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。

AI-Agentsは、PythonとOpenAIモデルを使用したAI駆動エージェントの定義のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。ウェブ検索、計算機、ウィキペディア検索、カスタム関数などのプラグインツールを組み込み、複雑な多段階推論を行わせることができます。組み込みのメモリコンポーネントは、セッション間でコンテキストを保持します。開発者はリポジトリのクローン化、APIキーの設定、ツールの拡張や交換をすぐに行えます。例とドキュメントを備え、アイデアからカスタムの会話またはタスク志向のAIソリューション展開までのワークフローを効率化します。

Azure AI Foundry Agents Samplesは、Azure AI Foundry SDKおよびサービスを活用するシナリオの例を豊富に用意しています。長期記憶を持つ会話型エージェント、複雑なタスクを分解するプランナーエージェント、外部APIを呼び出すツール搭載エージェント、テキスト・画像・音声を組み合わせたマルチモーダルエージェントなどが含まれます。各サンプルは環境設定、LLMオーケストレーション、ベクトル検索、テレメトリを備え、Azure上での堅牢なAIソリューションのプロトタイピングとデプロイを迅速化します。

AIエージェントワークショップは、Pythonを用いてAIエージェントの開発に役立つ実例とテンプレートを提供する包括的なリポジトリです。ワークショップには、エージェントのフレームワーク、ツール統合（例：ウェブ検索、ファイル操作、データベースクエリ）、メモリメカニズム、多段階推論を示すJupyterノートブックが含まれています。ユーザーはカスタムエージェントプランナーの設定、ツールスキーマの定義、ループベースの会話フローの実装を学びます。各モジュールには、障害処理、プロンプトの最適化、エージェント出力の評価に関する演習があります。このコードベースはOpenAIの関数呼び出しやLangChainコネクタをサポートし、特定ドメインのタスクへのシームレスな拡張を可能にします。自己運用型アシスタント、タスク自動化ボット、質問応答エージェントをプロトタイプしたい開発者に最適で、基本的なエージェントから高度なワークフローまでのステップバイステップの道筋を提供します。

AIKitchenは、開発者に優しいPythonツールキットを提供し、AIエージェントをモジュール化されたビルディングブロックとして構成できます。その中心には、入力前処理、LLM呼び出し、ツール実行、メモリリトリーブのためのステージを持つパイプライン定義があります。人気のあるLLMプロバイダーとの統合により柔軟性を持たせ、ビルトインのメモリーストアは会話のコンテキストを追跡します。開発者はカスタムタスクを埋め込み、知識アクセスのためのリトリーバル強化生成を活用し、パフォーマンスを監視するための標準化されたメトリクスを収集できます。このフレームワークには、複数のエージェント間の逐次・条件付きフローをサポートするワークフローのオーケストレーション機能も含まれています。プラグインアーキテクチャにより、AIKitchenはエンドツーエンドのエージェント開発を効率化し、研究アイデアのプロトタイピングから生産環境でのスケーラブルなデジタルワーカーの展開まで支援します。

CAMEL-AIは、LLMに対応した複数の自律AIエージェントを構築、構成、および実行できるPythonベースのフレームワークです。リトリーバル増強生成（RAG）、外部ツールの使用、エージェント間通信、メモリおよび状態管理、スケジューリングをサポートしています。モジュール式コンポーネントと簡単な統合により、チームは複雑なマルチエージェントシステムのプロトタイピング、ワークフローの自動化、異なるLLMバックエンド間での実験のスケーリングが可能です。

CrewAI-Learningは、多エージェント強化学習プロジェクトを効率化するためのオープンソースライブラリです。環境のスキャフォールディング、モジュール式のエージェント定義、カスタマイズ可能な報酬関数、DQN、PPO、A3Cなど協調タスク向けに適応した内蔵アルゴリズムを提供します。ユーザーはシナリオ定義、トレーニングループ管理、メトリック記録、結果の可視化が可能です。フレームワークはエージェントチームと報酬共有戦略の動的設定をサポートし、さまざまなドメインで協調AIソリューションのプロトタイピング、評価、最適化を容易にします。

SlashGPTは、開発者、AI愛好家、プロトタイパーのためのプレイグラウンドとして設計されています。ユーザーは、自然言語ユーザーインターフェースを備えたLLMエージェントやアプリケーションのプロトタイプを迅速に作成できます。開発者は、マニフェストファイルを作成することで、各AIエージェントの動作を宣言的に定義でき、大規模なコーディングを必要としません。このツールは、AI開発プロセスを簡素化し、言語学習モデルの能力を探求したい人に最適です。

LangGraph Learnは、視覚的プログラミングインターフェースと基盤のPython SDKを結合し、ユーザーが複雑なAIエージェントワークフローを有向グラフとして構築できるようにします。各ノードはプロンプトテンプレート、モデル呼び出し、条件ロジック、データ処理などの機能コンポーネントを表します。ユーザーはノードを接続して実行順序を定義し、GUIを通じてノードの設定を行い、パイプラインを段階的または一括で実行できます。リアルタイムのロギングとデバッグパネルは中間出力を表示し、テンプレートは質問応答、要約、知識検索などの一般的パターンを高速化します。グラフはスタンドアロンのPythonスクリプトとしてエクスポートでき、運用展開に使用されます。LangGraph Learnは、教育、迅速なプロトタイピング、協働的なAIエージェント開発に理想的であり、詳細なコーディングは不要です。

実践的には、LlamaSimを使って複数のAIエージェントをLlamaモデルで定義し、インタラクションシナリオを設定し、制御されたシミュレーションを実行できます。Python APIを用いてエージェントの性格、意思決定ロジック、通信チャネルをカスタマイズ可能です。フレームワークはプロンプトの構築、応答の解析、および会話状態の追跡を自動的に処理します。全てのインタラクションを記録し、応答の一貫性、タスク完了率、遅延時間などのビルトイン評価指標を提供します。プラグインアーキテクチャにより、外部データソースの統合やカスタム評価関数の追加が可能です。また、LlamaSimの軽量コアは、ローカル開発、CIパイプライン、クラウド展開に適しており、再現性のある研究やプロトタイプの検証を可能にします。

MineLandはMinecraftに触発された柔軟な3Dサンドボックス環境で、訓練用のRLエージェントに提供します。Gym互換のAPIにより、Stable Baselines、RLlib、カスタム実装とシームレスに連携できます。資源収集、ナビゲーション、建設チャレンジを含むタスクのライブラリにアクセスでき、それぞれの難易度と報酬構造を設定可能です。リアルタイムレンダリング、多エージェントシナリオ、およびヘッドレスモードにより、スケーラブルな訓練とベンチマークが可能です。開発者は新しいマップを設計し、カスタム報酬関数を定義し、追加センサーやコントロールをプラグインできます。MineLandのオープンソースコードベースは、再現性のある研究、協調開発、複雑な仮想世界でのAIエージェントの迅速なプロトタイピングを促進します。

Multi-Agentは、並行して実行される複数のAIエージェントを構築し、オーケストレーションするのに役立つ開発者向けツールキットです。各エージェントは自身のメモリストア、プロンプト設定、メッセージキューを保持します。カスタム動作を定義し、エージェント間の通信チャネルを設定し、役割に基づいてタスクを自動的に委任できます。OpenAIのChat APIを活用して言語理解と生成を行い、ワークフローのオーケストレーション、ロギング、エラーハンドリングのためのモジュール式コンポーネントを提供します。これにより、研究支援エージェント、データ処理エージェント、カスタマーサポートボットなどの特殊化されたエージェントを作成し、複合的なタスクに協力させることが可能です。

OpenAgentは、タスクを理解し、マルチステップのアクションを計画し、外部サービスと対話できる自律型AIエージェントの開発のための包括的なフレームワークを提供します。OpenAIやAnthropicなどのLLMと連携し、自然言語の推論と意思決定を可能にします。このプラットフォームは、HTTPリクエストやファイル操作、カスタムPython関数を実行するプラグイン可能なツールシステムを特徴とします。メモリ管理モジュールにより、セッション間でコンテキスト情報を保存・取得できます。開発者はプラグインを通じて機能を拡張し、リアルタイムストリーミングの設定や、組み込みのログ記録・評価ツールを用いてエージェントのパフォーマンスを監視や改善が可能です。OpenAgentは複雑なワークフローの調整を簡素化し、インテリジェントアシスタントのプロトタイピングを促進し、スケーラブルなAIアプリケーションのためのモジュラーアーキテクチャを保証します。

Prisms AI は、ユーザーがシームレスにAI駆動のアプリケーションを開発できる革新的なノーコードプラットフォームです。GPT3、DALL-E、Stable Diffusionなどの高度な大規模言語モデルを基盤にして、Prisms AI は、1行のコードも書かずにAIの力を活用するためのツールを提供します。ユーザーは、さまざまなデータソースとユーザー入力を統合して、堅牢なAI駆動のソリューションを作成し、企業、教育者、開発者のアプリ開発プロセスを簡素化し、加速します。

スケーラブルMADDPGは、研究指向のマルチエージェント強化学習フレームワークであり、MADDPGアルゴリズムのスケーラブルな実装を提供します。訓練中は集中批評家、実行時は独立したアクターを特徴とし、安定性と効率性を高めています。このライブラリには、カスタム環境の定義、ネットワークアーキテクチャの設定、ハイパーパラメータの調整用のPythonスクリプトが含まれます。ユーザは複数のエージェントを並列して訓練し、指標を監視し、学習曲線を可視化できます。また、OpenAI Gymに似た環境とGPUアクセラレーション（TensorFlowサポート）もサポートしており、モジュール式コンポーネントにより、協力、競争、または混合のマルチエージェントタスクに対して柔軟な実験と迅速な試作、ベンチマークを可能にします。

Shepherdingは、マルチエージェントの牧羊タスクを研究・実装するためのオープンソースのシミュレーションフレームワークです。Gym互換の環境を提供し、エージェントは連続または離散空間でターゲットグループを追跡、収集、分散させる行動を学習できます。フレームワークにはモジュール式の報酬調整関数、環境パラメータ化、トレーニングパフォーマンス監視のためのロギングユーティリティが含まれています。ユーザーはTensorFlowやPyTorchを用いて障害物や動的エージェント群、カスタムポリシーを定義できます。可視化スクリプトは軌跡のプロットやエージェントのやり取りの動画記録を生成します。Shepherdingのモジュール式設計により、既存のRLライブラリとシームレスに統合でき、再現性のある実験や新しい協調戦略のベンチマーク、AI駆動の牧羊ソリューションの迅速なプロトタイピングを可能にします。

Azure AI Agents JavaScript SDKは、Azure OpenAIやその他のコグニティブサービスを使用してAIエージェントを構築、カスタマイズ、調整するためのクライアントフレームワークとサンプルコードリポジトリです。多ターンチャット、リトリーバル増強型生成、関数呼び出し、外部ツールやAPIとの統合をサポートします。エージェントのワークフロー管理、メモリ処理、プラグインによる機能拡張も可能です。サンプルパターンには、ナレッジベースのQ&Aボット、自動タスク実行エージェント、会話補助者などがあり、インテリジェントなソリューションのプロトタイピングと展開を容易にします。

ChainLiteは、再利用可能なチェーンモジュールに抽象化することで、AIエージェントの作成を効率化します。シンプルなPythonデコレータと設定ファイルを使用して、開発者はエージェントの挙動、ツールインターフェース、メモリ構造を定義します。このフレームワークは、OpenAI、Cohere、Hugging Faceなどの主要なLLMプロバイダーや外部のデータソース（API、データベース）と連携し、リアルタイム情報を取得可能にします。Streamlitを利用したブラウザベースのUIにより、トークンレベルの会話履歴の確認、プロンプトのデバッグ、チェーン実行グラフの可視化が行えます。ChainLiteは、ローカル開発から本番コンテナまで複数の展開ターゲットをサポートし、データサイエンティスト、エンジニア、プロダクトチーム間のシームレスなコラボレーションを実現します。

Evolving Agentsは、モジュール式のAIエージェントを構築・進化させるための遺伝的プログラミングベースのフレームワークです。ユーザーは、交換可能なコンポーネントからエージェントアーキテクチャを組み立て、環境シミュレーションと適性評価指標を定義し、その後進化サイクルを実行して改良されたエージェント行動を自動生成します。このライブラリには、突然変異、交差、集団管理、進化監視のためのツールが含まれ、多様なシミュレーテッド環境での自律エージェントの試作、テスト、改善を可能にします。

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。