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。

マルチエージェントアーキテクチャは、共有目標に向けて協働する複数のAIエージェントを定義、登録、調整するための拡張性が高くスケーラブルなプラットフォームを提供します。メッセージブローカー、ライフサイクル管理、動的エージェント生成、カスタマイズ可能な通信プロトコルを含みます。開発者は、データフェッチャー、NLPプロセッサー、意思決定者などの専門的なエージェントを構築し、コアランタイムにプラグインとして組み込むことで、データ集約や自律的な意思決定ワークフローなどのタスクに対応できます。モジュラー設計によりプラグイン拡張が可能で、既存のMLモデルやAPIとも連携します。

Thousand Birdsは、Python SDKとCLIを使用してエージェントの動作を定義・構成できる拡張性のあるAIエージェントフレームワークです。エージェントは複数ステップのワークフローを計画し、ウェブ検索とブラウザセッションと連携し、ファイルの読み書きや外部APIの呼び出し、状態保持メモリの管理が可能です。カスタムツールやデータコネクタを追加できるプラグインモジュールをサポートしています。内蔵のオーケストレーションエンジンは、タスクのスケジューリング、リトライ処理、実行詳細のログ記録を行います。開発者はエージェントの連結、並列実行の有効化、パフォーマンス監視を構造化された出力を通じて行えます。Thousand Birdsは、自律アシスタントの展開を加速し、研究、データ抽出、自動化、実験プロトタイプに適しています。