Divine Agentは、自律型デジタルワーカーの設計・開発・展開を簡素化した総合的なAIエージェントプラットフォームです。直感的なビジュアルワークフロービルダーを使って、エージェントの動作をノードのシーケンスとして定義し、RESTまたはGraphQL APIに接続し、OpenAIやGoogle PaLMなどサポートされるLLMsから選択できます。組み込みのメモリモジュールはセッション間でコンテキストを保持し、リアルタイム分析は使用状況やパフォーマンス、エラーを追跡します。テスト完了後、エージェントはHTTPエンドポイントやSlack、メール、カスタムアプリケーションなどのチャネルに統合して展開でき、顧客サポート、販売、ナレッジタスクの自動化を迅速に実現します。

Rusty Agentは、大規模な言語モデルを利用した自律型AIエージェントの作成を簡素化するために設計された、軽量ながらも強力なRustライブラリです。Agents、Tools、Memoryモジュールなどのコア抽象を導入し、HTTPクライアント、ナレッジベース、計算機など、カスタムツールの統合を定義し、マルチステップの会話をプログラム的にオーケストレーションします。ダイナミックなプロンプト構築やストリーミング応答、セッション間のコンテキストメモリの保存もサポートします。OpenAI API（GPT-3.5/4）とシームレスに連携し、他のLLMプロバイダー向けに拡張可能です。Rustの型安全性と高性能により、安全かつ並行してエージェントのワークフローを実行します。用途例には、自動データ分析、対話型チャットボット、タスク自動化パイプラインなどがあります。Rust開発者がインテリジェントな言語駆動エージェントをアプリケーションに組み込むことが可能です。

Real-Agentsは、複雑なタスクを自律的に実行できるAI駆動のエージェントの作成と調整を容易にすることを目的としています。Pythonベースで主要な大規模言語モデルに対応し、言語理解、推論、メモリー保持、ツール実行の核となるコンポーネントを持つモジュラー設計です。開発者はWeb API、データベース、カスタム関数など外部サービスを素早く統合し、エージェントの能力を拡張できます。メモリ機構により、会話のコンテキストを維持し、多ターンの会話や長時間動作するワークフローを可能にします。デバッグやスケーリングを支援するユーティリティも含まれており、低レベルの詳細を抽象化することで、開発サイクルを簡素化し、タスク特化型のロジックに集中できるようにします。

X AI Agentは、大規模言語モデルを使用したカスタムAIエージェント構築を簡素化する開発者向けフレームワークです。関数呼び出し、メモリストレージ、ツール・プラグイン統合、思考連鎖型推論、多段階タスクのオーケストレーションをネイティブにサポートします。ユーザーはカスタムアクションを定義し、外部APIを接続し、セッション間で会話のコンテキストを維持できます。モジュラー設計により拡張性が保証され、主要なLLMプロバイダーとシームレスに統合して堅牢な自動化および意思決定のワークフローを可能にします。

AgentScopeは、ダイナミックプランニング、コンテキストに基づくメモリストレージ、ツール/API統合を可能にするモジュール式コンポーネントを提供し、インテリジェントエージェントの作成を容易にする開発者向けフレームワークです。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの複数のLLMバックエンドをサポートし、タスク実行、応答合成、データ取得のためのカスタマイズ可能なパイプラインを提供します。そのアーキテクチャは、会話ボット、ワークフロー自動化エージェント、リサーチアシスタントの迅速なプロトタイピングを可能にし、拡張性とスケーラビリティを維持します。

CrewAIは、完全な自律を目指したPythonモジュール式フレームワークです。計画と意思決定のためのエージェントオーケストレーター、外部APIやカスタム動作に接続するためのツールインテグレーション層、そして交互に渡る文脈を記憶・呼び出すメモリモジュールを備えています。開発者はタスクを定義し、ツールの登録、メモリバックエンドの設定を行い、複雑なワークフローの計画、アクションの実行、結果に基づく適応を可能にするエージェントを起動できます。CrewAIは、インテリジェントアシスタント、自動化ワークフロー、研究プロトタイプの作成に最適です。

Autonomaisは、タスクの計画と実行に完全な自律性を持つモジュール式のAIエージェントフレームワークです。大規模言語モデルを統合して計画を生成し、カスタマイズ可能なパイプラインを通じてアクションを調整し、メモリモジュールに状態を保存して一貫した多段階推論を行います。開発者はウェブスクレイパー、データベース、APIなどの外部ツールをプラグインし、独自のアクションハンドラーを定義し、設定可能なスキルを通じてエージェントの挙動を調整できます。このフレームワークはログ記録、エラー処理、ステップバイステップのデバッグをサポートし、研究タスク、データ分析、Web操作の自動化を確実に行います。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、複雑な意思決定やダイナミックなツール使用が可能な専門的なエージェントの迅速な開発を実現します。

FlyingAgentは、さまざまな分野で推論、計画、行動を自律的に行うことができるエージェントをシミュレートするために大規模言語モデルを活用したモジュール式アーキテクチャを提供します。エージェントは内部メモリを維持し、Web閲覧、データ分析、サードパーティAPIの呼び出しなどのタスクに外部ツールキットを統合できます。フレームワークは複数のエージェントの協調、プラグインベースの拡張、多様な意思決定ポリシーをサポートします。オープンな設計により、メモリのバックエンド、ツールの統合、タスクマネージャーをカスタマイズでき、カスタマーサポート自動化、研究支援、コンテンツ生成パイプライン、デジタルワークフォース管理などの応用が可能です。

Multi-Agent ColCompは、複雑なタスクに取り組むためのAIエージェントチームを調整する拡張性の高いオープンソースフレームワークです。開発者は異なるエージェントの役割を定義し、通信チャネルを設定し、統一されたメモリストアを通じてコンテキストデータを共有できます。本ライブラリには、交渉、調整、および合意形成のためのプラグイン式コンポーネントが含まれています。例として協調的なテキスト生成、分散計画、マルチエージェントのシミュレーションなどの設定が示されており、そのモジュラー設計は簡単な拡張を可能にし、研究や生産環境でのマルチエージェント戦略の迅速なプロトタイプ作成と評価をサポートします。

Sendbird AI Agentは、マルチターン対話フローを設計できるビジュアルビルダーを提供し、GPT-3/4を活用して自然言語理解と応答を行います。ユーザーはカスタマーサポート、FAQ、コミュニティモデレーション、エンゲージメントボット用のテンプレートをカスタマイズ可能です。内蔵されたコンテキストメモリが会話履歴を保持し、ヒューマンハンドオフのフォールバック機能でスムーズな移行を保証します。ウェブ、iOS、Android用SDKを使って、どんなチャットアプリにも迅速に展開できます。