Envoleは、シンプルな英語を使用して動的なAIエージェントを作成するための革新的なノーコードプラットフォームです。ユーザーは入力の種類（テキスト、ファイル、画像、音声）を定義し、アクティビティ（質問回答、要約、センチメント分析）を指定し、アクション（メール送信、Notionへの保存、ツール統合）を解除し、出力を構成できます。Envoleを利用することで、ユーザーはAIエージェントにさまざまなツールと接続し、カスタムアクションを作成し、ホスティング環境またはAPI統合を介して展開することができます。EnvoleはAI自動化を簡素化し、ワークフローを変革するためにアクセス可能で多用途です。

Exoは、ユーザーと通信し、外部APIを呼び出し、会話のコンテキストを保持できるAI駆動のエージェントを作成できる、開発者中心のフレームワークです。コアはTypeScript定義を用いてツール、メモリ層、対話管理を記述します。ユーザーは、データ取得、スケジューリング、APIオーケストレーションなどのタスクに対してカスタムアクションを登録できます。フレームワークは、プロンプトテンプレート、メッセージルーティング、エラーハンドリングを自動的に処理します。Exoのメモリモジュールは、セッションを越えてユーザー固有の情報を保存・呼び出し可能です。開発者は、最小設定でNode.jsやサーバーレス環境にエージェントを展開できます。Exoは、ログ記録、認証、メトリクス用のミドルウェアもサポートしています。そのモジュラー設計により、複数のエージェント間でコンポーネントを再利用でき、開発を加速し冗長性を低減します。

Melissaは、広範なボイラープレートコードを必要とせずにAI駆動エージェントを構築できる軽量で拡張可能なアーキテクチャを提供します。コアは、開発者がカスタムアクションやデータコネクター、メモリモジュールを登録できるプラグインベースのシステムに基づいています。メモリサブシステムは、やり取りを通じてコンテキストを維持し、会話の連続性を高めます。API、データベース、ローカルファイルから情報を取得・処理できるインテグレーションアダプターも搭載。シンプルなAPI、CLIツール、標準化されたインターフェースを組み合わせることで、Melissaは顧客問い合わせの自動化、動的レポート生成、マルチステップワークフローの調整などを効率化します。言語に依存しない統合が可能で、Pythonを中心にしたプロジェクトに適しており、Linux、macOS、Docker環境へ展開できます。

QuickContextは、Chromeブラウザの右クリックコンテクストメニューを生産性向上のための多目的ツールに変えます。この拡張機能は、先進的な言語モデルを活用して、コンテクストメニューから直接即時の翻訳、説明、カスタムアクションを提供します。研究、学習、仕事をする際、QuickContextはテキストインタラクションを簡素化し、ワークフローを中断することなく迅速で直感的な応答を可能にします。これは、学生、専門家、そして最小限の労力でオンラインの生産性を最大化したいと考えているすべての人にとって必須のツールです。

SwiftAgentは、OpenAIモデルをSwiftに直接統合することで、知的なエージェントを構築するための強力なツールキットを提供します。開発者はカスタム動作や外部ツールを宣言し、ユーザーのクエリに基づいてエージェントが呼び出します。フレームワークは会話の記憶を保持し、過去のインタラクションを参照できます。プロンプトテンプレートや動的コンテキスト注入をサポートし、多ターン対話や意思決定ロジックを容易にします。Swiftの非同期APIはSwiftの並行性とシームレスに連携し、iOS、macOS、またはサーバーサイド環境に最適です。モデル呼び出し、記憶の保存、パイプラインのオーケストレーションを抽象化し、Swiftプロジェクト内で会話補助者やチャットボット、自動化エージェントのプロトタイプ作成と展開を迅速に行えます。

Tongui Agentは、会話状態を維持し、外部ツールを活用し、複数のサブエージェントを調整できるモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はLLMバックエンドの設定、カスタムアクションの定義、コンテキストを保存するためのメモリモジュールの追加を行います。このフレームワークには、SDK、CLI、および可観測性のためのミドルウェアフックが含まれており、WebやNode.jsアプリケーションへの統合が容易です。対応LLMにはOpenAI、Azure OpenAI、オープンソースモデルがあります。

Goat SDKは、GoでのAIエージェントの作成とオーケストレーションを容易にすることを目的としています。プラグイン可能なLLM統合（OpenAI、Anthropic、Azure、ローカルモデル）、カスタムアクション用のツールレジストリ、状態を持つ会話のためのメモリストアを提供します。開発者は、チェーン、リプレゼンテーション戦略、出力をCLI、WebSocket、RESTエンドポイント、またはビルトインのWeb UIを通じて出力するパブリッシャーを定義できます。Goatはストリーミング応答、カスタマイズ可能なロギング、および簡単なエラー処理をサポートします。これらのコンポーネントを組み合わせて、最小限のボイラープレートコードでチャットボット、自動化ワークフロー、意思決定支援システムをGoで開発できます。

AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。

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。

AtomicAgentは、AIエージェントのタスクを定義・構成・実行するための構造化フレームワークを提供します。コアモジュールは、外部サービスを登録・呼び出すツールレジストリ、会話またはタスクのコンテキストを保存するメモリマネージャ、ステップごとにLLMとのやり取りを行うオーケストレーションエンジンを含みます。再利用可能なツールの定義、意思決定ロジックの設定、長時間実行タスクの非同期実行が可能です。AtomicAgentのモジュール設計は、チャットボットからデータ処理パイプラインまで、複雑なAI駆動のワークフローの保守性、テスト容易性、迅速な反復を促進します。