Labsは大規模言語モデルを使ってAIエージェントを定義し実行するためのオープンソースの埋め込み可能なドメイン固有言語です。プロンプトの宣言、コンテキストの管理、条件分岐、外部ツール（例：データベース、API）との連携を行う構造を提供します。Labsを使えば、開発者はエージェントのワークフローをコードとして記述し、データ取得、分析、生成などの多段階タスクをオーケストレーションします。フレームワークはDSLスクリプトを実行可能なパイプラインにコンパイルし、ローカルまたは本番環境で実行可能です。LabsはインタラクティブREPL、コマンドラインツールと標準的なLLMプロバイダーとの連携をサポートし、モジュール式の拡張アーキテクチャによりカスタム関数やユーティリティの追加が容易です。軽量なランタイムは低オーバーヘッドと既存アプリへのシームレスな埋め込みを実現します。

NeXentは、YAMLまたはPython SDKを使用してカスタムデジタルワーカーを定義できる柔軟なAIエージェントフレームワークです。複数のLLMs、外部API、ツールチェーンをモジュール式のパイプラインに統合できます。内蔵のメモリモジュールにより状態を持つインタラクションが可能であり、監視ダッシュボードはリアルタイムのインサイトを提供します。NeXentはローカルおよびクラウド展開をサポートし、Dockerコンテナを使用でき、エンタープライズ負荷に対して水平スケーリングも可能です。オープンソース設計は拡張性とコミュニティ駆動のプラグインを促進します。

RModelは、次世代の会話型および自律型アプリケーションの作成を簡素化するために設計された、開発者中心のAIエージェントフレームワークです。任意のLLMと統合でき、プラグインツールチェーン、メモリストレージ、動的プロンプト生成をサポートします。内蔵された計画メカニズム、カスタムツール登録、テレメトリにより、情報検索、データ処理、意思決定などのタスクを複数ドメインで実行しながら、状態を保持した対話、非同期実行、カスタマイズ可能な応答ハンドラー、安全なコンテキスト管理を実現し、クラウドまたはオンプレミスのスケーラブル展開をサポートします。

AgentMeshは、個々のAIエージェントを登録し、動的なネットワークに接続できる開発者向けのフレームワークです。各エージェントは、LLMのプロンプト、リトリーブ、カスタムロジックなど、特定のタスクに特化でき、そのネットワーク全体のルーティング、負荷分散、エラー処理、テレメトリーもAgentMeshが担います。複雑な多段階のワークフロー、エージェントのダイジーチェーン化、水平スケーリングを実現します。プラグイン可能なトランスポート、状態保持セッション、拡張フックにより、堅牢で分散型のAIエージェントシステム作成を高速化します。

Stellaフレームワークは、コンテキストを維持し、ツール支援のアクションを実行し、動的な会話体験を提供できる堅牢なAIエージェントの構築を可能にします。LLM統合の複雑さを抽象化し、OpenAI、Hugging Face、セルフホストモデルのためのプロバイダー非依存のアダプターを提供します。エージェントは、カスタマイズ可能なメモリストアを活用してユーザーデータや会話履歴を呼び出し、プラグインを使って外部APIやデータベース、サービスと連携できます。内蔵のオーケストレーションエンジンは意思決定ループを管理し、シンプルなDSLはアクション、ツール呼び出し、レスポンス処理の定義を可能にします。顧客サポートボットや研究アシスタント、ワークフロー自動化ツールの作成に関わらず、Stellaは本番レベルのAIエージェント展開のためのスケーラブルな基盤を提供します。