BeeAI Framework Py Starterは、AIエージェントの作成を素早く開始できるオープンソースのPythonプロジェクトです。コアモジュールによるエージェントのオーケストレーション、機能拡張のためのプラグインシステム、主要なLLM APIに接続するためのアダプタが含まれます。開発者はタスクを定義し、会話の記憶を管理し、外部ツールを簡単な構成ファイルを通じて統合できます。このフレームワークはモジュール性と使いやすさを重視し、チャットボット、オートメーションアシスタント、データ処理エージェントの迅速なプロトタイピングをテンプレートコード不要で実現します。

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。

Humanloopは、ユーザーが会話AIエージェントを構築、洗練、最適化できるようにすることに焦点を当てています。このプラットフォームは、AIダイアログにおけるリアルタイムの改善を促進するフィードバックループを利用しており、時間の経過とともに応答がより関連性のある正確なものになることを保証します。組織はHumanloopを活用して、顧客サービスを向上させ、応答を自動化し、最終的にはシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供できます。AIモデルのトレーニングプロセスを簡素化することで、Humanloopはチームが複雑なプログラミング業務に取り組むのではなく、コンテンツの洗練に集中できるようにします。

LAWLIAは、エージェントの動作、プラグインツール、会話または自律ワークフローのメモリ管理を定義するための構造化インターフェースを提供します。開発者は、主要なLLM APIと連携し、プロンプトテンプレートを構成し、検索、計算機、データベースコネクタなどのカスタムツールを登録できます。Agentクラスを通じて、LAWLIAは計画、アクション実行、および応答解釈を処理し、マルチターンのインタラクションとダイナミックなツール呼び出しを可能にします。そのモジュラー設計は、プラグインを通じて能力拡張をサポートし、カスタマーサポート、データ分析、コードアシスタント、コンテンツ生成などのエージェントを作成できます。このフレームワークは、コンテキスト、メモリ、エラー処理を一元管理し、エージェント開発を効率化します。

Llama-Agentは、高度な言語モデルによって駆動されるインテリジェントなAIエージェントを作成するための開発者向けツールキットです。外部APIや関数を呼び出すツール統合、コンテキストを保存および取得するメモリ管理、および複雑なタスクを分解するための思考連鎖計画を提供します。エージェントはアクションを実行し、カスタム環境と対話し、プラグインシステムを通じて適応します。オープンソースプロジェクトとして、コアコンポーネントの容易な拡張をサポートし、さまざまなドメインでの自動化ワークフローの高速な実験と展開を可能にします。

NeuralGPTは、モジュラーコンポーネントと標準化されたパイプラインを提供することでAIエージェント開発を簡素化します。カスタマイズ可能なエージェントクラス、検索強化生成（RAG）、会話のコンテキストを保持するメモリ層を備えています。開発者は、セマンティック検索用にベクターデータベース（Chroma、Pinecone、Qdrant）を統合したり、外部APIやコマンドライン呼び出しを実行するツールエージェントを定義したりできます。フレームワークはOpenAI、Hugging Face、Azure OpenAIといった複数のLLMバックエンドをサポートします。NeuralGPTにはクイックプロトタイピング用のCLIと、プログラム制御用のPython SDKが含まれています。ログ記録、エラー処理、拡張性のあるプラグインアーキテクチャを備え、インテリジェントアシスタントやチャットボット、自動化ワークフローの展開を高速化します。

このリポジトリは、DeepSeekを使用した高次元ベクトル検索を行うReActベースのAIエージェント作成のためのステップバイステップのチュートリアルとリファレンス実装を提供します。環境設定、依存関係のインストール、カスタムデータ用のベクトルストアの設定をカバーしています。エージェントはReActのパターンを用いて推論の過程と外部知識検索を組み合わせ、透明性の高い説明可能な応答を実現します。システムは、追加のドキュメントローダーの統合、プロンプトテンプレートの調整、またはベクトルデータベースの交換により拡張可能です。この柔軟なフレームワークにより、開発者や研究者は数行のPythonコードで推論・取得・対話が可能な強力な対話エージェントの試作が行えます。

Rubraは、外部ツール、API、知識ベースと連携可能なAI駆動のエージェントを構築するための統一フレームワークを提供します。ユーザーはシンプルなJSONまたはSDKインターフェースを使ってエージェントの動作を定義し、Web検索、ドキュメント取得、スプレッドシート操作、ドメイン固有のAPIなどの機能を連携させます。このプラットフォームは、検索強化型生成パイプラインをサポートし、エージェントが関連データを取得し、情報に基づく応答を生成できるようにします。開発者はインタラクティブコンソール上でエージェントのテストとデバッグを行い、パフォーマンス指標を監視し、必要に応じて展開を拡大できます。安全な認証、役割に基づくアクセス制御、詳細な利用ログを備え、Rubraはエンタープライズレベルのエージェント作成を効率化します。カスタマーサポートボット、自動化リサーチアシスタント、ワークフローオーケストレーションエージェントなどの構築においても、Rubraは開発と展開を加速します。

Self-Determining AI Agentsは、自治型AIエージェントの作成を簡素化するためのPythonベースのフレームワークです。エージェントがタスクを生成し、戦略を計画し、統合ツールを使用して行動を実行するカスタマイズ可能な計画ループを特徴とします。このフレームワークには、コンテキスト保持のための永続的なメモリモジュール、柔軟なタスクスケジューリングシステム、およびWeb APIやデータベースクエリなどのカスタムツール統合のフックが含まれます。開発者は設定ファイルやコードを通じてエージェントの目標を定義し、ライブラリは反復的な意思決定プロセスを管理します。ロギング、パフォーマンス監視をサポートし、新しい計画アルゴリズムで拡張可能です。研究、自動化ワークフロー、知的なマルチエージェントシステムのプロトタイピングに最適です。

Semantic Kernel Copilot Demoは、MicrosoftのSemantic Kernelフレームワークを用いて高度なAIエージェントを構築するエンドツーエンドのリファレンスアプリケーションです。多段階推論のためのプロンプトチェーン、セッション間のコンテキストを思い出すメモリ管理、外部APIとの連携を可能にするプラグインベースのスキルアーキテクチャを備えています。開発者はAzure OpenAIやOpenAIモデルのコネクタを設定し、カスタムプロンプトテンプレートを定義し、カレンダーアクセスやファイル操作、データ取得といったドメイン固有のスキルを実装できます。これらのコンポーネントを調整して、ユーザーの意図を理解し、タスクを実行し、時間を経てもコンテキストを維持できる会話型コパイロットを作り、パーソナライズされたAIアシスタントの迅速な開発を促進します。

Spellcasterは、「呪文」を使用したAIエージェントの構築に構造化されたアプローチを提供します。これは、プロンプト、ロジック、ワークフローの組み合わせです。開発者はYAML設定を記述してエージェントの役割、入力、出力、オーケストレーションステップを定義します。CLIツールは呪文を実行し、メッセージをルーティングし、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIとシームレスに統合します。Spellcasterは実行ログを追跡し、会話のコンテキストを保持し、事前・事後処理のためのカスタムプラグインをサポートします。デバッグインターフェースは呼び出しのシーケンスやデータフローを可視化し、プロンプトの失敗やパフォーマンス問題を特定しやすくします。複雑なオーケストレーションパターンを抽象化し、プロンプトテンプレートを標準化することで、開発の負担を削減し、一貫したエージェント動作を保証します。

Steelは、実稼働環境でのLLM駆動型エージェントの作成と運用を加速することを目的とした開発者中心のフレームワークです。主要なモデルAPIに対応したプロバイダー非依存のコネクタ、インメモリおよび永続メモリストア、組み込みツール呼び出しパターン、自動キャッシング、および詳細なトレースによる監視を提供します。開発者は複雑なエージェントワークフローを定義し、検索やデータベースクエリ、外部APIなどのカスタムツールを統合し、ストリーミング出力を処理できます。Steelはオーケストレーションの複雑さを抽象化し、チームはビジネスロジックに集中し、AI駆動アプリケーションの迅速な反復が可能です。

SuperAgentXは、直感的なノーコードインターフェースを通じて、企業や開発者が自律AIエージェントを構築できるようにします。ドラッグ＆ドロップエディターを使用してエージェントの挙動とワークフローを定義し、CRMクエリやデータベースクエリ、サードパーティのコミュニケーションプラットフォームなど、外部サービスやAPIを統合してエージェントの機能を強化します。高度なスケジューリングと自動化機能により、エージェントは特定の時間やトリガーでタスクを実行でき、リアルタイムの監視とログはエージェント活動のインサイトを提供します。展開されたエージェントはチャットインターフェース、RESTエンドポイント、埋め込みウィジェットを介してアクセスでき、カスタマーサポートボットやデータ取得アシスタント、さまざまな業界のプロセス自動化に理想的です。

AI-Agentsは、PythonとOpenAIモデルを使用したAI駆動エージェントの定義のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。ウェブ検索、計算機、ウィキペディア検索、カスタム関数などのプラグインツールを組み込み、複雑な多段階推論を行わせることができます。組み込みのメモリコンポーネントは、セッション間でコンテキストを保持します。開発者はリポジトリのクローン化、APIキーの設定、ツールの拡張や交換をすぐに行えます。例とドキュメントを備え、アイデアからカスタムの会話またはタスク志向のAIソリューション展開までのワークフローを効率化します。

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。

Agent-FLANは、タスクを計画役と実行役に分割することで、高度なAIエージェント駆動型アプリケーションの作成を簡素化するように設計されています。ユーザーは、入力形式、ツールインターフェース、通信プロトコルなどを指定して、設定ファイルを通じてエージェントの動作とワークフローを定義します。計画エージェントは高レベルのタスク計画を生成し、実行エージェントはAPI呼び出し、データ処理、大規模言語モデルによるコンテンツ生成などの具体的な操作を行います。Agent-FLANのモジュール式アーキテクチャは、プラグアンドプレイのツールアダプター、カスタムプロンプトテンプレート、リアルタイム監視ダッシュボードをサポートします。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの人気LLM提供者とシームレスに連携し、開発者は自動研究アシスタント、動的コンテンツ生成パイプライン、企業プロセスの自動化などのシナリオ向けに迅速にプロトタイプ作成、テスト、および展開できます。

AIエージェントアイデア出しチャットボットシステムプロンプトは、AIエージェントの構想と構築のための包括的なフレームワークを提供します。詳細なプロンプトを活用し、エージェントの目的、ユーザーペルソナ、入力/出力仕様、エラー処理、運用ワークフローを定義するプロセスを案内します。各セクションは、知識源や意思決定ロジック、統合要件などの重要要素を考慮させる設計となっています。反復的な改善を可能にするため、指示やパラメータ設定の修正もサポートします。OpenAIのChatGPTまたはAPIベースの実装とすぐに動作するよう設計されており、プロトタイピングと展開を迅速化します。顧客サポートボット、バーチャルアシスタント、特化型推薦エンジンなどの構築において、このシステムプロンプトはアイデア出しフェーズを簡素化し、堅牢で良好にドキュメント化されたAIエージェント設計を保証します。

Azure AI Foundry Agents Samplesは、Azure AI Foundry SDKおよびサービスを活用するシナリオの例を豊富に用意しています。長期記憶を持つ会話型エージェント、複雑なタスクを分解するプランナーエージェント、外部APIを呼び出すツール搭載エージェント、テキスト・画像・音声を組み合わせたマルチモーダルエージェントなどが含まれます。各サンプルは環境設定、LLMオーケストレーション、ベクトル検索、テレメトリを備え、Azure上での堅牢なAIソリューションのプロトタイピングとデプロイを迅速化します。

Build with ADKは、CLIスキャフォールディングツール、ワークフロー定義、LLM統合モジュール、テストユーティリティ、ロギング、デプロイ支援を提供し、AIエージェントの作成を簡素化します。開発者はエージェントプロジェクトを初期化し、AIモデルを選択し、プロンプトを設定し、外部ツールやAPIに接続し、ローカルでテストし、簡単なコマンドで本番またはコンテナプラットフォームへと展開できます。モジュール式アーキテクチャによりプラグインでの拡張も容易で、多数のプログラミング言語をサポートしています。

CrewAIエージェントジェネレーターは、コマンドラインインターフェースを活用して、新しいAIエージェントプロジェクトを導入します。意見の分かれるフォルダ構造、サンプルプロンプトテンプレート、ツール定義、テストスタブを備えています。OpenAI、Azure、またはカスタムLLMエンドポイントへの接続設定が可能で、ベクトルストアを使用したエージェントのメモリ管理、多数のエージェントを協調させるワークフローの調整、詳細な会話ログの閲覧、Vercel、AWS Lambda、Dockerへの展開が可能なビルトインスクリプトで迅速な開発と一貫したアーキテクチャを確保します。