Astro Agentsは、JavaScriptおよびTypeScriptでAIエージェントを構築するためのモジュラーアーキテクチャを提供します。開発者はカスタムツールの登録、会話コンテキストを保持するメモリストアの統合、多段階推論ワークフローの調整が可能です。OpenAIやHugging Faceなどの複数のLLMプロバイダーに対応し、静的サイトまたはサーバーレス関数として展開できます。ビルトインの可観測性と拡張可能なプラグインにより、チームは重いインフラ負荷なしでAI駆動型アシスタントの試作、テスト、スケーリングが可能です。

Prometh.aiは、Salesforce、HubSpot、SQLデータベース、Zendeskなどの企業システムに接続可能な包括的なプラットフォームを提供します。ユーザーはドラッグ＆ドロップインターフェースを利用して、多段階のワークフローを定義し、条件ロジックを設定し、タスクをスケジュールできます。エージェントは、販売リードの生成、サポートチケットのトリアージ、レポート作成、市場調査などさまざまな活動を行います。プラットフォームのオーケストレーションコアは並列処理とエラー処理を管理し、内蔵の分析ダッシュボードはエージェントのパフォーマンスを可視化し、継続的な最適化を可能にします。

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。

Aegixは複雑なワークフローに対応できる多段階推論を行うAIエージェントをオーケストレーションするための堅牢なSDKを提供します。さまざまなLLMプロバイダーに対応し、データベースコネクタやウェブスクレーパーなどのカスタムツールを統合できるほか、ベクトルストアなどのメモリモジュールで会話の状態を維持します。Aegixの柔軟なエージェントループアーキテクチャにより、プランニング、実行、レビューの各フェーズを設定でき、エージェントは出力を反復的に改善します。文書の質疑応答ボット、コード支援ツール、自動サポートエージェントなどの構築において、明確な抽象化、設定主導のパイプライン、拡張しやすいポイントにより開発を容易にします。プロトタイプから本番までスケールでき、信頼性の高いパフォーマンスとメンテナンス性の高いコードベースを実現しています。

MCP搭載のAIエージェントは、長期コンテキストの保持、多段階推論、およびメモリに基づく戦略調整が可能な高度なAIエージェントの開発を効率化するために設計された包括的なフレームワークです。メモリマネージャ、条件プランナー、プロンプトマネージャからなるモジュール式設計を採用し、さまざまなLLMとのカスタム統合や拡張が可能です。メモリマネージャは過去のインタラクションを永続的に保存し、コンテキストの保持を確保します。条件プランナーは各ステップで条件を評価し、次のアクションを動的に選択します。プロンプトマネージャは入力を整形し、タスクをシームレスに連結します。Pythonで構築されており、APIを通じてOpenAI GPTモデルと連携し、リトリーバル強化生成をサポートし、会話エージェントやタスク自動化、意思決定支援システムを促進します。豊富なドキュメントとサンプルにより、設定やカスタマイズの方法を案内します。

Astogi は、ワークフローと生産性を向上させるために調整されたさまざまなカスタム統合を提供することで、Asana の体験を向上させます。自動化されたユニークなタスク番号から Git コミット通知、ChatGPT 統合まで、Astogi はタスク管理とチーム内のコミュニケーションを簡素化します。このツールは、Asana 内でのプロジェクト管理プロセスを最適化しようとするオンラインチームに最適です。

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。

Celigoは、さまざまなアプリケーションとシステム間での強力な統合機能で知られるクラウドベースの統合プラットフォームです。Celigoを使用することで、企業はクラウドベースのソリューションを接続し、時間を節約しエラーを最小限に抑える自動化されたワークフローを作成できます。幅広いコーディングの知識がなくても統合を迅速に設定できるように、事前構築されたテンプレートとユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供しています。その機能には、監視、エラー警告、データマッピングが含まれ、アプリケーション間で情報がスムーズに流れることを確保し、全体的なビジネス効率を向上させます。

Daytonaは、組織が複雑なワークフローをエンドツーエンドで実行する自律エージェントを迅速に作成、オーケストレーション、管理できるよう支援します。ドラッグアンドドロップのワークフローデザイナーと事前学習済みモデルのカタログを使用して、顧客サービス、営業、コンテンツ生成、データ分析用のエージェントを構築できます。DaytonaのAPIコネクタはCRM、データベース、Webサービスと統合され、SDKやCLIはカスタム機能の拡張を可能にします。エージェントはサンドボックス環境でテストし、スケーラブルなクラウドやオンプレミス環境に展開できます。内蔵のセキュリティ、ロギング、リアルタイムダッシュボードにより、パフォーマンスの見通しとコントロールが得られます。

ggfaiは、目標の設定、多段階の推論の管理、メモリモジュールによる会話コンテキストの保持を一本化したインターフェースを提供します。外部サービスやAPI呼び出しのためのカスタマイズ可能なツール連携、非同期実行フロー、OpenAIのGPTモデルに関する抽象化機能もサポートします。プラグインアーキテクチャにより、メモリバックエンド、知識ストア、アクションテンプレートの切り替えが容易になり、顧客サポート、データ取得、個人アシスタントなどのタスクをシンプルに管理できます。

JARVIS-1は、自然言語インターフェース、メモリモジュール、プラグイン駆動のタスク実行エンジンを組み合わせたモジュール式アーキテクチャを提供します。GPT-index上に構築されており、会話を保持し、コンテキストを取得し、ユーザーのインタラクションとともに進化します。ユーザーはシンプルなプロンプトを通じてタスクを定義し、JARVIS-1はジョブのスケジューリング、コードの実行、ファイル操作、Webブラウジングを調整します。プラグインシステムにより、データベース、メール、PDF、クラウドサービスとのカスタム連携が可能です。Linux、macOS、Windows上のDockerまたはCLI経由で展開でき、オフライン動作と完全なデータ制御を保証し、開発者、DevOpsチーム、パワーユーザーにとって安全で拡張性のある自動化ツールです。

Local-Super-Agentsは、完全にローカルで動作する自律的なAIエージェントを作成するためのPythonベースのプラットフォームです。メモリストア、API統合ツールキット、LLMアダプター、エージェントのオーケストレーションなど、モジュール式のコンポーネントを提供します。ユーザーはカスタムタスクエージェントを定義し、アクションをチェーン化し、サンドボックス環境内で複数エージェントの協調をシミュレートできます。CLIユーティリティ、事前設定済みのテンプレート、拡張可能なモジュールにより、複雑な設定を抽象化しています。クラウドに依存せず、データプライバシーとリソース制御を維持でき、ウェブスクレーパー、データベースコネクタ、カスタムPython関数を統合できるプラグインシステムにより、研究、データ抽出、ローカル自動化などのワークフローを強化します。

Orra.devは、インテリジェントアシスタントのエンドツーエンドのライフサイクルを簡素化するために設計された包括的なAIエージェント作成プラットフォームです。ビジュアルワークフロービルダーと、主要なLLMプロバイダーやエンタープライズシステムへのシームレスな統合を組み合わせ、Orra.devはチームが会話ロジックのプロトタイピング、エージェントの挙動の洗練、複数チャネルでの本番用ボットのローンチを数分で可能にします。FAQボット、ECサイトアシスタント、コードレビューエージェント向けのプリセットテンプレート、カスタマイズ可能なトリガー、APIコネクタ、ユーザーロール管理といった機能が含まれます。組み込みのテストスイート、コラボレーション用のバージョン管理、パフォーマンスダッシュボードにより、組織はリアルタイムデータに基づいてエージェントの応答を改善し、ユーザーインタラクションを監視し、ワークフローを最適化できます。これにより展開が加速し、メンテナンスコストが削減されます。

Raycastは、コンテキストスイッチを減らし、効率を高めるために設計されたmacOSの生産性ツールです。コマンドバーとして機能し、ユーザーはコマンドを検索し、アプリケーションを起動し、タスクを迅速に実行できます。内蔵ストアには、JiraやGitHubなどのさまざまな拡張機能が提供されており、生産性を向上させます。APIを使用すると、開発者はカスタム統合を作成でき、専門的なタスクやチームコラボレーションのための多目的ツールになります。

Serenaは、自律的な計画と実行によって複雑なワークフローを自動化することを目的としています。ウェブ検索エンジン、データベース、APIと連携し情報を収集し、結果を要約し、ユーザー定義の目標に従ってタスクを遂行します。Pythonライブラリとして構築されており、セッション間で状態を維持し、拡張機能のためにプラグインを動的にロードし、大規模言語モデルを使用して構造化された計画を生成します。開発者はコード実行やファイル管理、分析のためのツール連携をカスタマイズでき、研究、データ処理、コンテンツ生成など多用途に利用可能です。

Symbol-LLMは、シンボリックメモリストアと拡張された大規模言語モデルを利用したAIエージェント構築のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。複雑なタスクを分解するプランナーモジュール、ツールを呼び出すエグゼキュータ、および会話全体のコンテキストを維持するメモリシステムがあります。ウェブ検索、計算機、コードランナーなどの内蔵ツールと、カスタムツールを簡単に統合できるAPIを備え、多様な分野（研究、カスタマーサポート、ワークフロー自動化）において、迅速にプロトタイプ作成と展開を可能にします。