Minervaは、大規模言語モデルを用いて複雑なワークフローを自動化するように設計された拡張性のあるAIエージェントフレームワークです。開発者は、Web検索、API呼び出し、ファイル処理などの外部ツールと統合し、カスタムの計画戦略を定義し、会話または永続メモリを管理できます。Minervaは同期および非同期のタスク実行をサポートし、設定可能なログ記録とプラグインアーキテクチャにより、リアルワールドシナリオで推論、計画、ツール使用を行うインテリジェントエージェントの試作、テスト、展開を容易にします。

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。

Sagaは、複数ステップのワークフローを計画し実行するAIエージェントの構築に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、目標をアクションに分割するプランナーモジュール、会話とタスクのコンテキスト用のメモリストア、外部サービスやスクリプトを統合するツールレジストリがあります。エージェントは非同期に動作し、セッション間の状態を管理し、カスタムツールの開発をサポートします。Sagaは、データ収集、アラート、インタラクティブQ&Aなどのタスクを自動化し、あなたのPython環境内で自律型アシスタントの迅速な試作を可能にします。