Agentic Solverは、大規模言語モデル（LLM）を活用して実世界の問題に取り組む自律型AIエージェントを開発するための包括的なツールキットを提供します。タスク分解、計画、実行、結果評価のコンポーネントを備え、エージェントは高レベルの目標をシーケンスされたアクションに分解できます。外部APIやカスタム関数、メモリストアの統合により、エージェントの機能拡張が可能で、組み込みのロギングやリトライ機能により耐障害性も確保しています。Pythonで書かれており、モジュール式パイプラインや柔軟なプロンプトテンプレートをサポートし、迅速な実験を促進します。カスタマーサポート自動化、データ分析、コンテンツ生成などにおいて、初期設定やツール登録、継続的なエージェント監視とパフォーマンス最適化まで、エンドツーエンドのライフサイクルを効率化します。

Agents-Promptsは、開発者に対してカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートの体系的なコレクションを提供する包括的なGitHubリポジトリです。これらのテンプレートは、メモリ管理、動的指示更新、多エージェントの調整、意思決定ロジック、API統合といったコア機能をカバーします。ユーザーはテンプレートを組み合わせてエージェントの役割、タスク、会話の流れを定義でき、試験とプロトタイピングを迅速に行えます。リポジトリには、主要なLLMサービスとのインターフェースを示すコード例や、エージェントアクションの連鎖、 autonomousワークフロー設計のベストプラクティスのガイドラインも含まれています。これらの再利用可能なプロンプトパターンを活用することで、チームは開発を加速し、一貫性を保ちつつ、より高次のアプリケーションロジックに集中できます。