Aladinは、大規模言語モデル（LLMs）によって動作する自律型エージェントを定義できるモジュール式のアーキテクチャを提供します。各エージェントは、SQLiteやインメモリなどのメモリバックエンドをロードし、動的プロンプトテンプレートを利用し、外部API呼び出しやローカルコマンド実行のためのカスタムプラグインを統合できます。高レベルの目標をシーケンス化されたアクションに分解し、順次実行し、LLMのフィードバックに基づいて反復するタスクプランナーを備えています。設定はYAMLファイルと環境変数で管理され、さまざまなユースケースに適応可能です。ユーザーはDocker ComposeまたはpipによるインストールでAladinを展開できます。CLIとFastAPIに基づくHTTPエンドポイントにより、エージェントのトリガー、実行の監視、およびメモリ状態の検査が可能で、CI/CDパイプライン、チャットインターフェース、またはカスタムダッシュボードとの統合を促進します。

Stellar Chatは、LLMの操作、メモリ管理、ツール統合を抽象化する堅牢なフレームワークを提供し、会話型AIエージェントの構築を支援します。中心となる拡張可能なパイプラインは、ユーザー入力の前処理、ベクトルベースのメモリリトリーブによるコンテキストの拡充、設定可能なプロンプト戦略を用いたLLM呼び出しを扱います。開発者は、Pinecone、Weaviate、FAISSなどの一般的なベクトルストレージをプラグインし、Web検索、データベースクエリ、エンタープライズアプリケーション制御などの外部APIやカスタムプラグインと連携可能です。ストリーミング出力とリアルタイムフィードバックループのサポートにより、レスポンシブなユーザー体験を保証します。顧客サポートボット、知識検索、内部ワークフローの自動化のためのスターターテンプレートとベストプラクティス例も含まれ、DockerまたはKubernetesでの展開により、耐久性を持って本番環境の要求に応えます。

Sys-Agentは、ユーザーが自然言語指示を出してシステムレベルのタスクを実行する安全なセルフホスティング環境を提供します。OpenAI、ローカルLLM、またはAPI経由アクセス可能な他のモデルサービスと連携し、プロンプトをシェルコマンド、ファイル操作、インフラチェックに変換します。ユーザーはプロンプトのカスタマイズ、タスクテンプレートの定義、DockerやKubernetesによるスケーリング、プラグインによる機能拡張が可能です。すべての操作は記録され、透明性とセキュリティを確保する監査証跡を提供します。