LinkAgentはプラグイン可能なコンポーネントを備えた軽量マイクロカーネルを提供し、ユーザは言語モデルバックエンド、検索モジュール、外部APIをツールとして登録し、内蔵されたプランナーやルーターを用いてワークフローを構築できます。メモリハンドラーにより文脈の継続、動的なツール呼び出し、多段階推論のための決定論理の設定をサポートします。少ないコード量で、QA、データ抽出、プロセスオーケストレーション、レポート生成などのタスクを自動化可能です。

sma-beginは、入力処理、意思決定ロジック、出力生成などの共通コンポーネントを抽象化することで、AI駆動のエージェントを作成するための効率的なコードベースを提供します。核となるエージェントループは、LLMにクエリを投げ、その応答を解釈し、必要に応じてHTTPクライアントやファイルハンドラー、カスタムスクリプトなどの統合ツールを実行します。メモリモジュールは、以前の対話やコンテキストを記憶し、プロンプトチェーンはマルチステップのワークフローをサポートします。エラー処理はAPIの失敗や無効なツール出力をキャッチします。開発者は、プロンプト、ツール、望む動作を定義するだけです。最小限のボイラープレートで、sma-beginはPythonサポートプラットフォーム上でチャットボットや自動化スクリプト、ドメイン特化のアシスタントのプロトタイピングを加速します。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）は、オープンソースのPythonライブラリで、多エージェントシミュレーションの構築、実行、可視化を行うことができます。カスタムの意思決定ロジックを持つエージェントを定義し、環境モデルを設定し、通信チャネルを設置してスケーラブルなシミュレーションを実行できます。FMASはエージェントの状態監視、インタラクションのデバッグ、結果のエクスポートのためのフックを提供します。そのモジュール化されたアーキテクチャは、可視化、メトリクス収集、および外部データソースとの連携のためのプラグインをサポートし、研究、教育、そして自律システムの実用的なプロトタイプに最適です。

LangGraphJS APIは、 directed graphs を使用してAIエージェントのワークフローを設計するためのプログラムインターフェースを提供します。グラフ内の各ノードはLLM呼び出し、意思決定ロジック、またはデータ変換を表します。開発者はノードをチェーンし、分岐ロジックを処理し、非同期実行をシームレスに管理できます。TypeScript定義と主要なLLMプロバイダーのビルトインインテグレーションにより、会話型エージェントやデータ抽出パイプライン、複雑なマルチステップ処理の開発を効率化します。

NPI.aiは、ドラッグ＆ドロップモジュールを使ってAIエージェントをグラフィカルに設計できる包括的なプラットフォームです。各エージェントは、言語モデルのプロンプト、関数呼び出し、意思決定ロジック、メモリベクトルなどのコンポーネントで構成されます。このプラットフォームは、API、データベース、サードパーティサービスとの統合をサポートします。エージェントは内蔵のメモリレイヤーを通じてコンテキストを維持し、多ターンの会話、過去のやり取りの取得、動的推論を可能にします。バージョニング、テスト環境、展開パイプラインを備え、イテレーションと展開を簡単に行えます。リアルタイムログと監視により、チームはエージェントの性能とユーザーインタラクションの洞察を得て、継続的な改善と大規模な信頼性を確保します。