万能なタスク分解ツール

多様な用途に対応可能なタスク分解ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

タスク分解

  • SeeActは、LLMに基づく計画と視覚認識を使用してインタラクティブなAIエージェントを可能にするオープンソースのフレームワークです。
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    SeeActとは?
    SeeActは、観察されたシーンに基づいてサブゴールを生成する大規模言語モデルによる計画モジュールと、サブゴールを環境固有のアクションに翻訳する実行モジュールの2段階パイプラインで視覚と言語のエージェントを強化するように設計されています。認識バックボーンは、画像やシミュレーションからオブジェクトとシーンの特徴を抽出します。モジュール式のアーキテクチャにより、計画者や認識ネットワークの交換が容易になり、AI2-THOR、Habitat、およびカスタム環境での評価をサポートします。SeeActは、エンドツーエンドのタスク分解、グラウンディング、実行を提供することで、対話型体験AIの研究を促進します。
  • アジャイルチームのためのAI駆動のプロダクトプランニング。
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    Rhythmicとは?
    RhythmicはヒューマンセントリックAIを活用して、アジャイルチームがアイデアを具体的な計画に変える手助けをします。当社のAIは、ビジネスケースをエピックに変換したり、複雑なタスクを分解したり、ユーザージャーニーをシミュレーションしたり、効果的に優先順位を付けたりします。既存のツールと統合することで、Rhythmicは生産性を大幅に向上させ、インテリジェントな見積もり、カスタマイズされた提案、プロジェクト管理の制御を提供します。早期アクセスプログラムに参加して、プロダクトプランニングプロセスを革新しましょう。
  • 目標設定と習慣形成のためのAI駆動アプリ。
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    Stridlyとは?
    Stridlyは、ユーザーが個人的および職業的な願望を達成するのを助けるために設計された革新的なAI駆動の目標設定アプリです。このアプリを使用すると、シンプルな習慣から野心的な夢に至るまで、任意の目標を設定でき、これらをユーザーの特定のニーズに合わせた小さく実行可能なクエストに分解します。AI駆動のアドバイスと適応学習により、Stridlyはユーザーが軌道に乗るのを助けるためにパーソナライズされたヒント、リソース、モチベーションを提供します。ユーザーの旅を明確なタイムラインとマイルストーンで視覚化し、新しい習慣を日常生活に統合することで、長期的な成功を促進します。Stridlyは、目標達成において構造化されたガイダンスとサポートを求めるすべての人に向けられています。
  • AgentSmithは、LLMベースのアシスタントを使用した自律型マルチエージェントワークフローを調整するオープンソースフレームワークです。
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    AgentSmithとは?
    AgentSmithは、複数のAIエージェントを協力して定義、設定、および実行できるPython製のモジュール式エージェントオーケストレーションフレームワークです。各エージェントはリサーチャー、プランナー、コーダー、レビュアーなどの役割を割り当てられ、内部メッセージバスを介して通信します。メモリ管理にはFAISSやPineconeなどのベクトルストアを使用し、タスクのサブタスク化や自動監督もサポートします。エージェントとパイプラインは人間が読めるYAMLファイルで構成され、OpenAI APIやカスタムLLMとシームレスに統合できます。ロギング、モニタリング、エラー処理も内蔵し、ソフトウェア開発フローの自動化、データ分析、意思決定支援システムに最適です。
  • OpenAI搭載のエージェントで、各ステップの実行前にタスク計画を生成し、構造化されたマルチステップの問題解決を可能にします。
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    Bot-With-Planとは?
    Bot-With-Planは、実行前に詳細な計画を生成するモジュール式のPythonテンプレートを提供します。OpenAI GPTを使用してユーザーの指示を解析し、タスクを逐次的なステップに分解し、計画を検証し、その後外部ツール(ウェブ検索や計算機など)を介して各ステップを実行します。このフレームワークにはプロンプト管理、計画解析、実行のオーケストレーション、エラー処理が含まれます。計画と実行のフェーズを分離することで、監視性の向上、デバッグの容易さ、新しいツールや機能の拡張性を提供します。
  • IoAは、AIエージェントを調整してカスタマイズ可能な複数ステップのLLM駆動ワークフローを構築するオープンソースのフレームワークです。
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    IoAとは?
    IoAは、複数のAIエージェントを統合したワークフロー内で定義、調整、実行するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主要なコンポーネントには、ハイレベルな目標を分解するプランナー、特殊化されたエージェントにタスクを割り当てるエグゼキューター、コンテキスト管理のためのメモリモジュールがあります。外部APIやツールキットとの統合、リアルタイムモニタリング、カスタマイズ可能なスキルプラグインをサポートします。開発者は、既存のモジュールを組み合わせるか、カスタムロジックで拡張することで、自律アシスタントやカスタマーサポートボット、データ処理パイプラインを迅速に試作できます。
  • 軽量なPythonフレームワークで、自律型AIエージェントがOpenAI APIを通じて計画、タスク生成、情報取得を可能にします。
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    mini-agiとは?
    mini-agiは、最小限でモジュール式のフレームワークを提供することで、自律型AIエージェントの作成を容易にします。Pythonで書かれ、OpenAIの言語モデルを活用して高レベルの目標を解釈し、それをサブタスクに分解し、HTTPリクエストやファイル操作、カスタムアクションなどのツール呼び出しを調整します。フレームワークには、エージェントの状態と結果を追跡するメモリストレージ、コストに基づくヒューリスティックによるタスク分解用のプランナーモジュール、そしてツールを順次呼び出すエグゼキューターモジュールが含まれます。設定ファイルを使用して、カスタムツールを注入したり、プロンプトテンプレートを定義したり、計画深度を調整可能です。mini-agiの軽量アーキテクチャは、研究クエリの実行、自動化ワークフロー、コードの自律生成を行うAIエージェントのプロトタイプに最適です。
  • Proactive AI Agentsは、タスク計画を備えた自律的なマルチエージェントシステムの構築を可能にするオープンソースのフレームワークです。
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    Proactive AI Agentsとは?
    Proactive AI Agentsは、高度な自律エージェントエコシステムの構築を目的としたデベロッパー中心のフレームワークで、大規模な言語モデルを基盤としています。エージェント作成、タスクの分解、エージェント間通信のための標準機能を提供し、複雑な多段階目標のシームレスな調整を可能にします。各エージェントは、カスタムツール、メモリストレージ、計画アルゴリズムを搭載でき、ユーザーニーズの積極的な予測やタスクのスケジューリング、戦略の動的調整が可能です。フレームワークは、新しい言語モデル、ツールキット、ナレッジベースのモジュール式統合をサポートし、組み込みのロギングと監視機能を備えています。エージェントのオーケストレーションの複雑さを抽象化し、研究、自動化、エンタープライズ用途のAI駆動ワークフロー開発を促進します。
  • 計画、ツール統合、反復的な問題解決を可能にする自律型LLMエージェントを備えたオープンソースのPythonフレームワーク。
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    Agentic Solverとは?
    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。
  • LangGraphを使用した動的タスクオーケストレーションとマルチエージェント通信を可能にするモジュール型AIエージェントを作成できるPythonフレームワークです。
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    AI Agents with LangGraphとは?
    AI Agents with LangGraphは、グラフ表現を利用して自律的なAIエージェント間の関係と通信を定義します。各ノードはエージェントまたはツールを表し、タスクの分解、プロンプトのカスタマイズ、動的なアクションルーティングを可能にします。このフレームワークは一般的なLLMsとシームレスに連携し、カスタムツール関数、メモリストア、デバッグ用ログ出力もサポートします。開発者は複雑なワークフローのプロトタイピング、多ステップの自動化、およびコラボレーションエージェントのやり取りを数行のPythonコードで実現できます。
  • Automataは、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フレームワークで、計画、実行、ツールやAPIとの連携が可能です。
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    Automataとは?
    Automataは、JavaScriptとTypeScriptでの自律型AIエージェントの作成を目的とした開発者向けフレームワークです。タスク分解のためのプランナー、コンテキスト保持のためのメモリモジュール、HTTPリクエストやデータベースクエリ、カスタムAPI呼び出しのためのツール統合など、モジュール式のアーキテクチャを提供します。非同期実行、プラグイン拡張、構造化された出力をサポートし、多段階推論を行い、外部システムと連携し、知識基盤を動的に更新できるエージェントの開発を効率化します。
  • メモリ、思考の連鎖推論、多段階計画を備えた高速なLLMエージェントを提供するオープンソースのPythonフレームワーク。
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    Fast-LLM-Agent-MCPとは?
    Fast-LLM-Agent-MCPは、メモリ管理、思考の連鎖推論、多段階計画を組み合わせたAIエージェントを構築するための軽量なオープンソースPythonフレームワークです。開発者はOpenAI、Azure OpenAI、ローカルLlamaなどのモデルと統合し、会話のコンテキストを維持し、構造化された推論の_trace_を生成し、複雑なタスクを実行可能なサブタスクに分解できます。そのモジュール式設計により、カスタムツールやメモリストアの統合が可能で、バーチャルアシスタント、意思決定支援システム、自動カスタマーサポートボットなどのアプリケーションに最適です。
  • 動的マルチエージェントリトリーバル拡張生成パイプラインを柔軟に連携させるためのオープンソースのPythonフレームワーク。
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    Dynamic Multi-Agent RAG Pathwayとは?
    ダイナミックマルチエージェントRAGパスウェイは、各エージェントが文書検索、ベクター検索、要約、生成などの特定のタスクを処理し、中央のオーケストレーターが動的に入力と出力をルーティングするモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はカスタムエージェントを定義し、シンプルな設定ファイルを用いてパイプラインを組み立て、ビルトインのロギング、モニタリング、プラグインサポートを活用できます。このフレームワークにより、複雑なRAGベースのソリューションの開発が加速され、適応的なタスク分解や並列処理によるスループットと精度の向上が実現します。
  • Lagentは、LLMを活用した計画、ツール利用、多段階タスクの自動化を orchestrate 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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    Lagentとは?
    Lagentは、大規模言語モデルの上に構築されたインテリジェントエージェントを作成できる開発者向けフレームワークです。サブゴールに分解する動的計画モジュール、長時間セッションにわたるコンテキストを維持するメモリストア、API呼び出しや外部サービスアクセス用のツール統合インターフェースを提供します。カスタマイズ可能なパイプラインにより、エージェントの振る舞い、プロンプト戦略、エラー処理、出力解析を定義できます。Lagentのロギングとデバッグツールは意思決定ステップを監視しやすくし、スケーラブルなアーキテクチャはローカル、クラウド、エンタープライズ環境での展開をサポートします。自律型アシスタント、データ解析ツール、ワークフローの自動化の構築を高速化します。
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