Riggingは、AIエージェントの作成とオーケストレーションを効率化する開発者向けのフレームワークです。ツールと関数の登録、コンテキストとメモリ管理、ワークフローのチェーン、コールバックイベント、ロギングを提供します。複数のLLMプロバイダーの統合、カスタムプラグインの定義、多段階パイプラインの構築も可能です。Riggingの型安全なTypeScript SDKは、モジュール性と再利用性を確保し、チャットボット、データ処理、コンテンツ生成タスクのAIエージェント開発を促進します。

Connery SDKは、AIエージェントの作成を簡素化するフレームワークです。Node.js、Python、Deno、ブラウザ向けのクライアントライブラリを提供し、開発者はエージェントの振る舞いを定義し、外部ツールやデータソースを統合し、長期メモリーを管理し、複数のLLMに接続できます。内蔵のテレメトリーとデプロイユーティリティにより、開発から運用までのエージェントライフサイクルを加速します。

Hashiru AgentXは、Hugging Face Spaces上にホストされた統一されたAIワークフローオーケストレーターです。利用者は自然言語の指示を入力し、事前構築されたエージェントから選択してコード実行、ウェブ検索、ドキュメント分析を行うことができます。裏側では、ツールチェーンを動的に構成し、安全なサンドボックス内でPythonスニペットを実行し、オンラインリソースをクエリし、アップロードされたファイルから洞察を抽出します。結果は会話形式で返され、反復的な改善や出力の簡単なダウンロードが可能です。

Jupyter AI Agentsは、Jupyter NotebookおよびJupyterLab環境内に自律型AIアシスタントを埋め込むフレームワークです。データ分析、コード生成、デバッグ、ウェブスクレイピング、知識取得などのさまざまなタスクを実行できる複数のエージェントを作成、設定、実行できます。各エージェントはコンテキストメモリを保持し、複雑なワークフローのために連鎖可能です。シンプルなマジックコマンドとPython APIを使用して、既存のPythonライブラリやデータセットとエージェントをシームレスに統合できます。人気のある大規模言語モデル（LLMs）を基盤としており、カスタムプロンプトテンプレート、エージェント間通信、リアルタイムフィードバックをサポートします。このプラットフォームは、反復的なタスクを自動化し、プロトタイピングを加速させ、開発環境内でのインタラクティブなAI駆動型探索を可能にします。

マルチエージェントシステムフレームワークは、Pythonアプリケーション内で複数のAIエージェントを構築・調整するためのモジュール構造を提供します。エージェントを生成・監督するエージェントマネージャー、さまざまなプロトコル（例：メッセージパッシング、イベントブロードキャスティング）をサポートする通信基盤、長期的な知識保存用のカスタマイズ可能なメモリストアを含みます。開発者は異なるエージェント役割を定義し、特殊なタスクを割り当て、合意形成や投票などの協調戦略を設定できます。このフレームワークは外部のAIモデルや知識ベースとシームレスに統合でき、エージェントが推論、学習、適応を行います。分散シミュレーション、対話エージェントクラスター、自動意思決定パイプラインに最適で、多様なエージェントの自治性を活用して複雑な問題解決を加速します。