AcmeはPythonベースのフレームワークで、強化学習エージェントの開発と評価を簡素化します。事前構築済みのエージェント実装（例：DQN、PPO、SAC）、環境ラッパー、リプレイバッファ、分散実行エンジンを提供します。研究者はこれらのコンポーネントを組み合わせて新しいアルゴリズムのプロトタイピングを行い、内蔵のロギングを利用してトレーニングメトリクスを監視し、大規模な実験にスケーラブルな分散パイプラインを活用できます。AcmeはTensorFlowおよびJAXと連携し、OpenAI Gymインターフェースを通じたカスタム環境のサポート、チェックポイント作成、評価、ハイパーパラメータ設定のユーティリティも含みます。

Agents with ADKは、大規模言語モデルに基づくインテリジェントエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースPythonフレームワークです。モジュール式のエージェントテンプレート、内蔵のメモリ管理、ツール実行インターフェース、多エージェント調整の能力を備えています。開発者は、カスタム関数や外部APIを迅速に追加し、プランニングや推論のチェーンを設定し、エージェントのやり取りを監視できます。このフレームワークは、人気のLLMプロバイダーとの連携をサポートし、ロギング、リトライロジック、運用展開のための拡張性を提供します。

Flat AIは、MindsDBによる最小依存のPythonフレームワークで、製品にAI機能を迅速に組み込むために設計されています。一貫性のあるインターフェースを通じて、チャット、ドキュメント検索、QA、要約などをサポートします。開発者は、OpenAI、Hugging Face、AnthropicなどのLLMや、人気のベクターストアにインフラ管理なしで接続できます。Flat AIは、プロンプトテンプレート、バッチ処理、キャッシング、エラー処理、多重テナンシー、監視を標準的に備え、大規模かつ安全なAI機能の配備をWEBアプリ、分析ツール、自動化ワークフローで実現します。