはバッチ応答を処理できます。このフレームワークは認証、リクエストルーティング、エラー処理、ロギングを標準で行います。完全に拡張可能で、新しいツールの登録、エージェントのメモリ調整、LLMパラメータの設定も行えます。実験、デモ、プロトタイプ作成に適しており、多ツール管理を簡素化し、AIエージェントの開発を加速します。

PowershellGPTは、開発者がPowerShellシェルから直接OpenAIのGPTモデルを呼び出せる包括的な拡張機能です。Invoke-ChatGPTやGet-ChatCompletionなどのコマンドレットを含み、プロンプトの送信、ストリーミング出力の受信、会話状態の管理が可能です。システムメッセージの定義や温度・トークンの制限設定、AIレスポンスの既存スクリプトやパイプラインへの統合も行えます。クロスプラットフォーム対応、暗号化されたAPIキーの保存、カスタマイズ可能な設定により、コード生成・リファクタリング・デバッグ・ドキュメント作成・自動化を効率化し、GPT駆動のインテリジェンスを直接スクリプトワークフローに埋め込みます。

AWSサンプルモデルコンテキストプロトコルデモは、大規模言語モデル（LLM）のコンテキスト管理とツール呼び出しの標準化パターンを示すオープンソースリポジトリです。JavaScript/TypeScript版とPython版の2つの完全なデモが含まれ、モデルコンテキストプロトコルを実装し、AWS Lambda関数を呼び出すAIエージェントの構築や会話履歴の維持、レスポンスのストリーミングを可能にします。サンプルコードは、メッセージのフォーマット化、関数引数のシリアル化、エラー処理、カスタマイズ可能なツール統合を示し、生成AIアプリのプロトタイピングを促進します。

HyperChatは、開発者中心のAIエージェントフレームワークで、会話型AIをアプリに簡単に埋め込めます。複数のLLMプロバイダーとの接続を統一し、セッションのコンテキストとメモリの永続性を管理し、応答性の高いUI向けに部分ストリーミングを提供します。内蔵の関数呼び出しやプラグイン機能により、外部APIを実行し、実世界のデータと連携した会話を強化します。モジュラーアーキテクチャとUIツールキットにより、素早いプロトタイピングと本番デプロイをWeb、Electron、Node.js環境で実現します。

Junjo Python APIは、開発者がPythonアプリケーションにAIエージェントを統合できるSDKです。エージェントの定義、LLMへの接続、Web検索やデータベース、カスタム関数などのツールのオーケストレーション、会話の記憶維持のための統一インターフェースを提供します。条件付きのタスクチェーンを構築し、レスポンスをストリーミングし、エラーを適切に処理できます。このAPIはプラグイン拡張、多言語処理、リアルタイムデータ取得をサポートし、自動カスタマーサポートやデータ分析ボットなどのユースケースを可能にします。豊富なドキュメント、コードサンプル、Pythonらしいデザインにより、Junjo Python APIは、インテリジェントエージェントをベースとしたソリューションの市場投入までの時間と運用コストを削減します。

Rusty Agentは、大規模な言語モデルを利用した自律型AIエージェントの作成を簡素化するために設計された、軽量ながらも強力なRustライブラリです。Agents、Tools、Memoryモジュールなどのコア抽象を導入し、HTTPクライアント、ナレッジベース、計算機など、カスタムツールの統合を定義し、マルチステップの会話をプログラム的にオーケストレーションします。ダイナミックなプロンプト構築やストリーミング応答、セッション間のコンテキストメモリの保存もサポートします。OpenAI API（GPT-3.5/4）とシームレスに連携し、他のLLMプロバイダー向けに拡張可能です。Rustの型安全性と高性能により、安全かつ並行してエージェントのワークフローを実行します。用途例には、自動データ分析、対話型チャットボット、タスク自動化パイプラインなどがあります。Rust開発者がインテリジェントな言語駆動エージェントをアプリケーションに組み込むことが可能です。

Ragsはリトリーバル強化生成アプリケーションを構築するためのモジュラーなパイプラインを提供します。FAISSやPineconeなどの人気のベクターストアと連携し、設定可能なプロンプトテンプレートや会話の文脈を維持するメモリモジュールを備えています。開発者はLlama-2、GPT-4、Claude2などのLLMプロバイダーを統合APIを通じて切り替えることができます。Ragsはストリーミング応答、カスタム前処理、評価フックをサポートします。その拡張性の高い設計により、プロダクション環境へのシームレスな統合、ドキュメントの自動取り込み、セマンティックサーチ、スケール可能な生成タスクが可能です。

Sharp-GPTは、インターフェースのカスタム属性を利用してプロンプトテンプレートを定義し、モデルを設定し、会話メモリを管理することで、.NET開発者が堅牢なAIエージェントを作成できるよう支援します。リアルタイムインタラクションのためのストリーミング出力、構造化応答のための自動JSONデシリアライゼーション、フォールバック戦略やロギングのサポートを備えています。プラグイン可能なHTTPクライアントとプロバイダー抽象化により、OpenAI、Azure、その他のLLMサービス間の切り替えも容易です。チャットボット、コンテンツ生成、要約、分類などに最適で、Sharp-GPTはWindows、Linux、macOS上でのボイラープレートを削減し、AIエージェントの開発を高速化します。