Advanced Agents Cookbooksは、LangChainベースのAIエージェントレシピのライブラリーを提供するコミュニティ主導のGitHubプロジェクトです。コンテキスト保持のためのメモリモジュール、外部データやAPI呼び出し用のカスタムツール統合、構造化された応答を行う関数呼び出しパターン、複雑な意思決定のための思考の連鎖計画、多段階ワークフローのオーケストレーションをカバーしています。これらの例を使って、ベストプラクティス、カスタマイズ、タスク自動化に役立つエージェントを迅速に開発できます。

CL4R1T4Sは、エージェント、メモリ、ツール、チェーンといったコア抽象を提供し、開発者がAIエージェントを構築することを支援します。エージェントはLLMを使用し、入力処理、外部関数の呼び出し、セッション間でのコンテキスト保持を行います。メモリモジュールは会話履歴やドメイン知識の保存を可能にします。ツールはAPI呼び出しをラップし、データ取得や操作の実行を行います。チェーンはドキュメント解析、データ抽出、反復クエリなどの複雑なタスクのために逐次的なステップを定義します。フレームワークはプロンプトテンプレート、関数呼び出し、エラー処理を透過的に管理します。CL4R1T4Sを使えば、チームはチャットボット、自動化、意思決定支援システムの試作を行い、Clojureの関数型パラダイムと豊かなエコシステムを活用できます。

Cyranoは、自然言語のプロンプトを通じて大規模言語モデルと外部ツールを調整するためのオープンソースPythonフレームワーク兼CLIです。ユーザーはカスタムツール（関数）を定義し、メモリやトークン制限を設定し、コールバックを処理できます。Cyranoは、LLMsのJSON応答の解析と指定されたツールの逐次実行を行います。シンプルさ、モジュール性、外部依存性ゼロを重視し、迅速なチャットボットの試作、自動化されたワークフローの構築、AI機能のアプリケーションへの迅速な統合を可能にします。

EasyAgentは、Pythonで自律型AIエージェントを構築するための包括的なフレームワークを提供します。OpenAI、Azure、ローカルモデルなどのプラグイン可能なLLMバックエンド、カスタマイズ可能な計画および推論モジュール、APIツール統合、永続メモリストレージを備えています。開発者は、シンプルなYAMLまたはコードベースの設定を通じてエージェントの動作を定義し、外部データアクセスのためのビルトイン関数呼び出しを活用し、複雑なワークフローのために複数のエージェントを調整できます。EasyAgentにはログ記録、監視、エラー処理、カスタマイズ用拡張ポイントも含まれており、そのモジュール式アーキテクチャは、顧客サポート、データ分析、自動化、研究などのドメインでのプロトタイピングとエージェント展開を加速します。

gpt-func-callingは、OpenAIの関数呼び出し機能を示す開発者向けツールキットで、チャットベースのAIが外部サービスと連携できるようにします。JSONで関数シグネチャを定義することで、開発者はGPT-3.5/4に関数を呼び出すタイミングを認識させ、自動的に引数をフォーマットし、レスポンスを構造化された形式で処理します。これにより、天気APIやデータベースクエリ、カスタムビジネスロジックとの統合が効率化され、一貫性のある信頼性の高い出力が得られます。

js-agentは、開発者に対してJavaScriptで自律型AIエージェントを作成するためのミニマルでありながら強力なツールキットを提供します。会話のメモリ、関数呼び出しツール、カスタマイズ可能なプランニング戦略、エラー処理の抽象化を提供します。これにより、プロンプトの設定、状態の管理、外部APIの呼び出し、複雑なエージェントの振る舞いの調整を簡単なモジュール式APIで迅速に行えます。Node.js環境での実行を想定し、OpenAI APIとシームレスに連携します。

LangGraph4jは、AIエージェントの操作—LLM呼び出し、関数呼び出し、データ変換—を有向グラフのノードとして表現し、エッジがデータフローをモデル化します。グラフを作成し、チャット、埋め込み、外部API、またはカスタムロジックのノードを追加し、それらを接続して実行します。フレームワークは実行順序を管理し、キャッシングを処理し、入力出力を記録し、新しいノードタイプで拡張可能です。同期・非同期処理をサポートし、チャットボット、ドキュメントQA、複雑な推論パイプラインに最適です。

LLM Functionsは、大規模言語モデルの応答と実際のコード実行をつなぐシンプルなフレームワークです。JSONスキーマを用いて関数を定義し、ライブラリに登録すると、LLMが適切なときに構造化された関数呼び出しを返します。ライブラリはそれらの応答を解析し、パラメータを検証し、正しいハンドラーを呼び出します。同期・非同期のコールバックやカスタムエラー処理、プラグイン拡張をサポートし、動的なデータ検索、外部API呼び出し、複雑なビジネスロジックをAI駆動の会話内に必要とするアプリケーションに最適です。

関数呼び出し対応のローカルLLMは、開発者が完全にローカルのハードウェア上で動作するAIエージェントを作成できるようにし、データプライバシーの懸念やクラウド依存を排除します。このフレームワークには、LLaMA、GPT4All、その他のオープンウェイトモデルなどのローカルLLMを統合するサンプルコードが含まれ、モデルが呼び出すことができる関数スキーマの設定方法も示しています。データ取得やシェルコマンドの実行、APIとの連携などのタスクを実行します。ユーザーは、カスタム関数エンドポイントの定義や、プロンプトのカスタマイズ、関数応答の処理を通じて設計を拡張できます。この軽量なソリューションにより、オフラインAIアシスタントやチャットボット、自動化ツールの構築が容易になり、多様なアプリケーションに対応可能です。

Simple-Agentは、Pythonで書かれたオープンソースのAIエージェントフレームワークで、OpenAI APIを利用してモジュール式の会話エージェントを作成します。開発者は、エージェントが呼び出せるツール機能を定義し、インタラクション間でコンテキストメモリを維持し、スキルモジュールを通じてエージェントの動作をカスタマイズできます。このフレームワークは、リクエストのルーティング、アクションプランニング、およびツールの実行を処理し、ドメイン固有のロジックに集中できるようにします。組み込みのロギングやエラー処理により、Simple-AgentはAIを搭載したチャットボットや自動化アシスタント、意思決定支援ツールの開発を促進します。カスタムAPIやデータソースとの簡単な統合、非同期ツール呼び出しのサポート、シンプルな設定インターフェースを提供します。これを使用して、顧客サポート、データ分析、自動化などのAIエージェントのプロトタイピングを行えます。モジュラーなアーキテクチャにより、コアロジックを変更せずに新しい機能の追加も容易です。コミュニティの貢献とドキュメントに支えられ、多くの初心者や経験豊富な開発者が迅速にインテリジェントエージェントを展開できます。

With AI Agentsは、計画者、実行者、メモリなどの異なる役割を持つ複数のAIエージェントを定義し、オーケストレーションするためのTypeScriptのコードファーストフレームワークです。組み込みのメモリ管理によりコンテキストを永続化し、外部APIを統合するための関数呼び出しサブシステムや、インタラクティブなセッション用CLIインターフェースを提供します。エージェントをパイプラインや階層で構成することで、データ分析パイプラインやカスタマーサポートフローなどの複雑なタスクを自動化しつつ、モジュール性、スケーラビリティ、カスタマイズの容易さを確保できます。

Easy Function Callは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することでウェブAPIとのインタラクションを簡素化します。すべてのスキルレベルの開発者の生産性を高め、API開発を効率化することを目的としています。製品は理解しやすいドキュメントとコード例を提供し、そのコア機能は一般的なAPIタスクを簡素化するように設計されています。経験豊富な開発者でも初心者でも、Easy Function CallにはAPIインタラクションを効果的に構築および管理するために必要なツールが揃っています。