LangGraphJS APIは、 directed graphs を使用してAIエージェントのワークフローを設計するためのプログラムインターフェースを提供します。グラフ内の各ノードはLLM呼び出し、意思決定ロジック、またはデータ変換を表します。開発者はノードをチェーンし、分岐ロジックを処理し、非同期実行をシームレスに管理できます。TypeScript定義と主要なLLMプロバイダーのビルトインインテグレーションにより、会話型エージェントやデータ抽出パイプライン、複雑なマルチステップ処理の開発を効率化します。

MAGI（モジュラーAIジェネレーティブインテリジェンス）は、AIエージェントの作成と管理を容易にするために設計されたオープンソースフレームワークです。プラグインアーキテクチャによりカスタムツールの統合、永続的なメモリモジュール、思考の連鎖による計画、リアルタイムのマルチステップワークフローの調整を提供します。外部APIやローカルスクリプトをエージェントツールとして登録し、メモリバックエンドを設定し、タスクポリシーを定義できます。MAGIの拡張可能な設計は同期および非同期のタスクの両方に対応しており、チャットボット、自動化パイプライン、研究プロトタイプに最適です。

Playbooks AIは、宣言型プレイブックDSLを使用してAIエージェントを構築するための開発者向けフレームワークです。さまざまなLLMやカスタムツール、メモリストアとの統合をサポートします。CLIとWeb UIを備え、ユーザーはエージェントの動作を定義し、マルチステップワークフローをオーケストレートし、実行を監視できます。特徴にはツールルーティング、状態を保持するメモリ、バージョン管理、分析、多エージェントコラボレーションが含まれ、試作や本番環境への展開を容易にします。

MLEエージェントは、高度な言語モデルを活用して、機械学習操作を簡素化・高速化する多目的AIエージェントフレームワークです。高レベルのユーザークエリを解釈し、自動実験追跡（MLflowとの連携）、リアルタイムなモデル性能監視、データドリフト検出、パイプラインの健全性チェックなどの複雑なMLタスクを実行します。会話インターフェースを介して報告の取得、トレーニング失敗の診断、モデル再トレーニングのスケジューリングが可能です。KubeflowやAirflowなどの代表的プラットフォームとスムーズに連携し、自動ワークフローのトリガーや通知を可能にします。モジュール式のプラグインアーキテクチャにより、データコネクタや可視化ダッシュボード、通知チャネルのカスタマイズが可能で、多様なMLチームのワークフローに適応します。

ToolAgentsは、外部ツールと大型言語モデルを統合したモジュール式のオープンソースAIエージェントフレームワークであり、複雑なワークフローを自動化します。開発者は、API呼び出しやデータベースクエリ、コード実行、ドキュメント分析などのタスクのエンドポイントを定義し、ツールをレジストリに登録します。エージェントは、多段階の操作を計画し、LLMの出力に基づいて動的にツールを呼び出したり連鎖させたりできます。このフレームワークは逐次および並列のタスク実行、エラー処理、カスタムツール統合用のプラグイン拡張をサポートし、Python APIにより、データ取得、コンテンツ生成、スクリプト実行、ドキュメント処理を行う知的エージェントの構築・テスト・展開を簡素化し、分析、研究、ビジネス運営での迅速なプロトタイピングと拡張可能な自動化を可能にします。

AgentUniverseは、統合されたPython SDKを提供し、自律型AIエージェントの設計、オーケストレーション、実行を行います。開発者はエージェントの動作を定義し、外部ツールやAPIを統合し、会話の記憶を管理し、多段階タスクをシーケンス化できます。LangChainやカスタムツールプラグイン、設定可能なランタイム環境をサポートし、エージェントの開発と展開を加速します。内蔵の監視とロギングによるリアルタイムインサイトの提供に加え、そのモジュール式アーキテクチャにより、新しい機能やAIモデルへの容易な拡張が可能です。

AIエージェントTerraformモジュールは、AIエージェントのバックエンドのエンドツーエンドのプロビジョニングを自動化する再利用可能なTerraform構成を提供します。AWS VPC、最小権限ポリシーを持つIAMロール、OpenAIまたはカスタムモデルAPIに接続されたLambda関数、APIゲートウェイRESTインターフェース、およびワークフローの調整のためのオプションのStep Functionsを作成します。ユーザーは環境変数、スケーリング設定、ロギング、監視をカスタマイズできます。モジュールは複雑なクラウドセットアップをシンプルな入力に抽象化し、会話型AIエージェント、タスク自動化、またはデータ処理ボットを数分で迅速かつ一貫性を持って安全に展開できるようにします。

autogen_multiagentは、Pythonで複数のAIエージェントをインスタンス化、設定、調整するための体系的な方法を提供します。動的なエージェント作成、エージェント間メッセージングチャネル、タスク計画、実行ループ、監視ユーティリティを備えています。OpenAI APIとシームレスに連携し、プランナー、エクゼキューター、サマライザーなどの役割を各エージェントに割り当て、その相互作用を調整します。本フレームワークは、自動文書分析、カスタマーサポートの自動化、多段階のコード生成など、モジュール化・スケーラブルなAIワークフローを必要とするシナリオに最適です。

Flyteは、柔軟でスケーラブルなオープンソースのワークフローオーケストレーションプラットフォームです。データとMLスタックにシームレスに統合され、強力で再現可能なデータとMLワークフローを簡単に定義、デプロイ、管理することができます。その強力で拡張可能な機能により、生産性の高い再現可能で高い同時実行性を持つワークフローを作成するための重要なツールとなります。

Hashiru AgentXは、Hugging Face Spaces上にホストされた統一されたAIワークフローオーケストレーターです。利用者は自然言語の指示を入力し、事前構築されたエージェントから選択してコード実行、ウェブ検索、ドキュメント分析を行うことができます。裏側では、ツールチェーンを動的に構成し、安全なサンドボックス内でPythonスニペットを実行し、オンラインリソースをクエリし、アップロードされたファイルから洞察を抽出します。結果は会話形式で返され、反復的な改善や出力の簡単なダウンロードが可能です。