LiteMultiAgentは、複数のAIエージェントを並列または逐次で構築・実行できるモジュール式のSDKを提供し、それぞれに固有の役割と責任を持たせます。プリインストールされたメモリストア、メッセージングパイプライン、プラグインアダプター、実行ループを備え、複雑なエージェント間通信を管理します。ユーザーはエージェントの動作をカスタマイズし、外部ツールやAPIをプラグインし、ログを通じて会話を監視できます。軽量設計と依存関係管理により、迅速なプロトタイピングや実運用のコラボレーティブAIワークフロー展開に最適です。

Fast-LLM-Agent-MCPは、メモリ管理、思考の連鎖推論、多段階計画を組み合わせたAIエージェントを構築するための軽量なオープンソースPythonフレームワークです。開発者はOpenAI、Azure OpenAI、ローカルLlamaなどのモデルと統合し、会話のコンテキストを維持し、構造化された推論の_trace_を生成し、複雑なタスクを実行可能なサブタスクに分解できます。そのモジュール式設計により、カスタムツールやメモリストアの統合が可能で、バーチャルアシスタント、意思決定支援システム、自動カスタマーサポートボットなどのアプリケーションに最適です。

Flocking Multi-Agentは、群れの知能を示す自律エージェントをシミュレートするモジュール式ライブラリを提供します。コヒージョン、セパレーション、アラインメントの基本的な操舵行動と、障害物回避、動的ターゲット追跡を含みます。PythonとPygameを用いてビジュアル化し、近隣半径、最大速度、回転力などのパラメータ調整が可能です。カスタム行動関数やロボットやゲームエンジンへの統合フックを通じて拡張性も持たせられ、多様なAIやロボティクス、ゲーム開発、学術研究に理想的です。これらのシンプルな局所ルールが複雑なグローバル形成を如何に導くかを示します。

InfantAgentは、Pythonで知能エージェントを設計および展開するための軽量な構造を提供します。OpenAIやHugging Faceといった人気のLLMと連携し、永続的なメモリモジュールをサポートし、カスタムツールチェーンを可能にします。標準搭載の会話インターフェース、タスクオーケストレーション、ポリシー駆動の意思決定機能を備えています。プラグインアーキテクチャにより、ドメイン固有のツールやAPIを簡単に拡張でき、研究用のエージェントのプロトタイピングやワークフローの自動化、アプリケーションへのAIアシスタントの埋め込みに最適です。

js-agentは、開発者に対してJavaScriptで自律型AIエージェントを作成するためのミニマルでありながら強力なツールキットを提供します。会話のメモリ、関数呼び出しツール、カスタマイズ可能なプランニング戦略、エラー処理の抽象化を提供します。これにより、プロンプトの設定、状態の管理、外部APIの呼び出し、複雑なエージェントの振る舞いの調整を簡単なモジュール式APIで迅速に行えます。Node.js環境での実行を想定し、OpenAI APIとシームレスに連携します。

実践的には、LlamaSimを使って複数のAIエージェントをLlamaモデルで定義し、インタラクションシナリオを設定し、制御されたシミュレーションを実行できます。Python APIを用いてエージェントの性格、意思決定ロジック、通信チャネルをカスタマイズ可能です。フレームワークはプロンプトの構築、応答の解析、および会話状態の追跡を自動的に処理します。全てのインタラクションを記録し、応答の一貫性、タスク完了率、遅延時間などのビルトイン評価指標を提供します。プラグインアーキテクチャにより、外部データソースの統合やカスタム評価関数の追加が可能です。また、LlamaSimの軽量コアは、ローカル開発、CIパイプライン、クラウド展開に適しており、再現性のある研究やプロトタイプの検証を可能にします。

Melissaは、広範なボイラープレートコードを必要とせずにAI駆動エージェントを構築できる軽量で拡張可能なアーキテクチャを提供します。コアは、開発者がカスタムアクションやデータコネクター、メモリモジュールを登録できるプラグインベースのシステムに基づいています。メモリサブシステムは、やり取りを通じてコンテキストを維持し、会話の連続性を高めます。API、データベース、ローカルファイルから情報を取得・処理できるインテグレーションアダプターも搭載。シンプルなAPI、CLIツール、標準化されたインターフェースを組み合わせることで、Melissaは顧客問い合わせの自動化、動的レポート生成、マルチステップワークフローの調整などを効率化します。言語に依存しない統合が可能で、Pythonを中心にしたプロジェクトに適しており、Linux、macOS、Docker環境へ展開できます。

SelfDrivingCarSimulatorは、Pygame上に構築された軽量のPythonフレームワークで、強化学習を用いた自律車両エージェントのための2D運転環境を提供します。カスタマイズ可能なコースレイアウト、LiDARやカメラエミュレーションなどのセンサーモデル、リアルタイムの視覚化、およびパフォーマンス分析のためのデータロギングをサポートします。開発者はRLアルゴリズムの統合、物理パラメータの調整、速度や衝突率、報酬関数の監視を行い、自動運転の研究や教育プロジェクトを迅速に反復できます。