Evolving Agentsは、モジュール式のAIエージェントを構築・進化させるための遺伝的プログラミングベースのフレームワークです。ユーザーは、交換可能なコンポーネントからエージェントアーキテクチャを組み立て、環境シミュレーションと適性評価指標を定義し、その後進化サイクルを実行して改良されたエージェント行動を自動生成します。このライブラリには、突然変異、交差、集団管理、進化監視のためのツールが含まれ、多様なシミュレーテッド環境での自律エージェントの試作、テスト、改善を可能にします。

Fin-Sight Agents Suiteは、金融ドメインに特化した専門的なAIエージェントの集合体をオーケストレーションします。各エージェントは、複数の情報源からのデータ取り込み、時系列分析、ニュースからのセンチメント抽出、予測モデルなどの個別タスクを担当します。調整エージェントは、ワークフローを管理し、タスクを連結してデータの一貫性を保証します。簡単な設定ファイルを使い、ユーザーはエージェントの役割や入力パラメータ、出力フォーマットを定義します。システムは、自動収益サマリーからリスクエクスポージャーダッシュボードまでの分析パイプラインのカスタマイズをサポートします。LLMベースの自然言語クエリと定量モジュールを組み合わせることで、Fin-Sight Agents Suiteは研究の高速化、手作業の軽減、取引・ポートフォリオ管理・市場情報アプリケーションにおける意思決定の精度向上を実現します。

Goat SDKは、GoでのAIエージェントの作成とオーケストレーションを容易にすることを目的としています。プラグイン可能なLLM統合（OpenAI、Anthropic、Azure、ローカルモデル）、カスタムアクション用のツールレジストリ、状態を持つ会話のためのメモリストアを提供します。開発者は、チェーン、リプレゼンテーション戦略、出力をCLI、WebSocket、RESTエンドポイント、またはビルトインのWeb UIを通じて出力するパブリッシャーを定義できます。Goatはストリーミング応答、カスタマイズ可能なロギング、および簡単なエラー処理をサポートします。これらのコンポーネントを組み合わせて、最小限のボイラープレートコードでチャットボット、自動化ワークフロー、意思決定支援システムをGoで開発できます。

Goated Agentsは、Goで高度なAI駆動の自律システムの構築を簡素化します。思考の連鎖を直接言語のランタイムに埋め込むことで、開発者は中間の推論ログを透明にしつつ、多ステップの推論を実装できます。このライブラリはツール定義APIを提供し、エージェントが外部サービス、データベース、またはカスタムコードモジュールを呼び出せるようにします。メモリ管理サポートは、相互作用間でのコンテキストの持続を可能にします。プラグインアーキテクチャは、ツールラッパー、ロギング、モニタリングなどのコア機能を拡張します。Goated Agentsは、Goのパフォーマンスと静的型付けを活用し、効率的で信頼性の高いエージェントの実行を実現します。チャットボット、オートメーションパイプライン、研究プロトタイプなどの構築において、Goated Agentsは複雑な推論フローを調整し、LLM駆動のインテリジェンスをシームレスにGoアプリケーションに統合するための構成要素を提供します。

GRASPは、TypeScriptやJavaScript環境でAIエージェントを構築するための構造化されたパイプラインを提供します。基本的には、開発者はツール（関数や外部APIコネクタ）を登録し、エージェントの動作を誘導するプロンプトテンプレートを指定してエージェントを定義します。組み込みのメモリモジュールは、エージェントが文脈情報を保存・取得し、複数ターンの会話と状態の持続を可能にします。計画コンポーネントは、ユーザ入力に基づいてツールの選択と実行を調整し、実行レイヤーはAPI呼び出しと結果処理を行います。GRASPのプラグインシステムは、検索増強生成（RAG）、タスクのスケジューリング、ロギングなどの機能を拡張でき、モジュラーな設計により、必要なコンポーネントのみを選択して既存のシステムやサービスと連携しやすくしています。

Induced AIは、ワークフローを効率化し、タスクを自動化し、インテリジェントなインサイトを提供するために設計されたカスタマイズされたAIエージェントの作成を専門としています。高度な機械学習アルゴリズムを活用することで、これらのエージェントはマーケティング、サポート、コンテンツ生成などのさまざまな分野でユーザーを支援し、効率性の向上とユーザー体験を向上させることができます。プラットフォームはパーソナライズを重視しており、ユーザーが自分の具体的な目標に正確に合わせたエージェントを作成できるようにします。

interactive-browser-useは、Large Language Models（LLMs）とPlaywrightやPuppeteerなどのブラウザ自動化フレームワークを接続するPython/JavaScriptライブラリです。これにより、AIエージェントはリアルタイムのWeb操作を実行できます。プロンプトを定義することで、ユーザーはエージェントにWebページのナビゲーション、ボタンのクリック、フォームの入力、テーブルの抽出、動的コンテンツのスクロールを指示できます。本ライブラリはブラウザセッションやコンテキスト、アクションの実行を管理し、LLMの応答を自動化ステップに変換します。ライブWebスクレイピング、自動テスト、WebベースのQ&Aなどのタスクを簡素化し、複雑なマルチステップWebワークフローをプログラム可能なインターフェースで実現します。

Isekはモジュール式アーキテクチャを持つ開発者向けプラットフォームです。ツールやデータソース用のプラグインシステム、コンテキスト保持のための内蔵メモリー、多段階タスクを調整するプランニングエンジンを備えています。ローカルまたはクラウドにエージェントを展開でき、任意のLLMバックエンドを統合可能。コミュニティやカスタムモジュールを通じて機能を拡張できます。テンプレート、SDK、CLIツールを用いてチャットボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの迅速な開発を実現します。

LemLabは、大規模言語モデルを活用したAIエージェント開発のためのモジュール型フレームワークです。開発者はカスタムのプロンプトテンプレートを定義し、多段階の推論パイプラインを連鎖させ、外部ツールやAPIを統合し、会話のコンテキストを保存するメモリバックエンドを設定できます。また、定義されたタスクでエージェントのパフォーマンスを比較する評価スイートも含まれています。再利用可能なコンポーネントと明確な抽象化により、研究や実運用環境での複雑なLLMアプリケーションの実験、デバッグ、展開を加速します。

LinkAgentはプラグイン可能なコンポーネントを備えた軽量マイクロカーネルを提供し、ユーザは言語モデルバックエンド、検索モジュール、外部APIをツールとして登録し、内蔵されたプランナーやルーターを用いてワークフローを構築できます。メモリハンドラーにより文脈の継続、動的なツール呼び出し、多段階推論のための決定論理の設定をサポートします。少ないコード量で、QA、データ抽出、プロセスオーケストレーション、レポート生成などのタスクを自動化可能です。

LiteMultiAgentは、複数のAIエージェントを並列または逐次で構築・実行できるモジュール式のSDKを提供し、それぞれに固有の役割と責任を持たせます。プリインストールされたメモリストア、メッセージングパイプライン、プラグインアダプター、実行ループを備え、複雑なエージェント間通信を管理します。ユーザーはエージェントの動作をカスタマイズし、外部ツールやAPIをプラグインし、ログを通じて会話を監視できます。軽量設計と依存関係管理により、迅速なプロトタイピングや実運用のコラボレーティブAIワークフロー展開に最適です。

LLM Agents Exampleは、PythonでAIエージェントを構築するためのハンズオンコードベースを提供します。カスタムツール（ウェブ検索、WolframAlphaを利用した数学解答、CSV解析、Python REPL）の登録、チャットおよび検索ベースのエージェントの作成、ベクトルストアへの接続によるドキュメント質問応答をデモンストレーションしています。このリポジトリは、会話の記憶を維持し、ツール呼び出しを動的に振り分け、複数のLLMプロンプトを連結して複雑なタスクを解決するパターンを示しています。ユーザーは、サードパーティAPIの統合、エージェントワークフローの構築、新機能の拡張方法を学習でき、開発者の実験やプロトタイピングに役立ちます。

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。

MACLは、複数のAIエージェントの作成と調整を簡素化するためのモジュラーPythonフレームワークです。個々のエージェントにカスタムスキルを定義し、通信チャネルを設定し、エージェットネットワーク全体のタスクをスケジュールできます。エージェントはメッセージを交換し、責任を交渉し、共有データに基づいて動的に適応できます。人気のLLMのサポートや拡張性のためのプラグインシステムも備えており、顧客サービスの自動化、データ分析パイプライン、シミュレーション環境などの分野でスケーラブルかつ維持可能なAIワークフローを実現します。

MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。

mini-agiは、最小限でモジュール式のフレームワークを提供することで、自律型AIエージェントの作成を容易にします。Pythonで書かれ、OpenAIの言語モデルを活用して高レベルの目標を解釈し、それをサブタスクに分解し、HTTPリクエストやファイル操作、カスタムアクションなどのツール呼び出しを調整します。フレームワークには、エージェントの状態と結果を追跡するメモリストレージ、コストに基づくヒューリスティックによるタスク分解用のプランナーモジュール、そしてツールを順次呼び出すエグゼキューターモジュールが含まれます。設定ファイルを使用して、カスタムツールを注入したり、プロンプトテンプレートを定義したり、計画深度を調整可能です。mini-agiの軽量アーキテクチャは、研究クエリの実行、自動化ワークフロー、コードの自律生成を行うAIエージェントのプロトタイプに最適です。

Multi-Agent-Sellerは、AIエージェントを使用した電子商取引交渉のシミュレーションに適したモジュール式環境を提供します。動的価格設定、時間に基づく譲歩、効用に基づく意思決定などのカスタマイズ可能な交渉戦略を備えた既製の買い手と売り手のエージェントを含みます。ユーザは独自のプロトコル、メッセージ形式、市場条件を定義可能です。フレームワークは、セッション管理、オファートラッキング、結果の記録と分析のための内蔵ビジュアリゼーションツールを備え、エージェント間のインタラクションを簡単に分析できます。機械学習ライブラリとも簡単に連携でき、強化学習やルールベースのエージェントの戦略開発に利用できます。この拡張性の高いアーキテクチャにより、新しいエージェントタイプ、交渉ルール、ビジュアリゼーションプラグインの追加が可能です。Multi-Agent-Sellerは、多エージェントアルゴリズムのテスト、交渉行動の研究、AIや電子商取引の概念を教えるのに最適です。

Neon AIは、チームの効率を向上させるために設計されたカスタマイズされたAIエージェントを提供します。これらのエージェントは、日常的なタスクを自動化したり、問い合わせを処理したり、ツールと統合したり、データを分析したりできます。その結果、ワークフローはよりスムーズになります。情報を文脈化し、繰り返しのタスクを実行することで、Neon AIはチームが運用の細部よりも戦略的イニシアチブに集中できるようにします。

NextGenSwitchは、知的自動化を通じて切り替えタスクを効率化するために設計された高度なAIエージェントです。人工知能を活用して、ユーザーが設定やタスクをシームレスに管理および切り替えるのを支援し、手動での介入を削減します。これには、知的な推奨、タスクの自動化、ビジネス運用の最適なパフォーマンスを確保するためのリアルタイム更新が含まれます。このツールを使用することで、効率の向上と運用コストの削減が期待できます。

Novaは、Pythonで自治型AIエージェントを作成するための総合ツールキットを提供します。目的を細分化し行動可能なステップに分解するプランナー、外部ツールやAPIを統合するプラグインシステム、会話の文脈を保存・参照するメモリモジュールを備えています。開発者はカスタム動作を設定し、エージェントの決定をロギングで追跡し、最小のコードで機能拡張が可能です。Novaは設計から展開までのエージェントのライフサイクルを合理化します。