LLM Agents Exampleは、PythonでAIエージェントを構築するためのハンズオンコードベースを提供します。カスタムツール（ウェブ検索、WolframAlphaを利用した数学解答、CSV解析、Python REPL）の登録、チャットおよび検索ベースのエージェントの作成、ベクトルストアへの接続によるドキュメント質問応答をデモンストレーションしています。このリポジトリは、会話の記憶を維持し、ツール呼び出しを動的に振り分け、複数のLLMプロンプトを連結して複雑なタスクを解決するパターンを示しています。ユーザーは、サードパーティAPIの統合、エージェントワークフローの構築、新機能の拡張方法を学習でき、開発者の実験やプロトタイピングに役立ちます。

SimplerLLMは、開発者に対してLLMチェーンの構築、エージェントアクションの定義、およびツール呼び出しのオーケストレーションを行うための最小限のAPIを提供します。メモリ保持、プロンプトテンプレート、および出力パース用の組み込み抽象化により、ユーザーはコンテキストを維持する会話エージェントを素早く組み立てることができます。フレームワークはOpenAI、Azure、HuggingFaceモデルとシームレスに連携し、検索、計算機、カスタムAPIのプラグインツールキットもサポートします。その軽量コアは依存関係を最小化し、クラウドやエッジ上での俊敏な開発と簡単な展開を可能にします。チャットボット、QAアシスタント、タスク自動化などを構築する際に、SimplerLLMはエンドツーエンドのLLMエージェントパイプラインをシンプルにします。

EVM Agent Kitは、Ethereumネットワークとシームレスに連携するスマートエージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。コアでは、大規模言語モデルを活用して指示チェーンを生成し、それをJSON-RPC呼び出しにパースしてオンチェーンのデータ取得や取引実行を可能にします。開発者は、ウォレット管理、ガス推定、結果の検証に関して独自のロジックを追加できます。本キットには、トークンスワップ、コントラクト監査、オンチェーン分析などのシナリオ向けテンプレートも含まれます。低レベルのEVMの複雑さを抽象化することで、ウォレットの残高監視、コントラクトイベントのデコード、自動戦略に基づく取引実行などを迅速にプロトタイプできます。拡張可能なコネクターにより、主なLLMプロバイダーやブロックチェーンネットワークとの連携も可能で、柔軟なエージェント設計を実現します。