IpyBoxはOpenAIのGPTモデルを利用したリッチなインタラクティブパネルをJupyterノートブックに統合します。ユーザーはAIアシスタントとチャットし、コード生成をリクエストし、生成されたコードを自動的にノートブックカーネルで実行できます。このウィジェットは、変数やインポートされたモジュールを含む現在のノートブック環境をキャプチャして、関連性のある提案を生成するコンテキスト認識をサポートします。変数の値を検査したり、プロンプトを改善したり、会話履歴を直接管理したりできます。モデルパラメータの設定やレスポンス長の制限、実行動作のカスタマイズも可能です。IpyBoxは、会話型AIとライブコード評価を融合し、探索的データ分析や迅速なプロトタイピングを簡素化します。データサイエンティスト、研究者、教育者に最適なインタラクティブなAI支援を提供します。

Chipperは、大規模言語モデルにより駆動される会話インターフェースの作成を簡素化するための完全にオープンソースのReactコンポーネントライブラリです。リアルタイムのAIレスポンスのストリーミング、内蔵されたコンテキストと履歴管理、複数エージェント対応、ファイル添付、テーマのカスタマイズを提供します。開発者は、シンプルなpropsを通じて任意のLLMバックエンドを統合でき、プラグインやCSS-in-JSを使用してスタイルを調整し、ブランド統一やレスポンシブなレイアウトを実現します。

Crayonは、外部APIを呼び出し、会話履歴を保持し、マルチステップタスクを計画し、非同期処理を扱えるJavaScript／Node.jsの自律型AIエージェントの構築を可能にします。コア部分では、高レベルの目標を個別のアクションに分解し、カスタムツールキットと連携し、メモリモジュールを利用してセッション間で情報を保存・呼び出す計画と実行のループを実装しています。多様なメモリバックエンドやプラグインベースのツール統合、デバッグ用の詳細なロギングをサポートします。プロンプトやYAMLベースのパイプラインを通じてエージェントの動作を設定でき、データスクレイピング、レポート生成、インタラクティブチャットボットなどの複雑なワークフローを実現します。Crayonのアーキテクチャは拡張性を重視しており、ドメイン固有のツールを統合したり、エージェントをビジネスニーズに合わせてカスタマイズしたりできます。