万能な플러그인 지원ツール

多様な用途に対応可能な플러그인 지원ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

플러그인 지원

  • LLPhantは、ツール統合とメモリ管理を備えたモジュール化可能でカスタマイズ可能なLLMベースのエージェントを構築するための軽量なPythonフレームワークです。
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    LLPhantとは?
    LLPhantは、開発者が多用途なLLM駆動のエージェントを作成できるオープンソースのPythonフレームワークです。ツール統合(API、検索、データベース)、多ターン会話用のメモリ管理、カスタマイズ可能な意思決定ループのための組み込み抽象化を提供します。複数のLLMバックエンド(OpenAI、Hugging Face、その他)やプラグインスタイルのコンポーネント、設定駆動のワークフローに対応し、エージェント開発を促進します。チャットボットのプロトタイプ作成、自動化タスク、外部ツールとコンテキストメモリを活用するデジタルアシスタントの構築に利用できます。
  • 自然言語の指示をシェルコマンドに変換し、ワークフローやタスクを自動化するCLIベースのAIエージェント。
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    MCP-CLI-Agentとは?
    MCP-CLI-Agentは、オープンソースで拡張性のあるCLI向けAIエージェントです。ユーザーは自然言語のプロンプトを入力し、ツールは対応するシェルコマンドを生成・実行し、複数ステップのタスクチェーンや出力のログを行います。GPTモデルに基づき、カスタムプラグイン、設定ファイル、文脈を考慮した実行が可能であり、DevOpsの自動化、コード生成、環境構築、データ取得に最適です。
  • メモリーグラフ、ドキュメント取り込み、プラグイン統合によるタスク自動化のためのAIエージェント作成用ウェブプラットフォーム。
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    Mindcore Labsとは?
    Mindcore Labsは、コーディング不要で開発者に優しい環境を提供し、知識グラフメモリーシステムを備えており、時間経過に沿ったコンテキストを保持し、ドキュメントやデータソースを取り込み、外部APIやプラグインと連携できます。ユーザーは直感的なUIまたはCLIを使ってエージェントを設定し、リアルタイムでテストおよび展開が可能です。 内蔵の監視と解析により、パフォーマンス把握とエージェント動作の最適化が行えます。
  • 複数の専門的なAIエージェントを調整し、自律的に研究仮説を生成し、実験を行い、結果を分析し、論文を執筆するオープンソースのフレームワーク。
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    Multi-Agent AI Researcherとは?
    マルチエージェントAIリサーチャーは、ユーザーが複数のAIエージェントを構成・展開して複雑な科学的調査に共同で取り組めるモジュール式で拡張性のあるフレームワークを提供します。文献分析に基づいて研究方針を提案する仮説生成エージェント、仮説をモデル化しテストする実験シミュレーションエージェント、シミュレーション出力を処理するデータ分析エージェント、研究結果を構造化された文書にまとめるドラフトエージェントを備えています。プラグインサポートにより、カスタムモデルやデータソースの組み込みも可能です。オーケストレーターはエージェントの相互作用を管理し、各ステップを記録して追跡性を確保します。繰り返し作業の自動化や研究開発ワークフローの高速化に最適で、多様な研究分野における再現性とスケーラビリティを保証します。
  • Camelは、多エージェントの協調、ツール統合、LLMsと知識グラフによる計画を可能にするオープンソースのAIエージェントオーケストレーションフレームワークです。
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    Camel AIとは?
    Camel AIは、インテリジェントエージェントの作成とオーケストレーションを簡素化したオープンソースフレームワークです。大型言語モデルの連鎖、外部ツールおよびAPIの統合、知識グラフの管理、メモリの永続化に関する抽象化を提供します。開発者はマルチエージェントワークフローを定義し、タスクをサブプランに分解し、CLIまたはWeb UIを通じて実行状況を監視できます。PythonとDocker上で構築されており、LLM提供者やカスタムツールプラグイン、ハイブリッドプランニング戦略のシームレスな置き換えを可能にし、自動アシスタント、データパイプライン、自治型ワークフローの開発を加速します。
  • Notteは、メモリ、ツール統合、およびマルチステップ推論を備えたカスタマイズ可能なAIエージェントを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。
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    Notteとは?
    Notteは、大規模言語モデルを駆動するAIエージェントのオーケストレーションを目的とした、開発者中心のPythonフレームワークです。会話のコンテキストを保存・取得するビルトインのメモリモジュール、外部APIやカスタム関数との柔軟なツール統合、タスクのシーケンスを管理するプランニングエンジンを提供します。これにより、会話アシスタントやデータ分析ボット、または自動化されたワークフローのプロトタイピングを迅速に行うことができ、オープンソースの拡張性とクロスプラットフォームのサポートの恩恵を受けられます。
  • Spigotは高性能のMinecraftサーバーソリューションです。
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    Spigotとは?
    Spigotは、より最適化されたカスタマイズ可能な体験を提供することでゲームプレイを向上させる高性能のMinecraftサーバーソリューションです。CraftBukkitのフォークであり、追加のパフォーマンス調整や機能が加えられており、スムーズで応答性の高いゲーム環境を求めるプレイヤーやサーバー管理者にとって理想的な選択肢です。Spigotは、ゲームメカニクスや美学のさまざまなカスタマイズを可能にする幅広いプラグインもサポートしています。小規模なプライベートサーバーを運営する場合でも、大規模な公共サーバーを運営する場合でも、Spigotはサーバーのパフォーマンスと柔軟性を向上させることでニーズに応えます。
  • Swarmsは、カスタマイズ可能なワークフローを備えた協調型マルチエージェントAIシステムを構築、調整、展開できるオープンソースプラットフォームです。
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    Swarmsとは?
    SwarmsはPython優先のフレームワークとWebベースインターフェースを備えており、ユーザーは特定の役割、メモリ管理、カスタムプロンプトを持つエージェントを設定できます。視覚的フロービルダーやYAML設定を通じてエージェント間のやりとりを定義し、複雑な決定木やディスカッション、協調タスクを調整します。プラグインはデータクエリやナレッジベース、サードパーティAPIの呼び出しに対応しています。展開後は、リアルタイムのエージェント活動、パフォーマンスメトリクス、ログを監視できます。コンテナオーケストレーションツールを用いて水平スケーリングも可能で、大規模AIシミュレーションやロボット制御アーキテクチャ、インテリジェントなワークフロー自動化が実現します。オープンソースアーキテクチャにより拡張性やコミュニティ主導の改善が可能で、セルフホスティングによる完全なデータ管理も可能です。
  • ツール統合とメモリを備えた自律型GPT搭載AIエージェントを作成するための最小限のPythonフレームワーク。
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    TinyAgentとは?
    TinyAgentは、OpenAI GPTモデルを使用した複雑なタスクをオーケストレーションする軽量なエージェントフレームワークを提供します。開発者はpipを使ってインストールし、APIキーを設定し、ツールやプラグインを定義し、インメモリコンテキストを利用して複数ステップの会話を維持します。タスクの連鎖、外部APIの統合、ユーザーやシステムのメモリの永続化をサポートします。そのシンプルなPythonic APIにより、自律型データ分析ワークフロー、カスタマーサービスチャットボット、コード生成アシスタントなど、知的で状態を持つエージェントをプロトタイプできます。このライブラリは完全にオープンソースで拡張性があり、プラットフォームに依存しません。
  • HyperChatは、メモリ管理、ストリーミング応答、関数呼び出し、プラグイン統合を備えたマルチモデルAIチャットをアプリケーション内で実現します。
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    HyperChatとは?
    HyperChatは、開発者中心のAIエージェントフレームワークで、会話型AIをアプリに簡単に埋め込めます。複数のLLMプロバイダーとの接続を統一し、セッションのコンテキストとメモリの永続性を管理し、応答性の高いUI向けに部分ストリーミングを提供します。内蔵の関数呼び出しやプラグイン機能により、外部APIを実行し、実世界のデータと連携した会話を強化します。モジュラーアーキテクチャとUIツールキットにより、素早いプロトタイピングと本番デプロイをWeb、Electron、Node.js環境で実現します。
  • AIBrokersは複数のAIモデルとエージェントを管理し、動的なタスクのルーティング、会話管理、プラグインの統合を実現します。
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    AIBrokersとは?
    AIBrokersは、複数のAIエージェントとモデルを含むワークフローの管理と実行のための統一インターフェースを提供します。開発者は、タスクの分散を監督し、ルールに基づいて最適なモデル(例:言語タスクにGPT-4、画像解析にビジョモデル)を選択するブローカーを定義できます。ConversationManagerは過去の対話を保存・取得することで文脈認識をサポートし、MemoryStoreはセッション間での状態を永続的に保持します。PluginManagerは外部APIやカスタム関数のシームレスな統合を可能にし、ブローカーの機能を拡張します。ログ記録や監視フック、カスタマイズ可能なエラー処理を備え、AIBrokersは複雑なAI駆動アプリケーションの開発と展開を容易にします。
  • チャット、関数呼び出し、オーケストレーション機能を備えたAzure AIエージェントを構築および実行するためのJavaScript SDK。
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    Azure AI Agents JavaScript SDKとは?
    Azure AI Agents JavaScript SDKは、Azure OpenAIやその他のコグニティブサービスを使用してAIエージェントを構築、カスタマイズ、調整するためのクライアントフレームワークとサンプルコードリポジトリです。多ターンチャット、リトリーバル増強型生成、関数呼び出し、外部ツールやAPIとの統合をサポートします。エージェントのワークフロー管理、メモリ処理、プラグインによる機能拡張も可能です。サンプルパターンには、ナレッジベースのQ&Aボット、自動タスク実行エージェント、会話補助者などがあり、インテリジェントなソリューションのプロトタイピングと展開を容易にします。
  • Hiveは、メモリ管理とツール統合を備えた複数のエージェントAIワークフローのオーケストレーションを可能にするNode.jsフレームワークです。
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    Hiveとは?
    Hiveは、Node.js環境向けに構築された堅牢なAIエージェントオーケストレーションプラットフォームです。複数のAIエージェントを並行または逐次ワークフローで定義、管理、実行するためのモジュラーシステムを提供します。各エージェントは、特定の役割、プロンプトテンプレート、メモリストア、APIやプラグインなどの外部ツール統合で構成できます。Hiveは、エージェント間の通信経路を合理化し、データ共有、意思決定、タスク委譲を可能にします。その拡張可能な設計により、開発者はカスタムユーティリティの実装、実行ログの監視、大規模なエージェント展開を行えます。Hiveには、エラー処理、再試行ポリシー、パフォーマンス最適化といった機能も含まれ、信頼性の高い自動化を実現します。最小限の設定で、チャットボット、データ分析パイプライン、コンテンツ生成などの複雑なAI駆動サービスのプロトタイプ作成が可能です。
  • Junjo Python APIは、Python開発者にAIエージェント、ツールオーケストレーション、メモリ管理をアプリケーションにシームレスに統合することを提供します。
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    Junjo Python APIとは?
    Junjo Python APIは、開発者がPythonアプリケーションにAIエージェントを統合できるSDKです。エージェントの定義、LLMへの接続、Web検索やデータベース、カスタム関数などのツールのオーケストレーション、会話の記憶維持のための統一インターフェースを提供します。条件付きのタスクチェーンを構築し、レスポンスをストリーミングし、エラーを適切に処理できます。このAPIはプラグイン拡張、多言語処理、リアルタイムデータ取得をサポートし、自動カスタマーサポートやデータ分析ボットなどのユースケースを可能にします。豊富なドキュメント、コードサンプル、Pythonらしいデザインにより、Junjo Python APIは、インテリジェントエージェントをベースとしたソリューションの市場投入までの時間と運用コストを削減します。
  • LLM-Agentは、外部ツールを統合し、アクションを実行し、ワークフローを管理する、LLMベースのエージェントを作成するためのPythonライブラリです。
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    LLM-Agentとは?
    LLM-Agentは、LLMを用いた知的エージェント構築のための構造化アーキテクチャを提供します。カスタムツールの定義用ツールキット、コンテキスト維持用メモリモジュール、複雑なアクションチェーンを制御するエグゼキューターを含みます。エージェントはAPI呼び出し、ローカルプロセスの実行、データベース問い合わせ、会話状態の管理が可能です。プロンプトテンプレートとプラグインフックにより、エージェントの挙動を細かく調整できます。拡張性を意識して設計されており、新規ツールインターフェース、カスタム評価器、動的ルーティングの追加をサポートし、自動研究、データ分析、コード生成などを実現します。
  • カスタマイズ可能なLLM駆動ボットを実現するオープンソースのマルチエージェントAIフレームワーク。効率的なタスク自動化と会話ワークフローをサポートします。
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    LLMLing Agentとは?
    LLMLingエージェントは、大規模言語モデルを利用したAIエージェントの構築・設定・展開を行うモジュラーなフレームワークです。ユーザーは複数のエージェント役割をインスタンス化し、外部ツールやAPIと連携し、会話の記憶を管理し、複雑なワークフローを調整できます。ブラウザベースのプレイグラウンドを備え、エージェント間の相互作用を可視化し、履歴のログやリアルタイム調整を可能にします。Python SDKを用いて、カスタム挙動をスクリプト化し、ベクトルデータベースを統合し、プラグインを通じて拡張が可能です。LLMLingエージェントは、再利用可能なコンポーネントと明確な抽象化により、チャットボット、データ分析ボット、自動化アシスタントの作成を効率化します。
  • メモリとプラグインサポートを備えたGPTベースのチャットボットの作成、カスタマイズ、および展開を可能にするセルフホスティングAIエージェント管理プラットフォーム。
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    RainbowGPTとは?
    RainbowGPTは、OpenAIモデルを搭載したAIエージェントの設計、カスタマイズ、展開のための完全なフレームワークを提供します。FastAPIバックエンド、ツールとメモリ管理のためのLangChain統合、エージェント作成とテストのためのReactベースUIを備えています。ユーザーはドキュメントをアップロードしてベクトルベースの知識取得を行ったり、カスタムプロンプトや挙動を定義したり、外部APIや関数に接続したりできます。このプラットフォームはインタラクションをログに記録し、多エージェントのワークフローをサポートしており、複雑な自動化と対話型パイプラインを可能にします。
  • Rolodexter 3は、モジュール式のAIエージェントを調整し、カスタマイズ可能なプロンプトと統合メモリを使用して複雑なタスクを自動化します。
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    Rolodexter 3とは?
    Rolodexter 3は、自律的なAIエージェントを構築、カスタマイズ、調整し、複数のステップからなるプロセスを共同で完了させることを可能にします。各エージェントには特定の役割が割り当てられ、調整されたプロンプトを使用し、外部ツールやAPIにアクセスでき、セッション間でメモリを保存または取得できます。直感的なWeb UIを備えており、エージェントのアクティビティやログ、結果をリアルタイムで監視できます。開発者はカスタムプラグインの追加や新しいデータソースの統合が可能であり、迅速なプロトタイピングや研究自動化、複雑なタスク委任に最適です。
  • 会話型ワークフローを用いて複数の自律型エージェントが自己調整と協力を行うAIエージェントフレームワーク。
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    Self Collab AIとは?
    Self Collab AIは、開発者が自律エージェント、通信チャネル、タスク目標を定義できるモジュール式フレームワークを提供します。エージェントは事前設定されたプロンプトとパターンを使用して責任を交渉し、データを交換し、解決策を反復します。Pythonを基盤とし、拡張しやすいインターフェースを持ち、LLM、カスタムプラグイン、外部APIと連携可能です。研究アシスタント、コンテンツ生成、データ分析パイプラインなどの複雑なワークフローを迅速に試作でき、エージェントの役割や協力ルールを設定するだけです。
  • SuperBotはCLIインターフェース、プラグインサポート、関数呼び出し、メモリ管理を備えたPythonベースのAIエージェントフレームワークです。
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    SuperBotとは?
    SuperBotはPythonとコマンドラインを通じて自律的かつ文脈対応のアシスタントを展開できる総合的なAIエージェントフレームワークです。OpenAIのチャットモデルとメモリシステム、関数呼び出し機能、プラグインアーキテクチャを統合しています。エージェントはシェルコマンドの実行、コードの実行、ファイルとの対話、ウェブ検索、会話状態の保持が可能です。SuperBotは複雑なワークフロー向けのマルチエージェント調整をサポートし、すべてPythonスクリプトやCLIコマンドで設定可能です。その拡張性により、カスタムツールの追加、自動化タスクの自動化、外部APIの連携が可能で、堅牢なAI駆動アプリケーションを構築できます。
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