FAgentは、環境の抽象化、ポリシーインターフェース、ツールコネクタを含むモジュール式アーキテクチャを提供します。一般的なLLMサービスとの統合をサポートし、コンテキスト保持のためのメモリ管理を実装し、エージェントの動作を記録・監視する観測層を提供します。開発者はカスタムツールやアクションを定義し、多段階のワークフローを調整し、シミュレーションベースの評価を実行できます。FAgentは、データ収集、パフォーマンス指標、自動テスト用のプラグインも含み、研究、プロトタイピング、さまざまな分野での自律エージェントの本番展開に適しています。

Firebase GenKitは、Firebaseサービスを使用して生成型AI機能を簡素化する開発フレームワークです。LLM呼び出し用のCloud Functionsテンプレート、プロンプト/レスポンスを記録・管理するFirestoreトリガー、認証統合、チャットやコンテンツ生成用のフロントエンドUIコンポーネントを含みます。サーバーレスのスケーラビリティに適しており、好きなLLMプロバイダー（例：OpenAI）とFirebaseプロジェクト設定を組み込むことができ、インフラ管理の負担を軽減しながらエンドツーエンドのAIワークフローを実現します。

GPA-LMはPythonをベースにしたフレームワークで、AIエージェントの作成と調整を容易にします。上位の指示をサブタスクに分解するプランナー、ツール呼び出しとインタラクションを管理するエグゼキューター、セッション間でコンテキストを維持するメモリモジュールを備えています。プラグインアーキテクチャにより、カスタムツール、API、意思決定ロジックの追加が可能です。マルチエージェントサポートにより、役割の調整やタスク分散、結果の集約が行えます。OpenAI GPTをはじめとする人気のLLMとシームレスに連携し、様々な環境での展開をサポートします。このフレームワークは、研究、自動化、アプリケーションのプロトタイピングのための自律エージェント開発を加速します。

LangChain Studioは、ブラウザベースの開発環境で、AIエージェントや言語パイプラインの構築に特化しています。ユーザーはコンポーネントをドラッグ＆ドロップしてチェーンを組み立て、LLMのパラメータを設定し、外部APIやツールを統合し、コンテキストメモリを管理できます。本プラットフォームは、ライブテスト、デバッグ、分析ダッシュボードをサポートし、迅速な反復を可能にします。展開オプションやバージョン管理も提供し、エージェント駆動のアプリケーションの公開を容易にします。

LLMFlowは、複雑な言語モデルワークフローの設計、テスト、展開を表現的に行う方法を提供します。開発者は、プロンプトやアクションを表すノードを作成し、それらを条件や外部ツールの出力に基づいて分岐可能なフローにチェーンします。組み込みのメモリ管理はステップ間のコンテキストを追跡し、アダプターはOpenAI、Hugging Faceなどとのシームレスな統合を可能にします。プラグインを利用してカスタムツールやデータソースの機能拡張も可能です。ローカル、コンテナ、サーバーレス関数としてフローを実行します。ユースケースには、会話エージェントの作成、自動レポート生成、データ抽出パイプラインなどがあります。すべて透明な実行とロギングを備えています。

NVIDIA Isaacは、NVIDIAによって提供される先進的なロボティクスプラットフォームであり、開発者がAI対応ロボットシステムを作成し、展開できるようにすることを目的としています。これには、知覚、ナビゲーション、制御のための機械学習アルゴリズムのシームレスな統合を可能にする強力なツールとフレームワークが含まれています。このプラットフォームは、リアルタイムでのAIエージェントのシミュレーション、トレーニング、展開をサポートし、倉庫の自動化、エッジコンピューティング、ロボティクス研究など、さまざまなアプリケーションに適しています。

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。

MCP Context Forgeは、テキスト、コード、埋め込み、カスタムメタデータなど複数のチャネルを定義し、それらを調和させてAIエージェントのための一貫したコンテキストウィンドウに統合します。パイプラインアーキテクチャによって、データのセグメント化、自動注釈付け、優先度付けや動的剪定などの戦略に基づくチャネルのマージを自動化します。このフレームワークは、適応的なコンテキスト長管理や検索強化型生成、IBM WatsonやサードパーティのLLMとのシームレスな統合をサポートし、関連性が高く最新のコンテキストへのアクセスを保証します。これにより、会話AI、ドキュメントQ&A、自動要約などのタスクのパフォーマンスが向上します。

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。

モジュール式LLMアーキテクチャは、再利用可能なコンポーネントの構成により、カスタマイズされたLLM駆動アプリケーションの作成を簡素化するよう設計されています。セッション状態を保持するメモリモジュール、外部APIコール用のツールインターフェース、テンプレートまたは動的プロンプト生成のためのプロンプトマネージャ、エージェントのワークフローを制御するオーケストレーションエンジンなどのコアコンポーネントを提供します。これらのモジュールをチェーンして複雑な行動を実現したり、多段階推論、コンテキストに応じた応答、統合されたデータ取得を可能にします。フレームワークは複数のLLMバックエンドをサポートし、モデルの切り替えやミックスも可能です。拡張性を高めるポイントもあり、新しいモジュールやロジックを追加できます。このアーキテクチャは、部品の再利用を促進しながら、エージェントの挙動の透明性と制御を維持します。

Multi-Agent-Blueprintは、複雑なタスクに取り組むために協力する複数のAI駆動エージェントを構築・調整するための包括的なオープンソースコードベースです。コアには、研究者、アナリスト、実行者などの異なるエージェントの役割を定義し、それぞれに専用のメモリストアとプロンプトテンプレートを持つモジュールシステムを提供します。このフレームワークは、大規模言語モデル、外部知識API、カスタムツールとシームレスに統合され、動的なタスク委譲やエージェント間の反復的なフィードバックループを可能にします。さらに、組み込みのロギングと監視機能により、エージェントのやり取りと出力を追跡できます。カスタマイズ可能なワークフローと交換可能なコンポーネントにより、開発者や研究者はコンテンツ生成、データ分析、製品開発、自動化された顧客サポートなどのアプリケーション向けに素早くマルチエージェントパイプラインを試作できます。

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。

SCOUT-2は、大規模な言語モデルによって動作する自律エージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。目標の分解、タスクの計画、実行エンジン、フィードバック駆動の反省モジュールを含みます。開発者はトップレベルの目標を定義し、SCOUT-2は自動的にタスクツリーを生成し、担当エージェントに実行を割り当て、進行状況を監視し、結果に基づいてタスクを調整します。OpenAI APIと連携し、カスタムプロンプトやテンプレートを用いてさまざまなワークフローをサポート可能です。

Spider Clientsは、Spiderオーケストレーションサーバーと通信してAIエージェントのタスクを調整する軽量の言語特化型SDKです。HTTPリクエストを使用して、インタラクティブセッションを開き、マルチステップチェーンを送信し、カスタムツールを登録し、リアルタイムでストリーミングAIレスポンスを取得できます。認証や、プロンプトテンプレートのシリアル化、エラー回復は内部で処理され、Node.jsとPython間で一貫したAPIを維持します。開発者は、リトライポリシーの設定、メタデータのログ記録、カスタムミドルウェアの統合も可能です。CLIクライアントは迅速なテストやワークフロープロトタイピングを端末上でサポートします。これらのクライアントは、低レベルのネットワークやプロトコルの詳細を抽象化し、AIエージェントの開発を加速します。

xBrainは、Pythonアプリケーション内で自律エージェントを作成、構成、およびオーケストレーションするためのモジュラーアーキテクチャを提供します。ユーザーは、データ取得、分析、生成などの特定の能力を持つエージェントを定義し、それらをワークフローに組み込みます。各エージェントは通信やタスクの委譲を行います。フレームワークには、非同期実行の管理用スケジューラ、外部APIと統合するためのプラグインシステム、リアルタイム監視とデバッグ用のログ機能が含まれます。xBrainの柔軟なインターフェースは、カスタムメモリ実装やエージェントテンプレートをサポートし、さまざまなドメインに合わせた挙動の調整が可能です。チャットボットやデータパイプライン、研究実験において、xBrainは最小限のボイラープレートコードで複雑なマルチエージェントシステムの開発を加速します。

Universal Basic Computeは、多様なワークフローにわたるAIエージェントの設計、訓練、展開のための統一された環境を提供します。ユーザーは複数の大型言語モデルから選択し、文脈認識用のカスタムメモリストアを設定し、サードパーティAPIやツールの統合も可能です。このプラットフォームはオーケストレーション、故障耐性、スケーリングを自動で処理し、リアルタイム監視とパフォーマンス分析のためのダッシュボードも提供します。インフラの詳細を抽象化することで、チームはバックエンドの複雑さではなくエージェントロジックとユーザー体験に集中できます。

Amonは、多段階のタスクを人間の介入なしで実行する自律型AIエージェントを構築するためのプラットフォームとフレームワークです。ユーザーはシンプルな設定ファイルや直感的なUIを通じてエージェントの動作、データソース、インテグレーションを定義します。Amonのランタイムはエージェントのライフサイクル管理、エラー処理、再試行ロジックを行います。リアルタイムの監視、ログ記録、クラウドやオンプレミス環境でのスケーリングをサポートし、顧客サポート、データ処理、コードレビューなどの自動化に最適です。

codAIは、モジュラーSDKとCLIを提供し、開発者がAI搭載のコードアシスタントをプロジェクトに直接埋め込めるようにします。既存のコードを解析し、自然言語のプロンプトを受け取り、コンテキストに合ったコード補完やリファクタリング提案、ドキュメントを返します。多言語対応、カスタマイズ可能なプロンプト、拡張可能なフックにより、CIパイプラインやエディタ拡張、バックエンドサービスに組み込んでルーチンのコーディング作業を自動化し、機能開発を加速します。

Drive Flowは、ステップの一連の定義によってAI駆動のワークフローを設計できる柔軟なフレームワークです。各ステップは、大規模言語モデル（LLM）を呼び出すか、カスタム関数を実行するか、MemoDBに保存された永続的なメモリと対話します。複雑な分岐ロジック、ループ、並列タスク実行、動的入力処理をサポートし、TypeScriptで作成され、宣言型DSLを使用してフローを指定します。エラーハンドリング、リトライ戦略、実行コンテキストの追跡、詳細なログも備えています。主な利用ケースは、AIアシスタント、自動ドキュメント処理、顧客サポート自動化、多段階意思決定システムです。オーケストレーションを抽象化することで、AIアプリケーションの開発を加速し、メンテナンスを簡素化します。

Huly Labsは、開発者と製品チームが知的なアシスタントを設計、展開、監視できるクラウドネイティブのAIエージェントプラットフォームです。エージェントは持続的なメモリでコンテキストを維持し、外部APIやデータベースを呼び出し、ビジュアルビルダーでマルチステップのワークフローを実行します。役割ベースのアクセス制御、ローカル開発用のNode.js SDKとCLI、チャットと音声用のカスタマイズUIコンポーネント、パフォーマンスや利用状況のリアルタイム分析も提供します。Huly Labsは、スケーリング、セキュリティ、ロギングを標準で処理し、迅速な反復とエンタープライズグレードの展開を可能にします。