LangGraphは、コード合成、レビュー、デバッグ、チャットなどのタスクに特化したエージェントを表すノードを持つ、有向グラフ上に構築された柔軟なマルチエージェントシステムを提供します。ユーザーはJSONまたはYAMLでワークフローを定義し、エージェントの役割と通信経路を指定します。LangGraphはタスクの管理、メッセージのルーティング、エラー処理を行います。さまざまなLLM APIとの連携や拡張可能なカスタムエージェント、実行フローの可視化もサポートします。CLIとAPIにより、初期のコード生成から継続的なテストやインタラクティブな開発者支援まで、複雑な自動化パイプラインの構築を容易にします。

基本的に、LionAGIは依存関係のあるタスクステージを定義および実行するためのモジュール式アーキテクチャを提供し、複雑な問題を順次または並列に処理可能な論理コンポーネントに分割します。各ステージはカスタムプロンプト、メモリ保存、意思決定ロジックを利用し、以前の結果に基づいて振る舞いを調整します。開発者はサポートされている任意のLLM APIまたはセルフホスト型モデルを統合し、観測空間を設定し、アクションマッピングを定義して、計画、推論、複数サイクルで学習するエージェントを作成できます。ビルトインのロギング、エラーリカバリー、分析ツールにより、リアルタイムの監視と反復的な改善が可能です。研究ワークフローの自動化、レポート作成、自律プロセスの調整などにおいて、LionAGIは最小限のボイラープレートで即座に知的かつ適応性の高いAIエージェントの構築を促進します。

Cerebellumは、宣言的なプランと一連のステップまたはツール呼び出しで構成されたチェーンを使用してエージェントを定義できるモジュール化プラットフォームを提供します。各計画は、内蔵またはカスタムのツール（APIコネクタ、リトリバー、データプロセッサなど）を統一インターフェース経由で呼び出すことが可能です。メモリモジュールは、セッション間で情報を保存、取得、忘却でき、コンテキスト認識とステートフルな相互作用を可能にします。OpenAIやHugging Faceなどの人気のLLMと連携し、カスタムツールの登録をサポート、リアルタイム制御を可能にするイベント駆動のエンジンを備えています。ログ記録、エラー処理、プラグインフックを備え、生産性を向上させ、オートメーションや仮想アシスタント、研究アプリケーション向けの迅速なエージェント開発を支援します。

GoLCは、Goで言語モデルのチェーンとエージェントを構築するための総合的なツールキットを提供します。コアには、チェーン管理、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート、および主要なLLMプロバイダーとのシームレスな統合が含まれます。ドキュメントローダーとベクトルストアを通じて、検索に基づく検索（embeddingベースの検索）を可能にし、RAGワークフローを強化します。フレームワークは、会話の文脈を保持する状態を持つメモリモジュールや、多段階の推論とツール呼び出しを調整する軽量なエージェントアーキテクチャをサポートします。モジュール設計により、カスタムツールやデータソース、出力ハンドラーの導入が容易です。Goネイティブの性能と最小限の依存関係で、AIパイプラインの開発を促進し、チャットボット、ナレッジアシスタント、自動推論エージェント、企業用グレードのバックエンドAIサービスの構築に最適です。

LLaVA-Plusは、最先端のビジョンと言語の基盤を活用し、複数の画像を同時に解釈し推論できるエージェントを提供します。アセンブリ学習とビジョンと言語による計画を統合し、ビジュアルクエスチョン応答、段階的問題解決、多段階推論ワークフローといった複雑なタスクを実行します。このフレームワークは、さまざまなLLMバックエンドと接続できるモジュール式のプラグインアーキテクチャを提供し、カスタムプロンプト戦略や動的な思考連鎖の説明を可能にします。ユーザーは、ローカルまたはホストされたウェブデモを介してLLaVA-Plusを展開し、単一または複数の画像をアップロードし、自然言語で質問し、詳細な説明と計画手順を受け取ることができます。拡張性の高い設計により、マルチモーダルアプリケーションの迅速な試作ができ、研究、教育、実用的なビジョンと言語のソリューションに最適です。

Self Collab AIは、開発者が自律エージェント、通信チャネル、タスク目標を定義できるモジュール式フレームワークを提供します。エージェントは事前設定されたプロンプトとパターンを使用して責任を交渉し、データを交換し、解決策を反復します。Pythonを基盤とし、拡張しやすいインターフェースを持ち、LLM、カスタムプラグイン、外部APIと連携可能です。研究アシスタント、コンテンツ生成、データ分析パイプラインなどの複雑なワークフローを迅速に試作でき、エージェントの役割や協力ルールを設定するだけです。