QueryCraftは、AIエージェントの開発を効率化するためのPythonベースのプロンプトエンジニアリングツールキットです。構造化されたプロンプトをモジュール式パイプラインで定義し、複数のLLM APIにシームレスに接続し、カスタム指標に基づく自動評価を行います。トークン使用とコストのログを内蔵しており、パフォーマンスを測定し、プロンプトのバリエーションを比較し、非効率性を特定できます。QueryCraftはさらに、モデル出力の検査、ワークフローステップの可視化、異なるモデル間のベンチマークなどのデバッグツールも含みます。CLIおよびSDKインターフェースを通じてCI/CDパイプラインに統合でき、迅速な反復と共同作業をサポートします。プロンプト設計、テスト、最適化のための包括的な環境を提供し、より正確で効率的かつコスト効果の高いAIエージェントソリューションの実現を支援します。

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。

AI Agents with LangGraphは、グラフ表現を利用して自律的なAIエージェント間の関係と通信を定義します。各ノードはエージェントまたはツールを表し、タスクの分解、プロンプトのカスタマイズ、動的なアクションルーティングを可能にします。このフレームワークは一般的なLLMsとシームレスに連携し、カスタムツール関数、メモリストア、デバッグ用ログ出力もサポートします。開発者は複雑なワークフローのプロトタイピング、多ステップの自動化、およびコラボレーションエージェントのやり取りを数行のPythonコードで実現できます。

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。