AppAgentは、手動スクリプトなしでスマートフォンアプリを操作できるLLMベースのマルチモーダルエージェントフレームワークです。画面キャプチャ、UI要素検出、OCR解析、および自然言語による計画を統合し、アプリのレイアウトとユーザー意図を理解します。このフレームワークは、Androidデバイスまたはエミュレータを通じてタッチイベント（タップ、スワイプ、テキスト入力）を発行し、ワークフローを自動化します。研究者や開発者はプロンプトをカスタマイズし、LLM APIを設定し、新しいアプリやタスクをサポートするモジュールを拡張できます。これにより、適応性とスケーラビリティのあるモバイル自動化が可能です。

Pydantic AIは、Pydanticモデルを使用してAIエージェントの定義をカプセル化し、型安全な入力と出力を強制します。開発者はプロンプトテンプレートをモデルフィールドとして宣言し、ユーザーデータとエージェントの応答を自動的に検証します。内蔵のエラー処理、リトライロジック、関数呼び出しサポートを提供します。OpenAI、Azure、Anthropicなどの主要なLLMと統合し、非同期ワークフローをサポートし、モジュール化されたエージェント構成を可能にします。明確なスキーマと検証層により、Pydantic AIはランタイムエラーを削減し、プロンプト管理を簡素化し、堅牢でメンテナンスしやすいAIエージェントの作成を促進します。

LLPhantは、開発者が多用途なLLM駆動のエージェントを作成できるオープンソースのPythonフレームワークです。ツール統合（API、検索、データベース）、多ターン会話用のメモリ管理、カスタマイズ可能な意思決定ループのための組み込み抽象化を提供します。複数のLLMバックエンド（OpenAI、Hugging Face、その他）やプラグインスタイルのコンポーネント、設定駆動のワークフローに対応し、エージェント開発を促進します。チャットボットのプロトタイプ作成、自動化タスク、外部ツールとコンテキストメモリを活用するデジタルアシスタントの構築に利用できます。

Odysseyは、協調型のマルチエージェントシステムを構築するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主なコンポーネントには、サブタスクの定義と配布を行うタスクマネージャー、会話履歴とコンテキストを保存するメモリモジュール、LLMを搭載したエージェントを調整するエージェントコントローラー、外部APIやカスタム関数を統合するツールマネージャーがあります。開発者はYAMLファイルを使ってワークフローを設定でき、事前構築されたLLMカーネル（例：GPT-4、ローカルモデル）を選択し、新ツールやメモリバックエンドをシームレスに拡張可能です。Odysseyはインタラクションを記録し、非同期タスク実行と反復改善ループをサポートしており、研究、プロトタイピング、実用化済みのマルチエージェントアプリケーションに最適です。

Secure Agent Augmentationは、Python SDKと補助モジュールセットを提供し、AIエージェントのツール呼び出しをセキュリティコントロールでラップします。LangChainやSemantic Kernelなどの人気のLLMフレームワークとの連携をサポートし、HashiCorp VaultやAWS Secrets Managerなどの秘密格納庫に接続します。保存時と伝送中の暗号化、役割ベースのアクセス制御、監査証跡により、エージェントは内部知識ベースやAPIとともに推論を拡張し、機密データを公開しません。開発者は、安全なツールエンドポイントを定義し、認証ポリシーを設定し、プライベートデータソースに対して安全なクエリを実行する増強されたエージェントインスタンスを初期化します。

Steelは、実稼働環境でのLLM駆動型エージェントの作成と運用を加速することを目的とした開発者中心のフレームワークです。主要なモデルAPIに対応したプロバイダー非依存のコネクタ、インメモリおよび永続メモリストア、組み込みツール呼び出しパターン、自動キャッシング、および詳細なトレースによる監視を提供します。開発者は複雑なエージェントワークフローを定義し、検索やデータベースクエリ、外部APIなどのカスタムツールを統合し、ストリーミング出力を処理できます。Steelはオーケストレーションの複雑さを抽象化し、チームはビジネスロジックに集中し、AI駆動アプリケーションの迅速な反復が可能です。