Multi-LLM Dynamic Agent Routerは、AIエージェントのコラボレーションを構築するためのオープンアーキテクチャフレームワークです。最適な言語モデルにサブリクエストを指示する動的ルーターと、複合プロンプト定義、クエリ結果の問い合わせ、レスポンスのマージを行うGraphQLインターフェースを備えています。これにより、開発者は複雑なタスクをマイクロプロンプトに分割し、専門のLLMにルーティングし、出力をプログラムで再結合して、関連性、効率性、保守性を向上させることができます。

Plan Agent with Meta-Agentは层状のAIエージェントアーキテクチャを提供します。Plan Agentは高レベルの目標を達成するための構造化された戦略を生成し、一方Meta-Agentは実行を監督し、リアルタイムで計画を調整し、サブタスクを専門のサブエージェントに委任します。プラグアンドプレイのツールコネクタ（例：Web API、データベース）、永続的なメモリによるコンテキスト保持、パフォーマンス分析のための設定可能なロギングを備えています。ユーザーは、データ処理からコンテンツ生成、意思決定支援まで、多様な自動化シナリオに合わせてカスタムモジュールを拡張できます。

CamelAGIは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースフレームワークです。カスタムツール用のプラグインアーキテクチャ、コンテキスト持続性のための長期記憶の統合、GPT-4やLlama 2などの複数の大規模言語モデルへの対応を特徴としています。明示的な計画と実行モジュールを通じて、エージェントはタスクを分解し、外部APIを呼び出し、時間とともに適応できます。CamelAGIの拡張性とコミュニティ主導のアプローチにより、研究プロトタイプから本番システム、教育プロジェクトまで幅広く適用可能です。

IntelliConnectは、開発者が複数の外部APIやサービスとLLMs（例：GPT-4）を接続してインテリジェントエージェントを構築できる多用途なAIエージェントフレームワークです。マルチステップ推論、コンテキストに応じたツール選択、エラー処理をサポートし、カスタマーサポート、Webや文書からのデータ抽出、スケジューリングなどの複雑なワークフローの自動化に最適です。そのプラグインベースの設計により拡張が容易であり、ビルトインのロギングと監視がエージェントのパフォーマンス監視と能力の向上に役立ちます。

NeXentは、YAMLまたはPython SDKを使用してカスタムデジタルワーカーを定義できる柔軟なAIエージェントフレームワークです。複数のLLMs、外部API、ツールチェーンをモジュール式のパイプラインに統合できます。内蔵のメモリモジュールにより状態を持つインタラクションが可能であり、監視ダッシュボードはリアルタイムのインサイトを提供します。NeXentはローカルおよびクラウド展開をサポートし、Dockerコンテナを使用でき、エンタープライズ負荷に対して水平スケーリングも可能です。オープンソース設計は拡張性とコミュニティ駆動のプラグインを促進します。