ASP-DALIは、論理に基づく知能エージェントの定義と実行のための統一プラットフォームを提供します。開発者は、ASPルールを記述してエージェントの知識と目標を表現し、DALI構造体を用いてイベントへの反応やアクションの実行を定義します。ランタイムでは、ASPソルバーが解集合を計算し、エージェントの意思決定を指導します。これにより、計画立案、イベントへの反応、信念の動的調整が可能となります。このフレームワークはモジュール式の知識ベースをサポートし、インクリメンタルな更新や宣言ルールと反応行動の明確な分離を促進します。ASP-DALIはPrologで実装されており、一般的なASPソルバーとのインターフェースも備えており、研究やプロトタイプのシナリオでの統合と展開を容易にします。

Coatyは、ソフトウェアエージェントを使用した協調的で分散型のIoTアプリケーションを開発するためのTypeScriptで書かれたオープンソースツールキットです。エージェントインスタンスをホストするコンテナランタイム、動的リソース検索のためのディスカバリーとレジストリサービス、イベント配信用のpub/sub通信層を提供します。内蔵のストレージアダプターはデバイス間で状態を同期し、柔軟なデータモデルによりドメインオブジェクトを拡張・共有できます。CoatyはMQTTやWebSocketなどの複数のトランスポートプロトコルをサポートし、エッジ、フォグ、およびクラウド環境間での堅牢かつリアルタイムの相互運用性を可能にします。

CodeInterpreter CodeBoxは、ウェブアプリ内にインタラクティブなコーディング体験を簡素化することを目的としています。ブラウザベースのコードエディターと構文ハイライト、そしてChatGPT Code Interpreterプラグインへの接続によるリアルタイムPython実行を提供します。開発者はファイルのアップロードとダウンロード、データ分析スクリプトの実行、グラフの生成、および結果のインライン表示が可能です。CodeBoxはOpenAIのAPIとの通信を管理し、実行コンテキストを扱い、カスタムイベントハンドリングのフックを提供します。これにより、AIを活用したツール、教育プラットフォーム、およびデータ駆動型ダッシュボードの迅速な開発が可能となります。

Inngest AgentKitは、Node.js環境内でのAIエージェント開発のための包括的なフレームワークを提供します。Inngestのイベントドリブンアーキテクチャを活用し、HTTPリクエスト、スケジュールされたタスク、Webhook呼び出しなどの外部イベントに基づいてエージェントワークフローをトリガーします。テンプレートレンダリングユーティリティを備え、動的なレスポンスを作成し、セッション間でコンテキストを維持するための組み込みの状態管理と、外部APIや言語モデルとのシームレスな連携を可能にします。エージェントはリアルタイムで部分的なレスポンスをストリーミングでき、複雑なロジックを管理し、エラー処理やリトライを伴うマルチステップのプロセスをオーケストレートします。インフラやワークフローの関心事を抽象化することで、開発者はインテリジェントな動作の設計に集中でき、ボイラープレートコードを削減し、会話型アシスタント、データ処理パイプライン、自動化ボットの展開を高速化します。

AI Agent FletUIは、LLMによるインテリジェントなチャットアプリケーションを作成するためのモジュール式UIフレームワークを提供します。チャットウィジェット、ツール統合パネル、メモリストア、イベントハンドラをバンドルしており、任意のLLMプロバイダとシームレスに連携します。ユーザはカスタムツールを定義し、セッションのコンテキストを永続的に管理し、リッチなメッセージフォーマットを即座にレンダリングできます。このライブラリはFletのUIレイアウトの複雑さを抽象化し、ツール呼び出しを効率化して、LLMを活用したアシスタントの迅速なプロトタイピングと展開を可能にします。

ManasAIは、内蔵された状態とモジュール式コンポーネントを持つ自律型AIエージェントの作成を可能にするPythonベースのフレームワークです。エージェントの推論、短期・長期メモリ、外部ツールおよびAPIの統合、メッセージ駆動のイベントハンドリング、多エージェントのオーケストレーションのためのコア抽象化を提供します。エージェントは、コンテキスト管理、タスクの実行、再試行の処理、フィードバック収集に設定できます。そのプラグイン方式のアーキテクチャにより、開発者はメモリバックエンド、ツール、オーケストレーターを特定のワークフローに合わせて調整可能であり、チャットボット、デジタルワーカー、自動化パイプラインの試作に最適です。

このオープンソースフレームワークは、AgentSimJsのエージェントモデリングライブラリとThree.jsの3Dグラフィックスエンジンを組み合わせて、インタラクティブなブラウザベースのマルチエージェントシミュレーションを実現します。ユーザーはエージェントタイプ、行動、環境ルールを定義し、衝突検出やイベント処理を設定し、カスタマイズ可能なレンダリングオプションでリアルタイムにシミュレーションを視覚化できます。このライブラリは、ダイナミックコントロール、シーン管理、パフォーマンスチューニングをサポートし、研究、教育、複雑なエージェントベースのシナリオのプロトタイピングに最適です。

multiagent-golangは、Goでマルチエージェントシステムを構築するための構造化されたアプローチを提供します。各エージェントに対し、環境を感知するセンサーと行動を起こすアクチュエータを搭載できるAgent抽象化を導入しています。エージェントはGoルーチンを用いて並行実行され、専用のメッセージングチャネルを通じて通信します。フレームワークには、イベント処理、エージェントのライフサイクル管理、ステート変化の追跡を行う環境シミュレーション層も含まれます。開発者は、エージェントの挙動やシミュレーションパラメータを簡単に拡張・カスタマイズでき、ロギングや分析用のモジュールも統合可能です。スケーラブルな並行シミュレーションを研究や試作に活用できます。

OpenAgentSpecは、AIエージェントのための包括的なJSONスキーマ、APIインターフェース、プロトコルガイドラインを定めています。登録、能力宣言、メッセージ形式、イベントハンドリング、メモリ管理、拡張メカニズムをカバーします。規格に従うことで、組織は信頼できる通信を行うエージェントを作り出し、統合努力を削減し、高い再利用性を持つ相互運用可能なAIコンポーネントのエコシステムを促進できます。

AgentForceカスタムクライアントサンプルは、JavaScript/TypeScriptとSalesforce APIを利用してSalesforce組織に対する認証、AgentForceチャットセッションの管理、メッセージの送受信、ユーザーインターフェースコンポーネントのカスタマイズを行うコードベースを提供します。イベント購読、カスタムビジネスロジックの統合、Lightning Web Componentsを介したスタイリングを紹介しています。このテンプレートを使用して、AI対話エージェントの基盤を作成し、メッセージのフローを調整し、外部システムと連携し、組織の独自のワークフローやブランディング要件に合わせてフレームワークを拡張できます。

UIMプロトコルは、AIエージェントがユーザーインターフェースの要素、動作、およびイベントを記述できる標準化されたJSONスキーマを提供します。ボタン、入力フィールド、フォーム、表、ツリー、チャートなどのコンポーネントをカバーし、ユーザー操作に対するイベントフックをサポートします。フロントエンドレンダラーはUIMメッセージを消費し、手動のUIコーディングなしでインターフェースを動的に構築・更新します。バージョン管理されたメッセージラッパーにより、後方互換性も確保されます。UIMプロトコルを活用することで、会話型アシスタントやデータダッシュボードをより迅速に反復可能にし、チャネル間で一貫したUXパターンを維持し、AIの意思決定論理とプレゼンテーション層を分離できます。