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。

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。

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。