ByteChefは、AIエージェントを構築、テスト、展開するためのモジュールアーキテクチャを提供します。開発者はエージェントプロファイルを定義し、カスタムスキルプラグインを添付し、ビジュアルWeb IDEまたはSDKを使用してマルチエージェントワークフローを調整します。主要なLLMプロバイダー（OpenAI、Cohere、自ホストモデル）や外部APIと連携します。内蔵のデバッグ、ロギング、可観測性ツールにより反復が容易になります。プロジェクトはDockerサービスやサーバーレス関数として展開でき、スケーラブルな商用のAIエージェントを顧客サポート、データ分析、自動化に利用可能です。

Cerebellumは、宣言的なプランと一連のステップまたはツール呼び出しで構成されたチェーンを使用してエージェントを定義できるモジュール化プラットフォームを提供します。各計画は、内蔵またはカスタムのツール（APIコネクタ、リトリバー、データプロセッサなど）を統一インターフェース経由で呼び出すことが可能です。メモリモジュールは、セッション間で情報を保存、取得、忘却でき、コンテキスト認識とステートフルな相互作用を可能にします。OpenAIやHugging Faceなどの人気のLLMと連携し、カスタムツールの登録をサポート、リアルタイム制御を可能にするイベント駆動のエンジンを備えています。ログ記録、エラー処理、プラグインフックを備え、生産性を向上させ、オートメーションや仮想アシスタント、研究アプリケーション向けの迅速なエージェント開発を支援します。

Deerflowは、入力処理、LLMまたはモデルの実行、条件分岐、出力ハンドラーなどのモジュールコンポーネントからAIワークフローをグラフィカルに組み立てられるインターフェースを提供します。標準搭載のコネクターでデータベース、API、ドキュメントストアからデータを取得し、連続して複数のAIモデルに結果を渡します。内蔵ツールでログ記録、エラー復旧、指標の追跡も可能です。設定後、ワークフローは対話的にテストでき、RESTエンドポイントやイベント駆動トリガーとして展開可能です。ダッシュボードにはリアルタイムのインサイト、バージョン履歴、アラート、チームコラボレーション機能があり、AIエージェントの繰り返し改善、スケール、運用維持を容易にします。

Rawr Agentは、LangChainを内部的に利用した、モジュール式のオープンソースPythonフレームワークであり、複雑なLLMとのインタラクションワークフローをオーケストレーションすることによって自律型AIエージェントを構築します。YAML設定またはPythonコードを用いて、Web APIやデータベースクエリ、カスタムスクリプトなどのツールを指定し、タスクシーケンスを定義できます。会話履歴やベクター埋め込みを保存するメモリーコンポーネント、繰り返し呼び出しを最適化するキャッシュ機構、エージェントの動作を監視する堅牢なロギングとエラー処理が含まれます。拡張性の高いアーキテクチャにより、カスタムツールやアダプターを追加でき、自動化リサーチ、データ分析、レポート生成、インタラクティブチャットボットなどのタスクに適しています。シンプルなAPIにより、チームは迅速にプロトタイプを作成し、さまざまな用途に対応したインテリジェントエージェントを展開できます。

AgentLabは、ビジュアルドラッグアンドドロップエディターを使用してAIエージェント（デジタルワーカー）を作成するServiceNowフレームワークです。ユーザーは大規模言語モデルをServiceNowテーブルにリンクさせ、意図とアクションを定義し、インシデント解決、変更承認、知識取得などのタスクのためのワークフローを調整します。エージェントは内蔵サンドボックスでテスト、バージョン管理、リアルタイム監視が可能です。外部APIやチャットインターフェース用のコネクターとともに、ポータル、Microsoft Teams、Slackへの展開を可能にします。プラットフォームはガバナンス制御、監査証跡、分析ダッシュボードを備え、規模なコンプライアンスとパフォーマンスを保証します。

10x Rulesは、カスタムルールセットとビジネスロジックに基づいてスマートエージェントを構築・展開することができる包括的なAIエージェントフレームワークです。直感的なインターフェースでトリガー、条件、アクションを定義することで、ドキュメントからのデータ抽出、リードのスコア付け、パーソナライズされたメール送信、CRM記録の更新といったタスクをAIエージェントに指示できます。事前構築されたコネクタを通じて主要なサービスとシームレスに連携し、リアルタイムの監視とデバッグをサポートし、エージェントのパフォーマンスに関する分析を提供します。技術的なユーザーと非技術的なユーザーの両方が、反復作業の効率化、手動エラーの削減、運用の高速化をAI駆動の自動化で実現します。

AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。

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。