Baidu AI App Builderは、ビジュアルローコードアプローチを通じてAI搭載エージェントやアプリケーションを開発するための包括的な環境を提供します。ユーザーは、NLP、ナレッジグラフ検索、音声認識、テキスト読み上げなどのBaidu AIサービスを活用して、多ターン会話に対応し、ユーザーの意図を処理するインテリジェントチャットボットを構築できます。ドラッグ＆ドロップモジュールを使用して、対話フローのデザイン、外部APIへの接続、バックエンドタスクの自動化が可能です。FAQデータやカスタムドキュメントのインポートによるナレッジベースの管理もサポートし、エージェントの精度向上に寄与します。設定後、Web、WeChat、Baiduスマートミニプログラム、その他のチャネルに展開可能です。ビルトインの分析ダッシュボードは、ユーザーインタラクションやエージェントのパフォーマンスを追跡し、応答の改善に役立ちます。

mcp-agent-graphは、AIエージェント向けのグラフベースのオーケストレーション層を提供し、複雑な多段階ワークフローを有向グラフとしてマッピングします。グラフ内の各ノードはタスクや関数に対応し、入力、出力、依存関係をキャプチャします。エッジは、エージェント間のデータの流れを定義し、正しい実行順序を保証します。エンジンは逐次および並列の実行モードをサポートし、自動依存関係の解決やカスタムPython関数や外部サービスとの連携も可能です。組み込みの可視化により、グラフトポロジーの検査やワークフローのデバッグが行えます。このフレームワークは、モジュール化されたスケーラブルなマルチエージェントシステムの開発を促進し、データ処理、自然言語ワークフロー、またはAIモデルパイプラインの融合に適しています。

BotSharp-UIは、BotSharpフレームワーク上に構築された会話型AIエージェントの作成と管理を効率化するためのブラウザベースの包括的なインターフェースです。視覚的な意図とエンティティエディター、カスタマイズ可能なダイアログツリービルダー、統合されたトレーニングデータマネージャーを備えています。ユーザーはデータセットをインポート／エクスポートし、複数のNLPバックエンド（例：Rasa、LUIS、TensorFlow）に接続し、発話に注釈を付けることができます。内蔵のテストコンソールはユーザーのやりとりをリアルタイムでシミュレートし、パフォーマンスダッシュボードは意図の精度やユーザーエンゲージメントの洞察を提供します。展開ウィザードは、Web、モバイル、メッセージングチャネルへのボット公開を簡単にします。役割に基づくアクセスコントロール、多言語対応、プラグインアーキテクチャにより、BotSharp-UIは開発ワークフローを促進し、セットアップの複雑さを軽減し、技術チームとビジネスチームのコラボレーションを可能にします。