A2A（Agent-to-Agent Architecture）は、Googleのオープンソースフレームワークで、協調して動作する分散型AIエージェントの開発と運用を可能にします。エージェントの役割、通信チャネル、共有メモリを定義するモジュール構成を提供します。さまざまなLLMプロバイダーの統合やエージェントの動作のカスタマイズ、多段階のワークフローのオーケストレーションが可能です。A2Aには、エージェントの相互作用を追跡するためのビルドイン監視、エラー管理、リプレイ機能が搭載されています。標準化されたプロトコルにより、エージェントの探索、メッセージ交換、タスク割り当てを簡素化し、複雑な調整パターンを容易にし、さまざまな環境でのエージェントベースのアプリケーションの信頼性を高めます。

Agent-Squadはモジュール式のPythonフレームワークであり、チームが複雑なタスクのためのマルチエージェントシステムを設計・展開・実行できるようにします。基本的に、Agent-Squadはデータ収集、要約、コーディング、検証など多様なエージェントのプロファイルを設定でき、これらは定義されたチャネルを通じて通信し、メモリコンテキストを共有します。高レベルの目標をサブタスクに分解し、並列処理を調整し、LLMや外部API、データベース、カスタムツールと連携します。開発者はワークフローをJSONまたはコードで定義し、エージェントの動作を監視し、ビルトインのロギング・評価ツールを用いて戦略を動的に調整可能です。

AgentFarmは、多様なAIエージェントを統合したシステムを調整する包括的なフレームワークを提供します。ユーザーはPythonで専門的なエージェントの振る舞いをスクリプト化し、役割（マネージャー、ワーカー、アナライザー）を割り当て、並列処理用のタスクキューを設定できます。OpenAIやAzure OpenAIなどの主要なLLMサービスとシームレスに連携し、動的なプロンプトルーティングやモデルの選択を行います。内蔵のダッシュボードでエージェントの状態を追跡し、やりとりを記録し、作業フローのパフォーマンスを可視化します。カスタムAPI用のモジュールプラグインにより、機能を拡張し、エラー処理の自動化やリソース利用状況の監視も可能です。多段階のパイプライン展開に理想的であり、AgentFarmはAI駆動の自動化において信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性を向上させます。

AgentPilotは、自律エージェントの構築、管理、展開のための包括的なモノレポソリューションを提供します。中心となるのは、カスタムツールやLLMを統合するための拡張性のあるプラグインシステム、やりとりを跨いでコンテキストを保持するメモリ管理層、エージェントのタスクをシーケンスするプランニングモジュールです。ユーザーはコマンドラインインターフェースやWebダッシュボードを通じてエージェントの設定、実行 Monitor、ログのレビューを行えます。エージェントのオーケストレーション、メモリ処理、API統合の複雑さを抽象化することで、クライアントサポートの自動化、コンテンツ生成、データ処理などのドメインで迅速なプロトタイピングと本番展開を可能にします。

Azure AI Foundry Agents Samplesは、Azure AI Foundry SDKおよびサービスを活用するシナリオの例を豊富に用意しています。長期記憶を持つ会話型エージェント、複雑なタスクを分解するプランナーエージェント、外部APIを呼び出すツール搭載エージェント、テキスト・画像・音声を組み合わせたマルチモーダルエージェントなどが含まれます。各サンプルは環境設定、LLMオーケストレーション、ベクトル検索、テレメトリを備え、Azure上での堅牢なAIソリューションのプロトタイピングとデプロイを迅速化します。

AutoGen UIは、マルチエージェント会話のフローをレンダリングし管理するためのフロントエンドツールキットです。チャットウィンドウ、エージェントセレクター、メッセージタイムライン、デバッグパネルなどの既製コンポーネントを提供します。開発者は複数のAIエージェントを設定し、応答をリアルタイムでストリーミングし、会話の各ステップをログに記録し、カスタムスタイルを適用できます。バックエンドの調整ライブラリと簡単に統合でき、AIエージェントのインタラクションの構築と監視のための完全なエンドツーエンドのインターフェースを提供します。

CereBroは、自律的なタスク分解、持続的な記憶、動的なツール使用を可能にするモジュール式アーキテクチャを提供します。思考、行動、記憶を管理するBrainコアを含み、外部API用のカスタムプラグインをサポートし、オーケストレーション用のCLIインターフェースも提供します。ユーザーはエージェントの目標を定義し、推論戦略を設定し、Web検索、ファイル操作、ドメイン固有のツールなどの関数を統合して、手動介入なしにタスクをエンドツーエンドで実行できます。

Continuumは、タスク、ツール、メモリをモジュール的に定義してインテリジェント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。Continuumを使用して構築されたエージェントは、計画・実行・観察のループに従い、LLMの推論と外部API呼び出しまたはスクリプトを交互に行います。そのプラッガブルアーキテクチャは、複数のメモリストア（例：Redis、SQLite）、カスタムツールライブラリ、非同期実行をサポートします。柔軟性に焦点を当て、ユーザーはカスタムエージェントポリシーを書き、データベースやWebフックなどのサードパーティサービスを統合し、さまざまな環境にエージェントを展開できます。Continuumのイベント駆動のオーケストレーションはエージェントのアクションを記録し、デバッグやパフォーマンス調整を促進します。データの自動 ingestion、会話型アシスタントの構築、DevOpsパイプラインのオーケストレーションなどに対応し、Continuumは本番レベルのAIエージェントワークフローの拡張可能な基盤を提供します。

LangGraph-MAS4SEは、異なるソフトウェアエンジニアリングのフェーズに特化したインテリジェントエージェントの協調エコシステムとして設計されています。核心部分には、ワークフローを調整するグラフベースのメッセージバスがあり、エージェントはタスク固有のデータノードを公開および購読します。例えば、コード合成エージェントは初期コードドラフトを生成し、それが静的解析エージェントに渡されて品質チェックが行われます。ドキュメントエージェントは、解析されたモジュールに基づきユーザーガイドを作成し、テストエージェントはユニットテストを自動生成します。システムは、カスタムエージェントの開発用プラグインインターフェースをサポートし、ドメイン固有のロジック統合を可能にします。複雑な依存関係管理を抽象化し、LLM駆動の推論を活用することで、LangGraph-MAS4SEは開発サイクルを短縮し、手動作業を削減し、大規模プロジェクト全体で一貫したコード品質を保証します。

Local-Super-Agentsは、完全にローカルで動作する自律的なAIエージェントを作成するためのPythonベースのプラットフォームです。メモリストア、API統合ツールキット、LLMアダプター、エージェントのオーケストレーションなど、モジュール式のコンポーネントを提供します。ユーザーはカスタムタスクエージェントを定義し、アクションをチェーン化し、サンドボックス環境内で複数エージェントの協調をシミュレートできます。CLIユーティリティ、事前設定済みのテンプレート、拡張可能なモジュールにより、複雑な設定を抽象化しています。クラウドに依存せず、データプライバシーとリソース制御を維持でき、ウェブスクレーパー、データベースコネクタ、カスタムPython関数を統合できるプラグインシステムにより、研究、データ抽出、ローカル自動化などのワークフローを強化します。

Multi-Agentは、並行して実行される複数のAIエージェントを構築し、オーケストレーションするのに役立つ開発者向けツールキットです。各エージェントは自身のメモリストア、プロンプト設定、メッセージキューを保持します。カスタム動作を定義し、エージェント間の通信チャネルを設定し、役割に基づいてタスクを自動的に委任できます。OpenAIのChat APIを活用して言語理解と生成を行い、ワークフローのオーケストレーション、ロギング、エラーハンドリングのためのモジュール式コンポーネントを提供します。これにより、研究支援エージェント、データ処理エージェント、カスタマーサポートボットなどの特殊化されたエージェントを作成し、複合的なタスクに協力させることが可能です。

NagaAgentは、PythonでのAIエージェントの作成、調整、スケーリングを簡素化するためのオープンソースのPythonライブラリです。プラグアンドプレイのツール統合システム、永続的な会話メモリオブジェクト、および非同期のマルチエージェントコントローラーを提供します。開発者は、カスタムツールを関数として登録し、エージェントの状態を管理し、複数のエージェント間の相互作用をコーチェアリングできます。フレームワークには、ロギング、エラー処理フック、迅速なプロトタイピングのための事前設定が含まれています。NagaAgentは、カスタマーサポートボット、データ処理パイプライン、研究アシスタントなど、複雑なワークフローの構築に最適です。

Nexus Agentsは、大規模言語モデルを中核としたAI駆動のマルチエージェントシステムを構築するためのモジュール式フレームワークです。開発者はカスタムエージェントを定義し、外部ツールを統合し、宣言型YAMLまたはPython設定を通じてワークフローを調整できます。動的なタスクルーティング、メモリ管理、エージェント間通信をサポートし、スケーラブルで信頼性の高い自動化を実現します。ビルトインのログ記録、エラー処理、CLIサポートにより、データ取得、分析、コンテンツ生成、顧客対応にまたがる複雑なパイプラインの構築を効率化します。カスタムツールやLLMプロバイダとの拡張も容易であり、チームがビジネスプロセス、研究タスク、運用ワークフローを一貫性と保守性を持って自動化できるようにします。

Odysseyは、協調型のマルチエージェントシステムを構築するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主なコンポーネントには、サブタスクの定義と配布を行うタスクマネージャー、会話履歴とコンテキストを保存するメモリモジュール、LLMを搭載したエージェントを調整するエージェントコントローラー、外部APIやカスタム関数を統合するツールマネージャーがあります。開発者はYAMLファイルを使ってワークフローを設定でき、事前構築されたLLMカーネル（例：GPT-4、ローカルモデル）を選択し、新ツールやメモリバックエンドをシームレスに拡張可能です。Odysseyはインタラクションを記録し、非同期タスク実行と反復改善ループをサポートしており、研究、プロトタイピング、実用化済みのマルチエージェントアプリケーションに最適です。

Stride Agentsは、技術的な知識がなくてもカスタムエージェントを構築、設定、展開できる、AI駆動のタスク自動化プラットフォームです。各エージェントは、リードの資格判定、サポートチケット解決、請求書処理、SNS監視などの仕事に合わせて、特定のワークフロー、トリガー、連携を調整可能です。ドラッグ＆ドロップのエージェントビルダー、既成のスキルライブラリ、およびSlackやGoogle Workspace、CRMなどの一般的なビジネスツールへのシームレスな接続を提供します。展開後は、スケジュール通りまたはリアルタイムイベントに応じて動作し、パフォーマンスや成功率、エラーログを追跡する分析ダッシュボードも利用できます。この方法により、手作業を削減し、一貫性を保ち、自律型デジタルワーカーを通じて組織全体の運用を拡大できます。

Super-Agent-Partyは、各エージェントが計画、調査、下書き、レビューなどの異なる役割を担うPartyオブジェクトの定義を可能にします。各エージェントは、カスタムのプロンプト、ツール、モデルパラメータで設定可能です。フレームワークは、メッセージルーティングと共有コンテキストを管理し、エージェントがリアルタイムでサブタスクに協力できるようにします。サードパーティサービス用のプラグイン連携や、柔軟なオーケストレーション戦略、エラー処理ルーチンもサポートします。直感的なAPIにより、エージェントの追加や削除、ワークフローの連結、エージェント間の対話のビジュアル化が可能です。Node.js上に構築され、主要クラウドプロバイダーと互換性があり、スケーラブルでメンテナンスしやすいAIマルチエージェントシステムの開発を促進します。

Autonomys Agentsは、複雑なタスクを手動介入なしで実行できる自律型AIエージェントの作成を開発者に可能にします。Pythonを基盤として、エージェントの振る舞い定義、外部APIやカスタム関数の統合、インタラクション間の会話記憶の維持を行うツールを提供します。エージェントはマルチエージェント環境で協働し、知識を共有しながら行動をコーディネートします。可観測性モジュールはリアルタイムのロギング、パフォーマンストラッキング、デバッグインサイトを提供します。そのモジュラーアーキテクチャにより、コアコンポーネントの拡張や新しいLLMの統合、異なる環境へのエージェント展開が可能です。カスタマーサポートの自動化、データ分析、研究ワークフローのコーディネーションなど、Autonomys Agentsはエンドツーエンドの知的自律システムの開発と管理を効率化します。

BeeAI Framework Py Starterは、AIエージェントの作成を素早く開始できるオープンソースのPythonプロジェクトです。コアモジュールによるエージェントのオーケストレーション、機能拡張のためのプラグインシステム、主要なLLM APIに接続するためのアダプタが含まれます。開発者はタスクを定義し、会話の記憶を管理し、外部ツールを簡単な構成ファイルを通じて統合できます。このフレームワークはモジュール性と使いやすさを重視し、チャットボット、オートメーションアシスタント、データ処理エージェントの迅速なプロトタイピングをテンプレートコード不要で実現します。

LiteMultiAgentは、複数のAIエージェントを並列または逐次で構築・実行できるモジュール式のSDKを提供し、それぞれに固有の役割と責任を持たせます。プリインストールされたメモリストア、メッセージングパイプライン、プラグインアダプター、実行ループを備え、複雑なエージェント間通信を管理します。ユーザーはエージェントの動作をカスタマイズし、外部ツールやAPIをプラグインし、ログを通じて会話を監視できます。軽量設計と依存関係管理により、迅速なプロトタイピングや実運用のコラボレーティブAIワークフロー展開に最適です。

Proactive AI Agentsは、高度な自律エージェントエコシステムの構築を目的としたデベロッパー中心のフレームワークで、大規模な言語モデルを基盤としています。エージェント作成、タスクの分解、エージェント間通信のための標準機能を提供し、複雑な多段階目標のシームレスな調整を可能にします。各エージェントは、カスタムツール、メモリストレージ、計画アルゴリズムを搭載でき、ユーザーニーズの積極的な予測やタスクのスケジューリング、戦略の動的調整が可能です。フレームワークは、新しい言語モデル、ツールキット、ナレッジベースのモジュール式統合をサポートし、組み込みのロギングと監視機能を備えています。エージェントのオーケストレーションの複雑さを抽象化し、研究、自動化、エンタープライズ用途のAI駆動ワークフロー開発を促進します。