Connery SDKは、AIエージェントの作成を簡素化するフレームワークです。Node.js、Python、Deno、ブラウザ向けのクライアントライブラリを提供し、開発者はエージェントの振る舞いを定義し、外部ツールやデータソースを統合し、長期メモリーを管理し、複数のLLMに接続できます。内蔵のテレメトリーとデプロイユーティリティにより、開発から運用までのエージェントライフサイクルを加速します。

Hashiru AgentXは、Hugging Face Spaces上にホストされた統一されたAIワークフローオーケストレーターです。利用者は自然言語の指示を入力し、事前構築されたエージェントから選択してコード実行、ウェブ検索、ドキュメント分析を行うことができます。裏側では、ツールチェーンを動的に構成し、安全なサンドボックス内でPythonスニペットを実行し、オンラインリソースをクエリし、アップロードされたファイルから洞察を抽出します。結果は会話形式で返され、反復的な改善や出力の簡単なダウンロードが可能です。

Agent2Agentは、AIエージェントチームを定義、設定、オーケストレーションするための統一WebインターフェースとAPIを提供します。各エージェントには、リサーチャー、アナリスト、サマライザーなどのユニークな役割を割り当てることができ、内蔵されたチャネルを通じてデータを共有し、サブタスクを委任します。プラットフォームは、関数呼び出し、メモリストレージ、Webhook統合をサポートし、外部サービスとの連携を可能にします。管理者は、ワークフローレベルの進行状況を監視し、エージェントのログを検査し、動的にパラメータを調整してスケーラブルな並列タスク実行や高度なワークフロー自動化を実現できます。

Riggingは、AIエージェントの作成とオーケストレーションを効率化する開発者向けのフレームワークです。ツールと関数の登録、コンテキストとメモリ管理、ワークフローのチェーン、コールバックイベント、ロギングを提供します。複数のLLMプロバイダーの統合、カスタムプラグインの定義、多段階パイプラインの構築も可能です。Riggingの型安全なTypeScript SDKは、モジュール性と再利用性を確保し、チャットボット、データ処理、コンテンツ生成タスクのAIエージェント開発を促進します。

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。