AgentXは、大規模言語モデル、ツールおよびAPI統合、メモリモジュールを活用して複雑なタスクを自律的に実行するAI駆動型エージェントを構築するための拡張可能なアーキテクチャを提供します。カスタムツール用のプラグインシステム、ベクトルベースのリトリーバル、思考連鎖推論、詳細な実行ログを特徴とします。ユーザーは、柔軟な設定ファイルやコードを介してエージェントを定義し、ツール、Chroma DBなどのメモリバックエンド、推論パイプラインを指定します。AgentXは、セッション間のコンテキスト管理、リトリーバル拡張生成、マルチターン会話を可能にします。そのモジュラーコンポーネントにより、開発者はワークフローを調整し、エージェントの動作をカスタマイズし、外部サービスと連携してオートメーション、調査支援、カスタマーサポート、データ分析を行えます。

Claude Code MCP（Memory Context Provider）は、AnthropicのClaude Codeモデルとのやり取りを効率化するためのPythonベースのCLIツールです。永続的な会話履歴、再利用可能なプロンプトテンプレート、コード生成、レビュー、リファクタリングのためのユーティリティを提供し、コマンドを呼び出してコード生成や自動編集、差分比較、インライン説明を行えます。プラグインシステムで機能拡張も可能です。MCPは、Claude Codeをより一貫したコンテキスト認識型コーディング支援に統合しやすくします。

実践的には、LlamaSimを使って複数のAIエージェントをLlamaモデルで定義し、インタラクションシナリオを設定し、制御されたシミュレーションを実行できます。Python APIを用いてエージェントの性格、意思決定ロジック、通信チャネルをカスタマイズ可能です。フレームワークはプロンプトの構築、応答の解析、および会話状態の追跡を自動的に処理します。全てのインタラクションを記録し、応答の一貫性、タスク完了率、遅延時間などのビルトイン評価指標を提供します。プラグインアーキテクチャにより、外部データソースの統合やカスタム評価関数の追加が可能です。また、LlamaSimの軽量コアは、ローカル開発、CIパイプライン、クラウド展開に適しており、再現性のある研究やプロトタイプの検証を可能にします。