万能なarquitectura de pluginsツール

多様な用途に対応可能なarquitectura de plugins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。

arquitectura de plugins

  • Goに基づくフレームワークで、開発者がインプロセスの思考チェーンとカスタマイズ可能なツールを備えたAIエージェントを構築、テスト、実行できるようにします。
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    Goated Agentsとは?
    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。
  • GoLCは、プロンプトのテンプレート化、検索、メモリ、ツールベースのエージェントワークフローを可能にするGoベースのLLMチェーンフレームワークです。
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    GoLCとは?
    GoLCは、Goで言語モデルのチェーンとエージェントを構築するための総合的なツールキットを提供します。コアには、チェーン管理、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート、および主要なLLMプロバイダーとのシームレスな統合が含まれます。ドキュメントローダーとベクトルストアを通じて、検索に基づく検索(embeddingベースの検索)を可能にし、RAGワークフローを強化します。フレームワークは、会話の文脈を保持する状態を持つメモリモジュールや、多段階の推論とツール呼び出しを調整する軽量なエージェントアーキテクチャをサポートします。モジュール設計により、カスタムツールやデータソース、出力ハンドラーの導入が容易です。Goネイティブの性能と最小限の依存関係で、AIパイプラインの開発を促進し、チャットボット、ナレッジアシスタント、自動推論エージェント、企業用グレードのバックエンドAIサービスの構築に最適です。
  • ツール連携、メモリ管理、多エージェントオーケストレーションを備えたオープンソースAIエージェントフレームワーク。
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    Isekとは?
    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。
  • Joylive Agentは、ツール、記憶、API統合とともにLLMを調整するオープンソースのJava AIエージェントフレームワークです。
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    Joylive Agentとは?
    Joylive Agentは、洗練されたAIエージェントを構築するために設計されたモジュール式プラグインベースのアーキテクチャを提供します。OpenAI GPTなどのLLMとのシームレスな統合、セッションの永続性を持つメモリバックエンドの設定、外部APIやカスタム関数をエージェントの機能として公開するツールキットマネージャーを備えています。フレームワークには、推論のチェーン制御、マルチターン対話管理、簡単なデプロイ用のRESTfulサーバも含まれています。Javaコアによりエンタープライズグレードの安定性を確保し、さまざまなユースケースでの迅速なプロトタイピング、拡張、スケールを可能にします。
  • Kin Kernelは、LLMオーケストレーション、メモリ管理、ツール統合による自動化されたワークフローを可能にするモジュラーAIエージェントフレームワークです。
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    Kin Kernelとは?
    Kin Kernelは、AIを活用したデジタルワーカー構築のための軽量なオープンソースカーネルフレームワークです。大規模な言語モデルの調整やコンテキストメモリの管理、カスタムツールやAPIの統合を一元的に行うためのシステムを提供します。イベント駆動のアーキテクチャにより、非同期タスクの実行、セッションの追跡、拡張可能なプラグインをサポートします。開発者はエージェントの動作を定義し、外部関数を登録し、多システムのLLMルーティングを設定して、データ抽出から顧客サポートまでのワークフローを自動化可能です。本フレームワークには、監視・デバッグを容易にするビルトインのロギングやエラーハンドリングも含まれます。柔軟性を考慮し、Kin KernelはWebサービス、マイクロサービス、スタンドアロンのPythonアプリケーションに統合でき、組織が大規模な堅牢なAIエージェントを展開できるよう設計されています。
  • LinkAgentは複数の言語モデル、検索システム、外部ツールを調整し、複雑なAI駆動型ワークフローを自動化します。
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    LinkAgentとは?
    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。
  • Llama-Agentは、ツール、メモリ、推論を使用してマルチステップタスクを実行するLLMを調整するPythonフレームワークです。
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    Llama-Agentとは?
    Llama-Agentは、高度な言語モデルによって駆動されるインテリジェントなAIエージェントを作成するための開発者向けツールキットです。外部APIや関数を呼び出すツール統合、コンテキストを保存および取得するメモリ管理、および複雑なタスクを分解するための思考連鎖計画を提供します。エージェントはアクションを実行し、カスタム環境と対話し、プラグインシステムを通じて適応します。オープンソースプロジェクトとして、コアコンポーネントの容易な拡張をサポートし、さまざまなドメインでの自動化ワークフローの高速な実験と展開を可能にします。
  • 大規模言語モデルによって駆動されるマルチエージェントの相互作用を定義、調整、シミュレーションできるPythonフレームワークです。
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    LLM Agents Simulation Frameworkとは?
    LLMエージェントシミュレーションフレームワークは、自律エージェントが大規模言語モデルを通じて相互作用するシミュレート環境の設計、実行、分析を可能にします。ユーザーは複数のエージェントインスタンスを登録し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割を割り当て、メッセージ交換や共有状態などの通信チャネルを指定できます。フレームワークはシミュレーションサイクルを調整し、ログを収集し、ターン頻度、応答遅延、成功率などの指標を計算します。OpenAI、Hugging Face、ローカルLLMとのシームレスな統合をサポートし、交渉、資源配分、協力的問題解決などの複雑なシナリオを作成して出現する行動を観察できます。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、新しいエージェントの挙動、環境制約、ビジュアライゼーションモジュールを追加し、再現性のある実験を促進します。
  • MACLは、多エージェント協調を可能にするPythonフレームワークで、複雑なタスク自動化のためにAIエージェントを調整します。
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    MACLとは?
    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。
  • MASChatは、ダイナミックな役割を持つ複数のGPTベースのAIエージェントを協調させて、チャットを介してタスクを共同解決するPythonフレームワークです。
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    MASChatとは?
    MASChatは、言語モデルで駆動される複数のAIエージェント間の会話を柔軟に調整するフレームワークを提供します。研究者、サマライザー、批評家などの特定の役割を持つエージェントを定義し、それらのプロンプト、権限、通信プロトコルを指定できます。MASChatの中央管理者がメッセージルーティング、コンテキスト維持、インタラクションの記録を行い、トレーサビリティを確保します。専門化されたエージェントを調整し、研究、コンテンツ作成、データ分析などの複雑なタスクを並列ワークフローに分解し、効率と洞察を向上させます。OpenAIのGPT APIまたはローカルのLLMと連携し、カスタム行動のためのプラグイン拡張も可能です。MASChatはプロトタイピング、多エージェント戦略のシミュレーション、コラボレーション環境の探索、AIシステムにおけるエマージェント行動の研究に最適です。
  • Minervaは、計画、ツール統合、メモリサポートを備えた自律的なマルチステップワークフローを可能にするPython AIエージェントフレームワークです。
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    Minervaとは?
    Minervaは、大規模言語モデルを用いて複雑なワークフローを自動化するように設計された拡張性のあるAIエージェントフレームワークです。開発者は、Web検索、API呼び出し、ファイル処理などの外部ツールと統合し、カスタムの計画戦略を定義し、会話または永続メモリを管理できます。Minervaは同期および非同期のタスク実行をサポートし、設定可能なログ記録とプラグインアーキテクチャにより、リアルワールドシナリオで推論、計画、ツール使用を行うインテリジェントエージェントの試作、テスト、展開を容易にします。
  • メモリ、ツール統合、複雑なワークフローの自動化のためのパイプラインを備えたLLM搭載エージェントのオーケストレーションを可能にするオープンソースフレームワーク。
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    OmniStewardとは?
    OmniStewardはPythonを基盤としたモジュール式の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、OpenAI、ローカルのLLMに接続し、カスタムモデルもサポートします。コンテキストを保存するためのメモリモジュール、API呼び出し、ウェブ検索、コード実行、データベースクエリのためのツールキットを提供します。ユーザーはプロンプト、ワークフロー、トリガーを含むエージェントテンプレートを定義します。フレームワークは複数のエージェントを並行してオーケストレーションし、会話履歴を管理し、パイプラインを通じてタスクを自動化します。加えて、ロギング、モニタリングダッシュボード、プラグインアーキテクチャ、サードパーティサービスとの連携も含まれます。OmniStewardは研究、運用、マーケティングなどのドメイン専用アシスタント作成を容易にし、柔軟性、拡張性、オープンソースの透明性を提供します。
  • Pi Web Agentは、会話タスクと知識検索のためにLLMを統合したオープンソースのウェブベースAIエージェントです。
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    Pi Web Agentとは?
    Pi Web Agentは、ウェブ上でAIチャットエージェントを構築するための軽量で拡張可能なフレームワークです。バックエンドはPython FastAPI、フロントエンドはReactを使用し、OpenAI、Cohere、またはローカルのLLMsによるインタラクティブな会話を提供します。ユーザーはドキュメントをアップロードしたり、外部データベースと接続してセマンティックサーチを行ったりできます。プラグインアーキテクチャにより、カスタムツール、関数呼び出し、サードパーティAPIのローカル統合も可能です。コード全体へのアクセス、役割ベースのプロンプトテンプレート、設定可能なメモリストレージを備え、カスタマイズ可能なAIアシスタントを作成できます。
  • scenario-goは、複雑なLLM駆動の会話ワークフローを定義し、プロンプト、コンテキスト、およびマルチステップAIタスクを管理するためのGo SDKです。
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    scenario-goとは?
    scenario-goは、開発者が大規模言語モデルとのステップバイステップの対話を指定したシナリオ定義を作成できることで、GoでAIエージェントを構築するための堅牢なフレームワークです。各シナリオにはプロンプトテンプレート、カスタム関数、メモリストレージを組み込み、複数ターンにわたり会話の状態を維持します。このツールキットはRESTful APIを通じて主要なLLMプロバイダーと連携し、動的な入力・出力サイクルやAI応答に基づく条件分岐を可能にします。ビルドインのロギングとエラーハンドリングにより、AIワークフローのデバッグと監視が容易です。開発者は再利用可能なシナリオコンポーネントの作成、複数のAIタスクの連結、プラグインによる機能拡張が行え、チャットボット、データ抽出パイプライン、バーチャルアシスタント、カスタマーサポート自動化をGoだけで迅速に構築できます。
  • StableAgentsは、モジュール化された計画、メモリ、ツール統合を備えた自律型AIエージェントの作成とオーケストレーションを可能にします。
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    StableAgentsとは?
    StableAgentsは、大規模言語モデルを使用して計画、実行、および複雑なワークフローに適応できる自律型AIエージェントを作成するための包括的なツールキットを提供します。モジュール式コンポーネントには、プランナー、メモリストア、ツール、評価者が含まれます。エージェントは外部APIにアクセスし、検索強化されたタスクを実行し、会話やインタラクションのコンテキストを保存できます。フレームワークにはCLIとPython SDKが付属し、ローカル開発やクラウド展開を可能にします。プラグインアーキテクチャにより、StableAgentsは一般的なLLMプロバイダーやベクトルデータベースと連携し、パフォーマンス追跡用の監視ダッシュボードとロギングを備えています。
  • 永続メモリ、ツール統合、カスタムワークフロー、多モデルオーケストレーションを備えたAIエージェントの構築、テスト、デプロイ。
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    Venusとは?
    Venusは、開発者が簡単に知的なAIエージェントを設計、構成、実行できるオープンソースのPythonライブラリです。内蔵の会話管理、永続メモリストレージオプション、および外部ツールやAPIの統合用の柔軟なプラグインシステムを提供します。ユーザーは、カスタムワークフローを定義し、複数のLLM呼び出しを連携させ、データ取得やWebスクレイピング、データベースクエリなどのタスクを実行するための関数呼び出しインターフェースを組み込むことができます。Venusは、同期処理と非同期処理、ロギング、エラー処理、およびエージェント活動の監視をサポートします。低レベルのAPI相互作用を抽象化することで、Venusはチャットボット、バーチャルアシスタント、自動化されたワークフローの迅速なプロトタイピングと展開を実現し、エージェントの動作やリソース利用を完全に制御します。
  • WebGPUとWebAssemblyを使用してローカル推論とストリーミングを可能にするブラウザベースのAIアシスタント。
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    MLC Web LLM Assistantとは?
    Web LLM Assistantは、ブラウザをAI推論プラットフォームに変える軽量なオープンソースフレームワークです。WebGPUとWebAssemblyをバックエンドとして活用し、サーバーなしでクライアントデバイス上で直接LLMを実行し、プライバシーとオフライン動作を確保します。ユーザーはLLaMA、Vicuna、Alpacaなどのモデルをインポートして切り替え、アシスタントとチャットし、ストリーミング応答を見ることができます。モジュール式のReactベースのUIはテーマ、会話履歴、システムプロンプト、およびカスタム動作のためのプラグインのような拡張をサポートします。開発者はインターフェースをカスタマイズし、外部APIを統合し、プロンプトを微調整できます。展開には静的ファイルのホスティングのみが必要で、バックエンドサーバーは不要です。Web LLM Assistantは、あらゆる最新のウェブブラウザで高性能なローカル推論を可能にし、AIを民主化します。
  • Wizard Languageは、プロンプトオーケストレーションとツール統合を伴うマルチステップAIエージェントを定義するための宣言型TypeScript DSLです。
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    Wizard Languageとは?
    Wizard Languageは、AIアシスタントをウィザードとして作成するためのTypeScriptに基づいた宣言型ドメイン固有言語です。開発者は、意図駆動のステップ、プロンプト、ツール呼び出し、メモリストア、およびブランチングロジックを簡潔なDSLで定義します。内部では、Wizard Languageはこれらの定義をオーケストレーションされたLLM呼び出しにコンパイルし、コンテキスト、非同期フロー、エラーハンドリングを管理します。チャットボット、データ取得アシスタント、自動化ワークフローのプロトタイピングを迅速化し、プロンプトエンジニアリングと状態管理を再利用可能なコンポーネントに抽象化します。
  • AAGPTは、多段階の計画、メモリ管理、ツール統合を備えた自律型AIエージェントを構築するためのオープンソースフレームワークです。
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    AAGPTとは?
    AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。
  • AChat.devは、メモリとカスタムインテグレーションを備えたコンテキスト認識チャットボットを提供する、開発者向けのAIエージェントプラットフォームです。
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    AChat.devとは?
    AChat.devは、先進的な機能を持つAIチャットエージェントを作成、テスト、展開できる、開発者中心のプラットフォームです。エージェントが過去のインタラクションを記憶する永続的な会話メモリ、リアルタイムデータ取得のための外部APIへの動的関数呼び出し、役割に基づくマルチエージェント協力をサポートします。PythonとNode.js SDK上に構築されており、クイックセットアップ用のテンプレート、拡張性を持たせるプラグインアーキテクチャ、パフォーマンスを追跡できる監視ダッシュボードを備えています。GDPRに準拠したデータ処理を行い、クラウドとオンプレミスの両方に対応可能です。
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