MixAgentは、プロンプトの定義、多数のLLMバックエンドへの接続、外部ツール（API、データベース、コード）の組み込みを可能にするプラグアンドプレイアーキテクチャを提供します。計画と実行ループを調整し、状態を持つ対話のためにエージェントのメモリを管理し、Chain-of-Thoughtの推論を記録します。ユーザーは、オーケストレーション層を一から作成することなく、アシスタントやデータフェッチャー、オートメーションボットのプロトタイプを素早く作成でき、AIエージェントの展開を加速します。

NavamAIは、ターミナルと統合して個人的で速く、質の高いAI体験を提供する強力なAIツールです。15のLLMと7つのプロバイダーをサポートしており、ユーザーはMarkdown、VS Code、Obsidian、GitHubを使用して状況に応じたアプリを生成し、ワークフローを自動化できます。ウェブアプリの作成、コンテンツのスクレイピング、簡単なコマンドによるインサイトの生成などのタスクを簡素化することで、NavamAIはユーザーが複雑なセットアップや広範なコーディング知識なしでワークフローを最適化するのを助けます。このアプリの柔軟性と豊富なUIは、生産性と効率を向上させたい人にとって欠かせないツールです。

Noema Declarative AIは、開発者と研究者に高レベルで宣言的にAIエージェントとそのワークフローを指定させます。YAMLまたはJSONの設定ファイルを作成し、エージェント、プロンプト、ツール、メモリモジュールを定義します。Noemaランタイムはこれらの定義を解析し、言語モデルをロードし、各ステップを実行し、状態とコンテキストを管理し、構造化された結果を返します。このアプローチは冗長なコードを削減し、再現性を向上させ、定義と実行を分離します。チャットボット、オートメーションスクリプト、研究実験のプロトタイピングに最適です。

PySpurは、操作しやすいノードベースのインターフェースを通じて、AIエージェントの構築、テスト、展開のための統合環境を提供します。開発者は、言語モデル呼び出し、データ取得、意思決定の分岐、APIとの連携などのアクションのチェーンを、モジュール化されたブロックをドラッグ＆ドロップして組み立てます。ライブシミュレーションモードでは、ロジックの検証、途中状態の確認、ワークフローのデバッグが可能です。PySpurは、エージェントフローのバージョン管理、パフォーマンスプロファイリング、ワンクリックでのクラウドやオンプレミスへの展開もサポートします。プラグイン可能なコネクタや主要LLMとベクターデータベースのサポートにより、チームは複雑な推論エージェント、自動化アシスタント、データパイプラインを迅速に試作できます。オープンソースかつ拡張性があり、ボイラープレートやインフラの負担を最小化し、より速い反復と堅牢なエージェントソリューションを実現します。

Tongui Agentは、会話状態を維持し、外部ツールを活用し、複数のサブエージェントを調整できるモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はLLMバックエンドの設定、カスタムアクションの定義、コンテキストを保存するためのメモリモジュールの追加を行います。このフレームワークには、SDK、CLI、および可観測性のためのミドルウェアフックが含まれており、WebやNode.jsアプリケーションへの統合が容易です。対応LLMにはOpenAI、Azure OpenAI、オープンソースモデルがあります。

WanderMindは、自律的なAIエージェントの構築のためのモジュール式のアーキテクチャを提供します。セッション間のコンテキストを保持する永続的なメモリストアを管理し、外部ツールやAPIと統合して機能拡張を行い、カスタマイズ可能なプランナーを通じて複数段階の推論を調整します。開発者は異なるLLMプロバイダーをプラグインし、非同期タスクを定義し、新しいツールアダプタでシステムを拡張できます。このフレームワークは、自律的なワークフローの実験を促進し、アイデアの探索から自動化された研究アシスタントまで、重いエンジニアリング負荷なしでアプリケーションを実現します。

ChatStreamAiAgentは、生成されるトークンをリアルタイムにストリーミングする軽量なPythonツールキットを開発者に提供します。複数のLLMプロバイダーをサポートし、非同期イベントフックやWeb・コンソールアプリへの簡単な統合を可能にします。組み込みのコンテキスト管理とプロンプトテンプレートにより、チームは会話アシスタントやカスタマーサポートボット、インタラクティブチュートリアルなどを迅速にプロトタイプ化し、低遅延のリアルタイム応答を実現します。

CopilotKitは、開発者がカスタマイズ可能なAIエージェントを構築できるオープンソースのPythonフレームワークです。ファイルシステムアクセス、ウェブ検索、Python REPL、SQLコネクタなどのツールを登録・設定し、任意の支持されるLLMを使ったエージェントに接続できるモジュール式アーキテクチャを提供します。ビルトインのメモリモジュールにより会話状態を保存でき、LangGraphは複雑なタスクのための構造化推論フローを定義します。エージェントはスクリプト、ウェブサービス、CLIアプリとして展開でき、クラウドプロバイダー間でスケールします。CopilotKitはOpenAI、Azure OpenAI、Anthropicモデルとシームレスに連携し、自動化ワークフロー、チャットボット、データ分析ボットを強化します。

ElizaOSは、TypeScriptプロジェクト内で自律AIエージェントを設計、テスト、展開するための堅牢なツールセットを提供します。開発者はエージェントのキャラクター、目標、およびメモリ階層を定義し、ElizaOSの計画システムを利用してタスクのワークフローを概説します。モジュラーコネクタアーキテクチャにより、Discord、Telegram、Slack、Xなどの通信プラットフォームやWeb3アダプタを通じたブロックチェーンネットワークとの統合が容易です。ElizaOSは、OpenAI、Anthropic、Llama、Geminiなど複数のLLMバックエンドをサポートし、モデル間のシームレスな切り替えを可能にします。プラグインサポートは、カスタムスキルやロギング、監視機能を拡張します。CLIおよびSDKを使用して、チームはエージェント設定の反復、ライブパフォーマンスの監視、クラウドやオンプレミスでの展開をスケールアップします。ElizaOSは、自動化された顧客対応、ソーシャルメディアエンゲージメント、ビジネスプロセスを自律的なデジタルワーカーで自動化することを可能にします。

Isekはモジュール式アーキテクチャを持つ開発者向けプラットフォームです。ツールやデータソース用のプラグインシステム、コンテキスト保持のための内蔵メモリー、多段階タスクを調整するプランニングエンジンを備えています。ローカルまたはクラウドにエージェントを展開でき、任意のLLMバックエンドを統合可能。コミュニティやカスタムモジュールを通じて機能を拡張できます。テンプレート、SDK、CLIツールを用いてチャットボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの迅速な開発を実現します。

MACLは、複数のAIエージェントの作成と調整を簡素化するためのモジュラーPythonフレームワークです。個々のエージェントにカスタムスキルを定義し、通信チャネルを設定し、エージェットネットワーク全体のタスクをスケジュールできます。エージェントはメッセージを交換し、責任を交渉し、共有データに基づいて動的に適応できます。人気のLLMのサポートや拡張性のためのプラグインシステムも備えており、顧客サービスの自動化、データ分析パイプライン、シミュレーション環境などの分野でスケーラブルかつ維持可能なAIワークフローを実現します。

pyafaiは、開発者が自律型AIエージェントを設計、設定、実行するのに役立つオープンソースのPythonライブラリです。コンテキストを維持するためのメモリ管理や外部API呼び出し用のツール統合、環境監視用のオブザーバー、意思決定用のプランナー、エージェントループを管理するオーケストレーターなどのプラグイン可能なモジュールを提供します。ログ記録と監視機能により、エージェントのパフォーマンスと動作を可視化します。pyafaiは主要なLLMプロバイダーをサポートし、カスタムモジュールの作成を容易にし、ボイラープレートを削減して、チームが仮想アシスタント、調査ボット、自動化フローを素早くプロトタイプできるようにします。

Spellcasterは、「呪文」を使用したAIエージェントの構築に構造化されたアプローチを提供します。これは、プロンプト、ロジック、ワークフローの組み合わせです。開発者はYAML設定を記述してエージェントの役割、入力、出力、オーケストレーションステップを定義します。CLIツールは呪文を実行し、メッセージをルーティングし、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIとシームレスに統合します。Spellcasterは実行ログを追跡し、会話のコンテキストを保持し、事前・事後処理のためのカスタムプラグインをサポートします。デバッグインターフェースは呼び出しのシーケンスやデータフローを可視化し、プロンプトの失敗やパフォーマンス問題を特定しやすくします。複雑なオーケストレーションパターンを抽象化し、プロンプトテンプレートを標準化することで、開発の負担を削減し、一貫したエージェント動作を保証します。

SyntropAIは、開発者志向のPythonライブラリで、自律型AIエージェントの構築を容易にします。記憶管理、ツール・APIの統合、LLMバックエンドの抽象化、多段階ワークフローを調整するプランニングエンジンを備えたモジュラーアーキテクチャを提供します。ユーザーはカスタムツールを定義し、永続または短期のメモリを設定し、サポートされているLLMプロバイダーを選択可能です。SyntropAIは、エージェントの意思決定を追跡できるロギング・監視フックも備えています。プラグインモジュールを使って迅速にエージェントの振る舞いを反復できるため、チャットボットやナレッジアシスタント、タスク自動化ボット、研究プロトタイプに最適です。

AgentServeは、AIエージェントの作成と展開のための統一インターフェースを提供します。ユーザーは設定ファイルやコードでエージェントの動作を定義し、外部ツールや知識源を統合し、RESTエンドポイントでエージェントを公開します。このフレームワークは、モデルのルーティング、並列リクエスト処理、ヘルスチェック、ログ記録、メトリクスを標準で処理します。AgentServeのモジュール化された設計により、新しいモデル、カスタムツール、スケジューリングポリシーを追加できるため、スケーラブルでメンテナンスしやすいチャットボットや自動化ワークフロー、多エージェントシステムの構築に理想的です。

AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。

Aegixは複雑なワークフローに対応できる多段階推論を行うAIエージェントをオーケストレーションするための堅牢なSDKを提供します。さまざまなLLMプロバイダーに対応し、データベースコネクタやウェブスクレーパーなどのカスタムツールを統合できるほか、ベクトルストアなどのメモリモジュールで会話の状態を維持します。Aegixの柔軟なエージェントループアーキテクチャにより、プランニング、実行、レビューの各フェーズを設定でき、エージェントは出力を反復的に改善します。文書の質疑応答ボット、コード支援ツール、自動サポートエージェントなどの構築において、明確な抽象化、設定主導のパイプライン、拡張しやすいポイントにより開発を容易にします。プロトタイプから本番までスケールでき、信頼性の高いパフォーマンスとメンテナンス性の高いコードベースを実現しています。

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。

Agentic Solverは、大規模言語モデル（LLM）を活用して実世界の問題に取り組む自律型AIエージェントを開発するための包括的なツールキットを提供します。タスク分解、計画、実行、結果評価のコンポーネントを備え、エージェントは高レベルの目標をシーケンスされたアクションに分解できます。外部APIやカスタム関数、メモリストアの統合により、エージェントの機能拡張が可能で、組み込みのロギングやリトライ機能により耐障害性も確保しています。Pythonで書かれており、モジュール式パイプラインや柔軟なプロンプトテンプレートをサポートし、迅速な実験を促進します。カスタマーサポート自動化、データ分析、コンテンツ生成などにおいて、初期設定やツール登録、継続的なエージェント監視とパフォーマンス最適化まで、エンドツーエンドのライフサイクルを効率化します。

Agents-Deep-Researchは、モジュール化および拡張性の高いコードベースを提供することで、自律型AIエージェントの開発とテストを効率化します。ユーザー定義の目標をサブタスクに分解するタスク計画エンジン、コンテキストを保存・取得する長期記憶モジュール、外部APIや模擬環境と連携できるツール統合層を備えています。また、エージェントのパフォーマンスをさまざまなシナリオで測定する評価スクリプトとベンチマークツールも提供します。Python上に構築され、多様なLLMバックエンドに適応可能であり、研究者や開発者が新しいエージェントアーキテクチャを迅速にプロトタイプ化し、再現性のある実験を行い、制御された条件下で異なる計画戦略を比較できるようにします。