Rawr Agentは、LangChainを内部的に利用した、モジュール式のオープンソースPythonフレームワークであり、複雑なLLMとのインタラクションワークフローをオーケストレーションすることによって自律型AIエージェントを構築します。YAML設定またはPythonコードを用いて、Web APIやデータベースクエリ、カスタムスクリプトなどのツールを指定し、タスクシーケンスを定義できます。会話履歴やベクター埋め込みを保存するメモリーコンポーネント、繰り返し呼び出しを最適化するキャッシュ機構、エージェントの動作を監視する堅牢なロギングとエラー処理が含まれます。拡張性の高いアーキテクチャにより、カスタムツールやアダプターを追加でき、自動化リサーチ、データ分析、レポート生成、インタラクティブチャットボットなどのタスクに適しています。シンプルなAPIにより、チームは迅速にプロトタイプを作成し、さまざまな用途に対応したインテリジェントエージェントを展開できます。

Real-Agentsは、複雑なタスクを自律的に実行できるAI駆動のエージェントの作成と調整を容易にすることを目的としています。Pythonベースで主要な大規模言語モデルに対応し、言語理解、推論、メモリー保持、ツール実行の核となるコンポーネントを持つモジュラー設計です。開発者はWeb API、データベース、カスタム関数など外部サービスを素早く統合し、エージェントの能力を拡張できます。メモリ機構により、会話のコンテキストを維持し、多ターンの会話や長時間動作するワークフローを可能にします。デバッグやスケーリングを支援するユーティリティも含まれており、低レベルの詳細を抽象化することで、開発サイクルを簡素化し、タスク特化型のロジックに集中できるようにします。