Autonomaisは、タスクの計画と実行に完全な自律性を持つモジュール式のAIエージェントフレームワークです。大規模言語モデルを統合して計画を生成し、カスタマイズ可能なパイプラインを通じてアクションを調整し、メモリモジュールに状態を保存して一貫した多段階推論を行います。開発者はウェブスクレイパー、データベース、APIなどの外部ツールをプラグインし、独自のアクションハンドラーを定義し、設定可能なスキルを通じてエージェントの挙動を調整できます。このフレームワークはログ記録、エラー処理、ステップバイステップのデバッグをサポートし、研究タスク、データ分析、Web操作の自動化を確実に行います。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、複雑な意思決定やダイナミックなツール使用が可能な専門的なエージェントの迅速な開発を実現します。

LLM-Blender-Agentは、開発者がLLMを協調型エージェントにラップし、モジュール式のマルチエージェントAIシステムを構築することを可能にします。各エージェントはPython実行、Webスクレイピング、SQLデータベース、外部APIなどのツールにアクセスできます。フレームワークは会話のメモリ、ステップごとの推論、ツールのオーケストレーションを管理し、報告書作成、データ分析、自動調査、ワークフロー自動化などに利用できます。LangChain上に構築されており、軽量、拡張性が高く、GPT-3.5、GPT-4、その他のLLMと互換性があります。

SuperPilotは、手動介入なしで複数のステップのタスクを実行できる自律型AIエージェントフレームワークです。GPTやAnthropicモデルを統合し、計画を生成し、ヘッドレスブラウザによるウェブスクレイピングやシェルコマンドの実行といった外部ツールを呼び出し、コンテキストを保持するメモリモジュールを活用します。ユーザーは目標を定義し、SuperPilotは動的にサブタスクを調整し、タスクキューを維持し、新情報に適応します。モジュール化されたアーキテクチャにより、カスタムツールの追加、モデル設定の調整、インタラクションのロギングが可能です。フィードバックループにより、人間の入力で意思決定を改善し、結果を向上させることができます。これにより、研究の自動化、コーディング作業、テスト、ルーチンデータ処理ワークフローに適しています。