ZhipuAI Agent to OpenAIは、ZhipuAIのチャット完了サービスとOpenAIスタイルのエージェントインターフェースを橋渡しするために設計された専門的なエージェントフレームワークです。OpenAIの関数呼び出しパラダイムを模倣したPython SDKを提供し、サードパーティツールの統合をサポートします。開発者はカスタムツールを定義し、外部APIを呼び出し、会話のコンテキストを複数ターンに渡って維持できます。フレームワークはリクエストのオーケストレーション、動的なプロンプト構築、レスポンスの解析を処理し、OpenAIのChatCompletionフォーマットに互換性のある構造化された出力を返します。APIの違いを抽象化し、既存のOpenAI指向のワークフロー内での中国語モデルのシームレスな活用を可能にします。チャットボットやバーチャルアシスタント、自動化されたワークフローの構築に最適で、中国語LLMの能力を活用しつつ既存のOpenAIコードベースを変更する必要はありません。

Pillarは、高度な多段階ワークフローの開発と展開を容易にするために設計された包括的なAIエージェントフレームワークです。タスク分解のためのプランナー、コンテキスト保持のためのメモリストア、および外部APIまたはカスタムコードを介して動作を実行するエグゼキュータを備えています。開発者はYAMLまたはJSONでエージェントパイプラインを定義し、任意のLLMプロバイダーと統合し、カスタムプラグインを通じて機能を拡張できます。Pillarは非同期実行とコンテキスト管理を標準で備えており、ボイラープレートコードを削減し、チャットボットやデータ分析アシスタント、自動化されたビジネスプロセスなどのAI駆動型アプリケーションの市場投入までの時間を短縮します。

SquadflowAI Studioは、役割、タスク、エージェント間通信を定義してAIエージェントを視覚的に構成できます。エージェントは複雑な多ステップ処理を処理するために連結可能です—データベースやAPIを照会し、アクションを実行し、コンテキストを共有します。プラグイン拡張、リアルタイムデバッグ、ステップごとのログに対応しています。開発者は prompts の設定、メモリ状態の管理、条件ロジックの設定をボイラープレートコードなしで行えます。OpenAI、Anthropic、ローカルLLMのモデルに対応。チームはRESTまたはWebSocketエンドポイントを通じてワークフローを展開し、パフォーマンス指標を監視し、エージェントの動作を中央ダッシュボードから調整可能です。

PlugBearは、チームが既に使用しているさまざまな日常のツールやプラットフォームにカスタマイズされたGPTモデルを埋め込む直感的なソリューションを提供します。OpenAIアシスタントやAnthropic ClaudeなどのGPT搭載アプリケーションをSlack、Teams、HubSpotなどのサービスにスムーズに接続することで、PlugBearはチームの生産性を向上させます。統合のための使いやすい手順を通じて、日常業務におけるAIのスムーズで効率的な採用を保証し、複雑なワークフローを簡素化し、組織全体でよりスマートな意思決定を可能にします。