SimplerLLMは、開発者に対してLLMチェーンの構築、エージェントアクションの定義、およびツール呼び出しのオーケストレーションを行うための最小限のAPIを提供します。メモリ保持、プロンプトテンプレート、および出力パース用の組み込み抽象化により、ユーザーはコンテキストを維持する会話エージェントを素早く組み立てることができます。フレームワークはOpenAI、Azure、HuggingFaceモデルとシームレスに連携し、検索、計算機、カスタムAPIのプラグインツールキットもサポートします。その軽量コアは依存関係を最小化し、クラウドやエッジ上での俊敏な開発と簡単な展開を可能にします。チャットボット、QAアシスタント、タスク自動化などを構築する際に、SimplerLLMはエンドツーエンドのLLMエージェントパイプラインをシンプルにします。

AgentInteractionは、ラージランゲージモデルを使用してマルチエージェント間の相互作用をシミュレート、調整、評価するために設計された、開発者向けのPythonフレームワークです。これにより、異なるエージェントの役割を定義し、中央管理者を介して会話のフローをコントロールし、一貫したAPIを通じて任意のLLM提供者と統合できます。メッセージルーティング、コンテキスト管理、パフォーマンス分析などの機能により、AgentInteractionは協力または競合のエージェントアーキテクチャの実験を効率化し、複雑な対話シナリオのプロトタイピングと成功率測定を容易にします。

Agent Scriptは、大規模言語モデル上に宣言型スクリプト層を提供し、YAMLまたはJSONのスクリプトを書いてエージェントのワークフロー、ツール呼び出し、メモリ使用を定義できます。OpenAIやローカルLLM、その他のプロバイダーをプラグインし、外部APIをツールとして接続し、長期メモリバックエンドを設定可能です。このフレームワークは、コンテキスト管理、非同期実行、詳細なロギングを標準で処理します。最小限のコードでチャットボット、RPAワークフロー、データ抽出エージェント、カスタム制御ループのプロトタイピングが可能であり、AI駆動の自動化の構築、テスト、展開を容易にします。

agent-stepsは、複雑なタスクを離散的で再利用可能なステップに分解することによって、AIエージェントの開発を効率化するPythonステップオーケストレーションフレームワークです。各ステップは、言語モデルの呼び出し、データ変換の実行、外部API呼び出しなどの特定のアクションをカプセル化しており、後続のステップにコンテキストを渡すことができます。このライブラリは同期および非同期の実行をサポートし、スケーラブルなパイプラインを可能にします。組み込みのロギングやデバッグユーティリティにより、ステップ実行の透明性が向上し、そのモジュール式アーキテクチャは保守性を促進します。ユーザーはカスタムのステップタイプを定義し、それらをワークフローに連結したり、既存のPythonアプリケーションに簡単に統合したりできます。agent-stepsは、チャットボット、自動化されたデータパイプライン、意思決定支援システムなどの多段階AIソリューションの構築に適しています。

Agentfyは、LLM、メモリバックエンド、ツール統合を組み合わせて一体的なランタイムを構築するモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はPythonクラスでエージェントの動作を宣言し、ツール（REST API、データベース、ユーティリティ）を登録し、メモリストア（ローカル、Redis、SQL）を選択します。フレームワークは、プロンプト、アクション、ツール呼び出し、コンテキスト管理をオーケストレーションし、タスクの自動化を実現します。内蔵のCLIとDockerサポートにより、クラウドやエッジ環境にワンステップで展開可能です。

CL4R1T4Sは、エージェント、メモリ、ツール、チェーンといったコア抽象を提供し、開発者がAIエージェントを構築することを支援します。エージェントはLLMを使用し、入力処理、外部関数の呼び出し、セッション間でのコンテキスト保持を行います。メモリモジュールは会話履歴やドメイン知識の保存を可能にします。ツールはAPI呼び出しをラップし、データ取得や操作の実行を行います。チェーンはドキュメント解析、データ抽出、反復クエリなどの複雑なタスクのために逐次的なステップを定義します。フレームワークはプロンプトテンプレート、関数呼び出し、エラー処理を透過的に管理します。CL4R1T4Sを使えば、チームはチャットボット、自動化、意思決定支援システムの試作を行い、Clojureの関数型パラダイムと豊かなエコシステムを活用できます。

CUPCAKE AGI（Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence）は、言語モデル、メモリー、外部ツールを組み合わせて自律エージェントの構築を容易にする柔軟なPythonフレームワークです。目標プランナー、モデルエグゼキューター、メモリーマネージャーなどのコアモジュールを備えており、インタラクション間でコンテキストを維持します。APIやデータベース、カスタムツールキットとの連携用にプラグインを拡張可能です。同期・非同期ワークフローに対応し、研究やプロトタイピング、実運用に最適です。

Dialogflow Fulfillmentライブラリは、Webhookを介してDialogflowエージェントをカスタムバックエンドロジックに接続するための構造化された方法を提供します。カード、サジェストチップ、クイックリプライ、ペイロードのためのビルトインレスポンスビルダー、コンテキスト管理、パラメータ抽出を備えています。開発者は意図ハンドラーを簡潔なマップで定義でき、プリプロセスのためのミドルウェアを活用し、Actions on Googleと連携して音声アプリケーションを構築できます。Google Cloud Functionsへのデプロイも簡単で、スケーラブルで安全、保守性の高い会話型サービスを実現します。

Ernie Bot Agentは、Baidu ERNIE Botを使用してAI駆動型の会話エージェントを効率的に作成するための開発者向けフレームワークです。API呼び出し、プロンプトテンプレート、メモリ管理、ツール統合の抽象化を提供します。このSDKは、コンテキスト認識のマルチターン会話、タスク実行向けのカスタムワークフロー、ドメイン固有の拡張のためのプラグインシステムをサポートします。組み込みのロギング、エラー処理、設定オプションにより、ボイラープレートコードを削減し、チャットボット、バーチャルアシスタント、自動化スクリプトの迅速な試作を可能にします。

ExampleAgentは、AI駆動のアシスタントの作成を加速するために設計された、開発者向けのツールキットです。OpenAIのGPTモデルと直接連携し、自然言語の理解と生成を処理します。また、カスタムツールやAPIを追加できるプラグインシステムも提供します。このフレームワークは、会話のコンテキスト、メモリ、エラーハンドリングを管理し、情報検索、タスクの自動化、意思決定ワークフローを実行します。明確なコードテンプレート、ドキュメント、例を備え、チームがチャットボット、データ抽出、スケジューリングなどのドメイン固有のエージェントを迅速にプロトタイプ化できます。

Gemini Agent Cookbookは、GoogleのGemini言語モデルを搭載したインテリジェントエージェントを構築するさまざまな実例を提供するキュレーションされたオープンソースツールキットです。複数ステップの推論チェーンのオーケストレーション、外部APIの動的呼び出し、データ取得用ツールキットの統合、会話のフロー管理などのサンプルコードを含みます。ベストプラクティスとしてエラー処理、コンテキスト管理、prompt設計を示し、自律型チャットボット、タスク自動化、意思決定支援システム等のユースケースをサポートします。開発者は、ユーザーリクエストを解釈し、リアルタイムデータを取得し、計算を行い、フォーマットされた出力を生成できるカスタムエージェントの構築方法を学べます。これらのレシピに従うことで、エンジニアはエージェントのプロトタイピングを高速化し、多様な分野で堅牢なAI駆動アプリケーションを展開できます。

Magi MDAは、自律エージェントの作成と展開を容易にする開発者向けAIエージェントフレームワークです。プランナー、実行者、インタープリター、メモリからなるコアコンポーネントのセットを公開し、これらをカスタムパイプラインに組み立てることが可能です。ユーザーは、テキスト生成のために人気のあるLLMプロバイダーにフックし、知識増強のために取得モジュールを追加し、特定のタスク用に任意のツールやAPIと統合できます。このフレームワークは、ステップバイステップの推論、ツールのルーティング、コンテキスト管理を自動的に処理し、チームはオーケストレーションのボイラープレートではなく、ドメインロジックに集中できます。

Noema Declarative AIは、開発者と研究者に高レベルで宣言的にAIエージェントとそのワークフローを指定させます。YAMLまたはJSONの設定ファイルを作成し、エージェント、プロンプト、ツール、メモリモジュールを定義します。Noemaランタイムはこれらの定義を解析し、言語モデルをロードし、各ステップを実行し、状態とコンテキストを管理し、構造化された結果を返します。このアプローチは冗長なコードを削減し、再現性を向上させ、定義と実行を分離します。チャットボット、オートメーションスクリプト、研究実験のプロトタイピングに最適です。

AgentSea AI Hubは、エンドツーエンドのエージェント開発と管理を効率化する強力なAIプラットフォームおよびフレームワークです。ドラッグ＆ドロップのビジュアルビルダーで、深いコーディング知識がなくてもエージェントのペルソナ、会話フロー、カスタムスキルを作成可能です。外部API、ナレッジベース、データベースの連携も行え、組み込みのメモリ管理モジュールがセッション全体のコンテキストを保持します。Web、モバイル、チャット、音声、メールなど複数チャネルへの展開をサポートし、シームレスなユーザー体験を実現します。パフォーマンスの詳細監視、A/Bテスト、バージョン管理で継続的な改善を促進します。ロールベースのアクセス制御やコラボレーションワークスペースにより、複雑なプロジェクトチームの協力も可能です。AgentSea AI Hubは、デジタルワーカーの作成、自動化された反復タスク、およびインテリジェントな自動化による顧客エンゲージメントの向上を加速します。

CartographAIのSherpaは、知的アシスタントや自動化ワークフローの作成を効率化するPythonベースのエージェントフレームワークです。開発者は、ユーザーの入力を解釈し、適切なLLMエンドポイントまたは外部APIを選択し、ドキュメントの要約、データ取得、会話型のQ&Aなどの複雑なタスクを調整するエージェントを定義できます。プラグインアーキテクチャにより、カスタムツール、メモリストア、およびルーティング戦略の簡単な統合をサポートし、応答の関連性とコストを最適化します。ユーザーは、多段階のパイプラインを設定でき、それぞれのモジュールが意味検索、テキスト分析、コード生成などの異なる機能を果たし、Sherpaがコンテキストの伝搬とフォールバックロジックを管理します。このモジュラーアプローチは、プロトタイプの開発を加速し、メンテナンス性を向上させ、さまざまなアプリケーション向けの拡張性の高いAI駆動ソリューションの構築を可能にします。

Simple-Agentは、Pythonで書かれたオープンソースのAIエージェントフレームワークで、OpenAI APIを利用してモジュール式の会話エージェントを作成します。開発者は、エージェントが呼び出せるツール機能を定義し、インタラクション間でコンテキストメモリを維持し、スキルモジュールを通じてエージェントの動作をカスタマイズできます。このフレームワークは、リクエストのルーティング、アクションプランニング、およびツールの実行を処理し、ドメイン固有のロジックに集中できるようにします。組み込みのロギングやエラー処理により、Simple-AgentはAIを搭載したチャットボットや自動化アシスタント、意思決定支援ツールの開発を促進します。カスタムAPIやデータソースとの簡単な統合、非同期ツール呼び出しのサポート、シンプルな設定インターフェースを提供します。これを使用して、顧客サポート、データ分析、自動化などのAIエージェントのプロトタイピングを行えます。モジュラーなアーキテクチャにより、コアロジックを変更せずに新しい機能の追加も容易です。コミュニティの貢献とドキュメントに支えられ、多くの初心者や経験豊富な開発者が迅速にインテリジェントエージェントを展開できます。

Symbol-LLMは、シンボリックメモリストアと拡張された大規模言語モデルを利用したAIエージェント構築のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。複雑なタスクを分解するプランナーモジュール、ツールを呼び出すエグゼキュータ、および会話全体のコンテキストを維持するメモリシステムがあります。ウェブ検索、計算機、コードランナーなどの内蔵ツールと、カスタムツールを簡単に統合できるAPIを備え、多様な分野（研究、カスタマーサポート、ワークフロー自動化）において、迅速にプロトタイプ作成と展開を可能にします。

Neuron AIはエンドツーエンドのサーバーレスプラットフォームで、インテリジェントなAIエージェントの作成、展開、管理を行います。主要なLLM提供者（OpenAI、Anthropic、Hugging Face）をサポートし、マルチモデルパイプライン、会話コンテキスト管理、自動化ワークフローをローコードまたはSDKを使用して実現します。データ取り込み、ベクター検索、プラグイン連携により、ナレッジソーシングとサービスのオーケストレーションを簡素化。自動スケーリングと監視ダッシュボードにより、パフォーマンスと信頼性を確保し、エンタープライズ向けチャットボットや仮想アシスタント、データ自動処理ボットに最適です。

Yoo.aiは、企業のAIエージェントのライフサイクル全体を効率化することを目的としています。利用者はビジュアルのローコードインターフェースを使って会話の流れをカスタマイズし、セッション間の文脈を維持するためのメモリ層を設定し、CRM、ナレッジベース、サードパーティAPIと接続してリアルタイムデータを取得できます。プラットフォームにはセキュリティコントロールやロールベースのアクセス、オンプレミスやクラウド展開のオプションが備わり、コンプライアンス要件を満たします。高度なワークフロー自動化により、エージェントはビジネスプロセスをトリガーし、通知を送信し、レポートを生成可能です。Yoo.aiはまた、ユーザーインタラクションを追跡し、会話の詰まりを特定し、エージェントのパフォーマンスを継続的に向上させる分析ダッシュボードを提供します。開発者はカスタムPythonやNode.js関数を拡張し、Slack、Microsoft Teams、ウェブチャットウィジェットと連携させたり、バージョニングやA/Bテスト、自動モニタリングを活用して拡張性と信頼性のある展開を実現します。

ChatStreamAiAgentは、生成されるトークンをリアルタイムにストリーミングする軽量なPythonツールキットを開発者に提供します。複数のLLMプロバイダーをサポートし、非同期イベントフックやWeb・コンソールアプリへの簡単な統合を可能にします。組み込みのコンテキスト管理とプロンプトテンプレートにより、チームは会話アシスタントやカスタマーサポートボット、インタラクティブチュートリアルなどを迅速にプロトタイプ化し、低遅延のリアルタイム応答を実現します。