autogen4jは、自律型AIエージェントの構築の複雑さを抽象化する軽量なJavaライブラリです。計画、メモリストレージ、アクション実行のコアモジュールを提供し、高レベルの目標を連続するサブタスクに分解できます。このフレームワークは、OpenAIやAnthropicなどのLLMプロバイダーと統合され、カスタムツール（HTTPクライアント、データベースコネクタ、ファイルI/O）の登録も可能です。開発者は、流暢なDSLやアノテーションを使用してエージェントを定義し、データの強化、自動レポーティング、会話ボット向けのパイプラインを迅速に組み立てられます。拡張性の高いプラグインシステムにより、多様なアプリケーションでの柔軟な動作が可能です。

Automation Chatbotは、会話型AIを通じて接続されたサービスとやりとりすることで、反復作業の効率化を図るために設計されています。OpenAIモデルとChromaのベクトルストアにより、セッション間でコンテキストを維持し、過去のやりとりを呼び出し、Slack、Google Drive、Calendarなどのプラットフォームでアクションを実行します。モジュール式のコネクターアーキテクチャにより、メール管理やファイル管理、カスタムAPIのための新しい統合を追加できます。内蔵のスケジューリングモジュールは、時間やイベントに基づく自動トリガーを可能にします。TypeScript定義を使用して、入力/出力を検証し、コードスニペットを自動生成します。フレームワークはローカルマシンやコンテナ化環境で動作し、OAuth2やAPIキー管理などのセキュリティコントロールを提供します。これにより、組織は運用ニーズに合わせたチャット駆動の自動化を展開できます。

Autonomaisは、タスクの計画と実行に完全な自律性を持つモジュール式のAIエージェントフレームワークです。大規模言語モデルを統合して計画を生成し、カスタマイズ可能なパイプラインを通じてアクションを調整し、メモリモジュールに状態を保存して一貫した多段階推論を行います。開発者はウェブスクレイパー、データベース、APIなどの外部ツールをプラグインし、独自のアクションハンドラーを定義し、設定可能なスキルを通じてエージェントの挙動を調整できます。このフレームワークはログ記録、エラー処理、ステップバイステップのデバッグをサポートし、研究タスク、データ分析、Web操作の自動化を確実に行います。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、複雑な意思決定やダイナミックなツール使用が可能な専門的なエージェントの迅速な開発を実現します。

Autonomous Agentsは、大規模言語モデルを搭載した自律型AIエージェントの作成を容易にするオープンソースのPythonライブラリです。認識、推論、行動といった主要コンポーネントを抽象化し、カスタムツール、メモリ、戦略を定義できます。エージェントは、多段階のタスクを自律的に計画し、外部APIをクエリし、カスタムパーサーを通じて結果を処理し、会話のコンテキストを維持します。本フレームワークは、動的なツール選択、逐次および並列のタスク実行、メモリの永続性をサポートし、データ分析、研究、メール要約、Webスクレイピングなどのタスクに対して堅牢な自動化を可能にします。その拡張性の高い設計により、さまざまなLLMプロバイダーやカスタムモジュールとの統合が容易です。

ExampleAgentは、AI駆動のアシスタントの作成を加速するために設計された、開発者向けのツールキットです。OpenAIのGPTモデルと直接連携し、自然言語の理解と生成を処理します。また、カスタムツールやAPIを追加できるプラグインシステムも提供します。このフレームワークは、会話のコンテキスト、メモリ、エラーハンドリングを管理し、情報検索、タスクの自動化、意思決定ワークフローを実行します。明確なコードテンプレート、ドキュメント、例を備え、チームがチャットボット、データ抽出、スケジューリングなどのドメイン固有のエージェントを迅速にプロトタイプ化できます。

Jaazは、高度にインタラクティブなチャットボットや音声アシスタントソリューションを作るため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。Node.jsとJavaScriptを基盤に、ダイアログ管理、コンテキスト認識長期記憶、サードパーティAPIとの統合のためのコアモジュールを提供し、会話中に動的にツールを使用できます。開発者はカスタムスキルを定義し、大規模言語モデルを活用した自然言語理解や、音声対応のための音声からテキスト、テキストから音声へのエンジンを統合できます。モジュラーアーキテクチャにより、クラウドやオンプレミスのインフラストラクチャ全体へのデプロイも容易です。迅速なプロトタイピングと本番環境向けのワークフローをサポートします。

JASAは、マルチエージェントシステムのシミュレーション構築と実行のための包括的なJavaライブラリセットを提供します。エージェントのライフサイクル管理、イベントスケジューリング、非同期メッセージパッシング、環境モデリングをサポートします。開発者はコアクラスを拡張してカスタム動作を実装し、外部データソースと連携し、シミュレーション結果を可視化できます。フレームワークのモジュラー設計と明確なAPIドキュメントにより、迅速なプロトタイピングとスケーラビリティを実現し、学術研究、教育、エージェントベースのモデリングの概念実証に適しています。

LangServe Assistant UIはReactとTypeScriptで構築されたモジュール式のフロントエンドアプリケーションで、LangServeバックエンドとシームレスに連携して完全な会話型AI体験を提供します。カスタマイズ可能なチャットウィンドウ、リアルタイムメッセージストリーミング、コンテキストに応じたプロンプト、多エージェントのコーディネーション、外部API呼び出し用プラグインフックを備えています。テーマ設定、ローカリゼーション、セッション管理、ユーザーインタラクションをキャプチャするイベントフックもサポートします。既存のWebアプリに埋め込むか、スタンドアロンのSPAとして展開でき、カスタマーサービスボット、コンテンツ生成アシスタント、インタラクティブなナレッジエージェントの迅速な展開を可能にします。その拡張性の高いアーキテクチャにより、容易なカスタマイズとメンテナンスが保証されます。

MCP Agent Tool Adapterは、言語モデルを基盤としたエージェントと外部ツール実装の間のミドルウェアとして機能します。関数シグニチャやツール記述子を登録すると、フレームワークは自動的に次の処理を行います。エージェントの出力からツール呼び出しを解析し、適切なアダプターを呼び出し、入力のシリアル化と結果の返却を処理します。主要な機能には、動的ツール検出、並列制御、ロギング、エラーハンドリングのパイプラインが含まれます。さらに、カスタムツールインターフェースの定義やクラウド・オンプレミスサービスとの統合もサポートし、APIオーケストレーションやデータ取得、自動化された操作など、複雑なマルチツールワークフローを既存のエージェントコードを変更せずに構築できます。

micro-agentは最小限かつ強力な抽象化を提供し、TypeScriptで構築されており、ブラウザとNode.jsの両方でシームレスに動作します。カスタムのプロンプトテンプレート、意思決定ロジック、拡張可能なツール統合を持つエージェントの定義が可能です。思考の連鎖推論を活用し、外部APIと連携し、会話またはタスク固有のメモリを保持できます。本ライブラリにはAPIレスポンス処理、エラー管理、セッション永続化用のユーティリティが含まれ、workflowの自動化や会話インターフェースの構築、データ処理パイプラインのオーケストレーションなど、さまざまなタスク向けのエージェントの試作と導入を、より小さなフレームワークの負荷なしで行えます。そのモジュール式設計と明確なAPIによって、拡張や既存アプリへの統合が容易です。

Modusは、LLM統合、メモリストレージ、ツール調整のためのコアコンポーネントを提供し、AIエージェントの作成を簡素化する開発者向けのフレームワークです。プラグインベースのツールライブラリをサポートし、エージェントがデータ取得、分析、アクション実行などを行えるようにします。ビルトインのメモリモジュールにより、エージェントは会話の文脈を保持し、インタラクションを通じて学習します。その拡張可能なアーキテクチャは、さまざまなアプリケーションでのAIの開発と展開を高速化します。

Multi-Agent Systemsは、自律型エージェント間の相互作用を作成、制御、観察するための包括的なツールキットを提供します。開発者は、カスタムの意思決定ロジックを備えたエージェントクラスを定義し、リソースとルールを設定した複雑な環境を構築し、情報交換のための通信チャネルを実装できます。このフレームワークは、同期および非同期のスケジューリング、イベント駆動型の動作をサポートし、パフォーマンス指標のロギングを統合しています。ユーザーはコアモジュールを拡張したり、外部AIモデルを統合してエージェントの知能を向上させることが可能です。可視化ツールは、シミュレーションをリアルタイムまたは後処理でレンダリングし、出現する行動の分析やシステムパラメータの最適化に役立ちます。学術研究からプロトタイプの分散アプリケーションまで、Multi-Agent Systemsはエンドツーエンドのマルチエージェントシミュレーションを簡素化します。

PulpGenは、高度なLLMをベースとしたアプリケーションを作成するための統合可能で設定可能なプラットフォームを提供します。人気のベクトルストア、エンベディングサービス、およびLLMプロバイダーとシームレスに連携します。開発者はカスタムパイプラインを定義してリトリーバル増強生成を行い、リアルタイムストリーミング出力、大規模ドキュメントコレクションのバッチ処理、システムパフォーマンスのモニタリングを行うことができます。拡張性の高いアーキテクチャは、キャッシュ管理、ロギング、自動スケーリングのためのプラグインモジュールを可能にし、AI駆動の検索、質問応答、要約、ナレッジマネジメントソリューションに最適です。

AgentForceカスタムクライアントサンプルは、JavaScript/TypeScriptとSalesforce APIを利用してSalesforce組織に対する認証、AgentForceチャットセッションの管理、メッセージの送受信、ユーザーインターフェースコンポーネントのカスタマイズを行うコードベースを提供します。イベント購読、カスタムビジネスロジックの統合、Lightning Web Componentsを介したスタイリングを紹介しています。このテンプレートを使用して、AI対話エージェントの基盤を作成し、メッセージのフローを調整し、外部システムと連携し、組織の独自のワークフローやブランディング要件に合わせてフレームワークを拡張できます。

Sagaは、複数ステップのワークフローを計画し実行するAIエージェントの構築に柔軟なアーキテクチャを提供します。主要なコンポーネントには、目標をアクションに分割するプランナーモジュール、会話とタスクのコンテキスト用のメモリストア、外部サービスやスクリプトを統合するツールレジストリがあります。エージェントは非同期に動作し、セッション間の状態を管理し、カスタムツールの開発をサポートします。Sagaは、データ収集、アラート、インタラクティブQ&Aなどのタスクを自動化し、あなたのPython環境内で自律型アシスタントの迅速な試作を可能にします。

Taiat（TypeScript AIエージェントツールキット）は、Node.jsおよびブラウザ環境で軽量かつ拡張可能な自律AIエージェント構築のフレームワークです。開発者はエージェントの動作を定義し、OpenAIやHugging Faceなどの大規模言語モデルAPIと統合し、多段階のツール実行ワークフローをオーケストレーションできます。このフレームワークは、状態を持つ会話用のカスタマイズ可能なメモリバックエンド、Web検索、ファイル操作、外部API呼び出しを行うツールの登録、プラグイン可能な意思決定戦略をサポートします。Taiatを使用すれば、データの検索、要約、自動コード生成、会話型アシスタントなどのタスクを自律的に計画・推論・実行するエージェントを素早くプロトタイプできます。

Tiny-OAI-MCP-Agentは、OpenAI APIを基盤とした小型の拡張可能エージェントアーキテクチャを提供します。推論、記憶、ツール使用を行うマルチ認知プロセス（MCP）ループを実装。ツール（API、ファイル操作、コード実行）を定義し、エージェントはタスクを計画し、コンテキストを呼び出し、ツールを呼び出し、結果を反復します。この最小限のコードベースにより、開発者は自律的なワークフローやカスタムヒューリスティクス、高度なプロンプトパターンを実験でき、API呼び出し、状態管理、エラー回復を自動的に処理します。

このリポジトリは、マルチエージェントシステムコンポーネントと分散AIコーディネーション技術の包括的なコレクションをまとめたものです。合意アルゴリズム、契約ネット交渉プロトコル、オークション型タスク割り当て、連合形成戦略、インタエージェント通信フレームワークを実装しています。ユーザーは、内蔵のシミュレーション環境を活用して、様々なネットワークトポロジー、遅延シナリオ、故障モード下でのエージェントの挙動をモデル化・テスト可能です。モジュール化設計により、ロボット群、IoTデバイスコラボレーション、スマートグリッド、分散意思決定システムなどのアプリケーションにおいて、開発者や研究者が個々のコーディネーションモジュールを統合、拡張、カスタマイズできます。

Avalon-LLMは、複数のLLM駆動のエージェントを協調環境でオーケストレーションできるPythonベースのマルチエージェントAIフレームワークです。各エージェントは、ウェブ検索、ファイル操作、カスタムAPIなどの特定ツールを設定して専門的なタスクを実行できます。このフレームワークは、会話のコンテキストや長期知識を保存するメモリモジュール、意思決定を改善する思考の連鎖による推論、エージェント性能をベンチマークする内蔵評価パイプラインをサポートします。Avalon-LLMは、モデル提供者、ツールキット、メモリストアなどのコンポーネントを簡単に追加・置き換えできるモジュール式プラグインシステムを提供します。シンプルな設定ファイルとコマンドラインインターフェースで、研究、開発、実運用に適した自律型AIワークフローの展開、監視、拡張が可能です。

Cognifyはユーザーがデータサイエンスの目標を定義し、AIエージェントに複雑な作業を任せることを可能にします。エージェントはコードの作成とデバッグ、データベースとの接続による洞察の取得、インタラクティブなビジュアライゼーションの作成、レポートのエクスポートも可能です。プラグインアーキテクチャにより、カスタムAPIやスケジューリングシステム、クラウドサービスへの機能拡張も行えます。Cognifyは再現性、コラボレーション機能、決定や出力のロギングを提供し、迅速な試作や運用ワークフローに適しています。