Coatyは、ソフトウェアエージェントを使用した協調的で分散型のIoTアプリケーションを開発するためのTypeScriptで書かれたオープンソースツールキットです。エージェントインスタンスをホストするコンテナランタイム、動的リソース検索のためのディスカバリーとレジストリサービス、イベント配信用のpub/sub通信層を提供します。内蔵のストレージアダプターはデバイス間で状態を同期し、柔軟なデータモデルによりドメインオブジェクトを拡張・共有できます。CoatyはMQTTやWebSocketなどの複数のトランスポートプロトコルをサポートし、エッジ、フォグ、およびクラウド環境間での堅牢かつリアルタイムの相互運用性を可能にします。

Coffee-Shop-AI-Agentsは、重要なコーヒーショップの機能を自動化するための専門的なAIエージェントを構築・展開するためのオープンソースフレームワークです。LangChainとOpenAIモデルを活用し、複雑な飲料注文に対応し、カスタマイズ推奨や材料の在庫管理を行うバリスタエージェント、支払い処理とデジタルレシート発行、販売指標の追跡を行うレジ係エージェント、在庫予測や補充スケジュール提案、パフォーマンス分析を行うマネージャーエージェントを含みます。カスタマイズ可能なプロンプトやパイプライン構成により、開発者は店舗ポリシーやメニューに合わせて素早く調整できます。リポジトリにはセットアップスクリプト、API統合例、実用的なワークフロー例が含まれ、開発者フレンドリーな環境でリアルな顧客対応と運営分析をシミュレート可能です。

Agentic Workflowは、複数のカスタマイズ可能な役割、プロンプト、実行ロジックを備えたLLMベースのエージェントを連結することで、複雑なAIワークフローを定義できる宣言型フレームワークです。タスクオーケストレーション、状態管理、エラー処理、プラグイン連携を内蔵し、エージェントと外部ツール間のシームレスなやり取りを実現します。PythonとYAMLに基づく設定を用いてエージェント定義を抽象化し、非同期実行をサポート、カスタムコネクタやプラグインによる拡張も可能です。オープンソースの特性を活かし、多数のサンプルやテンプレート、ドキュメントを提供し、開発の高速化と複雑なAIエージェント生態系の管理を支援します。

AI Agents with LangGraphは、グラフ表現を利用して自律的なAIエージェント間の関係と通信を定義します。各ノードはエージェントまたはツールを表し、タスクの分解、プロンプトのカスタマイズ、動的なアクションルーティングを可能にします。このフレームワークは一般的なLLMsとシームレスに連携し、カスタムツール関数、メモリストア、デバッグ用ログ出力もサポートします。開発者は複雑なワークフローのプロトタイピング、多ステップの自動化、およびコラボレーションエージェントのやり取りを数行のPythonコードで実現できます。

AIKitchenは、開発者に優しいPythonツールキットを提供し、AIエージェントをモジュール化されたビルディングブロックとして構成できます。その中心には、入力前処理、LLM呼び出し、ツール実行、メモリリトリーブのためのステージを持つパイプライン定義があります。人気のあるLLMプロバイダーとの統合により柔軟性を持たせ、ビルトインのメモリーストアは会話のコンテキストを追跡します。開発者はカスタムタスクを埋め込み、知識アクセスのためのリトリーバル強化生成を活用し、パフォーマンスを監視するための標準化されたメトリクスを収集できます。このフレームワークには、複数のエージェント間の逐次・条件付きフローをサポートするワークフローのオーケストレーション機能も含まれています。プラグインアーキテクチャにより、AIKitchenはエンドツーエンドのエージェント開発を効率化し、研究アイデアのプロトタイピングから生産環境でのスケーラブルなデジタルワーカーの展開まで支援します。

HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。