Agents from Scratch TSは、LangChainを用いてゼロからAIエージェントを構築する方法を示すオープンソースのTypeScriptフレームワークです。外部ツールの定義と登録、会話メモリの管理、ユーザ入力の適切なエージェントへのルーティング、複数のLLM呼び出しのチェーン化についてのサンプルコードを含みます。開発者はこれを利用して、ベストプラクティスの理解やエージェントの挙動のカスタマイズ、新たな機能（Web検索、データ取得、カスタムプラグインによるタスク自動化やインタラクティブなアシスタントの構築）を行えます。

LocalAIは、さまざまなAIモデルをローカルで展開し、使用するためのオープンソースソリューションです。OpenAIと互換性のあるドロップイン置き換えREST APIとして機能し、先進的なハードウェアは不要で、テキスト、音声、ビデオ、画像の生成をサポートしています。GGML量子化や音声クローン機能などの機能も含まれています。

MARO（Multi-Agent Resource Optimization）は、サプライチェーン、ロジスティクス、リソース管理シナリオにおいてマルチエージェント強化学習エージェントの開発と評価をサポートするPythonベースのフレームワークです。インベントリ管理、トラックスケジューリング、クロスドッキング、コンテナレンタル等の環境テンプレートを含みます。MAROは統一されたエージェントAPI、実験記録用のビルトイントラッカー、大規模訓練のための並列シミュレーション機能、性能分析用の可視化ツールを提供します。モジュール式で拡張性があり、一般的なRLライブラリと連携可能で、再現性のある研究とAI駆動の最適化ソリューションの迅速なプロトタイピングを実現します。

Molmoaiは、アレン研究所による画期的なオープンソースのマルチモーダルAIモデルです。開放型と閉鎖型AIモデルのギャップを埋めることを目的としており、卓越した画像理解と効率を提供します。Molmoaiは従来の視覚理解を超え、さまざまなアプリケーションに対する実行可能な洞察を提供します。その高度な機能により、研究者から開発者まで幅広いユーザーのためにAIをよりアクセスしやすく、効果的にします。

Multi-Agent AI Assistantは、複数のGPT搭載エージェントを調整するモジュール式のPythonフレームワークであり、各エージェントには計画、研究、分析、実行などの役割が割り当てられています。システムはエージェント間のメッセージ伝達、メモリ保存、外部ツールやAPIとの連携をサポートし、複雑なタスクの分解と協働解決を可能にします。開発者はエージェントの動作をカスタマイズし、新たなツールキットを追加し、シンプルな設定ファイルでワークフローを構成できます。専門エージェント間の分散推論を活用し、自動研究、データ分析、意思決定支援、タスク自動化を促進します。リポジトリには、一般的なワークフローやエージェント設定のサンプル実装やテンプレートが含まれており、ビジネス、教育、研究の環境でエンドツーエンドのワークフローを処理できるインテリジェントアシスタントやデジタルワーカーの迅速な試作が可能です。

Nagato AIは、タスクの計画、メモリ管理、ツール統合を組み合わせて自律的なワークフローを調整する拡張可能なAIエージェントフレームワークです。ユーザーはカスタムツールやAPIを定義でき、情報の取得やアクションの実行、長時間のセッションにわたる会話のコンテキスト維持が可能です。プラグインアーキテクチャと会話UIを備え、多様なシナリオに適応します－研究支援やデータ分析から個人の生産性向上、自動顧客対応まで－、完全なオープンソースで開発者に優しい設計です。