Bot-With-Planは、実行前に詳細な計画を生成するモジュール式のPythonテンプレートを提供します。OpenAI GPTを使用してユーザーの指示を解析し、タスクを逐次的なステップに分解し、計画を検証し、その後外部ツール（ウェブ検索や計算機など）を介して各ステップを実行します。このフレームワークにはプロンプト管理、計画解析、実行のオーケストレーション、エラー処理が含まれます。計画と実行のフェーズを分離することで、監視性の向上、デバッグの容易さ、新しいツールや機能の拡張性を提供します。

echoOLlamaは、Ollamaエコシステムを活用し、最小限のエージェントフレームワークを提供します。端末からユーザ入力を読み取り、設定されたローカルLLMに送信し、リアルタイムで応答をストリーミングします。ユーザはインタラクションのシーケンスをスクリプト化し、プロンプトを連鎖させ、モデルのコードを変更せずにプロンプトエンジニアリングを試すことができます。これにより、会話パターンのテストやシンプルなコマンド駆動ツールの構築、反復的なエージェントタスクの処理に最適です。

GRASPは、TypeScriptやJavaScript環境でAIエージェントを構築するための構造化されたパイプラインを提供します。基本的には、開発者はツール（関数や外部APIコネクタ）を登録し、エージェントの動作を誘導するプロンプトテンプレートを指定してエージェントを定義します。組み込みのメモリモジュールは、エージェントが文脈情報を保存・取得し、複数ターンの会話と状態の持続を可能にします。計画コンポーネントは、ユーザ入力に基づいてツールの選択と実行を調整し、実行レイヤーはAPI呼び出しと結果処理を行います。GRASPのプラグインシステムは、検索増強生成（RAG）、タスクのスケジューリング、ロギングなどの機能を拡張でき、モジュラーな設計により、必要なコンポーネントのみを選択して既存のシステムやサービスと連携しやすくしています。