BeeAI Frameworkは、タスクを実行し、状態を管理し、外部ツールと対話できるインテリジェントエージェントを構築するための完全にモジュール化されたアーキテクチャを提供します。長期的なコンテキスト保持のためのメモリマネージャ、カスタムスキル統合のためのプラグインシステム、APIチェーンおよびマルチエージェント調整をサポートしています。PythonおよびJavaScriptSDK、プロジェクトのスキャフォールディング用コマンドラインインターフェース、クラウド、Dockerまたはエッジデバイス向けの展開スクリプトを備えています。モニタリングダッシュボードとロギングユーティリティは、エージェントのパフォーマンスを追跡し、リアルタイムで問題をトラブルシュートします。

SWE-agentは、開発者向けのAIエージェントフレームワークであり、GitHubと連携してコードの問題を自動的に診断・解決します。DockerまたはGitHub Codespacesで動作し、好みの言語モデルを利用でき、リント、テスト、デプロイなどのタスク用にツールバンドルを設定できます。SWE-agentは、明確なアクションシナリオを生成し、修正を含むプルリクエストを適用し、ステップごとの出力を行うトラジェクトリーインスペクターを通じて洞察を提供します。これにより、チームはコードレビュー、バグ修正、リポジトリの整理を効率的に自動化できます。

FastAPI Agentsは、FastAPIウェブフレームワークを使用してLLMベースのエージェントを開発するための堅牢なサービスレイヤーを提供します。LangChainのチェーン、ツール、およびメモリシステムを使用してエージェントの動作を定義できます。各エージェントは標準のRESTエンドポイントとして公開でき、非同期リクエストやストリーミング応答、カスタマイズ可能なペイロードをサポートします。ベクトルストアとの連携により、知識駆動型アプリケーション向けの情報検索に強化された生成を実現します。フレームワークには、ビルトインのロギング、監視フック、およびコンテナ展開用のDockerサポートが含まれています。新しいツール、ミドルウェア、認証を使用してエージェントを簡単に拡張できます。FastAPI Agentsは、AIソリューションの本番運用準備を加速し、エンタープライズや研究環境でのエージェントベースのアプリケーションのセキュリティ、スケーラビリティ、保守性を確保します。

AgentRpiは、言語モデルと物理ハードウェアインターフェースを連携させることで、Raspberry PiをエッジAIエージェントハブへと変換します。センサー入力（温度、動き）、カメラ feeds、マイク音声を組み合わせて、設定されたLLMs（OpenAI GPTやローカルLlamaの派生版）を通じて文脈情報を処理し、自律的に計画と実行を行います。ユーザーはYAML設定やPythonスクリプトを用いて挙動を定義でき、警報のトリガー、GPIOピンの調整、画像収集、音声指示への応答などのタスクを実現します。プラグインベースのアーキテクチャにより、API統合やカスタムスキルの追加、Dockerデプロイもサポートします。低消費電力でプライバシーに配慮した環境に最適で、クラウドへの依存を避けて知的自動化シナリオをプロトタイピングできるのが特徴です。

autogen-agent-serverは、標準的なRESTfulエンドポイントを通じてエージェントの機能を公開できる中央集権的なオーケストレーションプラットフォームです。コア機能には、新しいエージェントの登録（カスタムプロンプトとロジック付き）、複数セッションの管理とコンテキスト追跡、会話履歴の取得、マルチエージェントダイアログの調整が含まれます。非同期メッセージ処理、Webhookコールバック、エージェント状態とログの内蔵永続性を備えています。AutoGenライブラリとシームレスに統合し、LLMsの活用や認証のためのカスタムミドルウェアをサポート、DockerやKubernetesによるスケーリング、メトリクス用の監視フックも提供します。このフレームワークにより、チャットボット、デジタルアシスタント、自動化ワークフローの構築を高速化し、サーバーインフラや通信パターンを抽象化します。