agent-stepsは、複雑なタスクを離散的で再利用可能なステップに分解することによって、AIエージェントの開発を効率化するPythonステップオーケストレーションフレームワークです。各ステップは、言語モデルの呼び出し、データ変換の実行、外部API呼び出しなどの特定のアクションをカプセル化しており、後続のステップにコンテキストを渡すことができます。このライブラリは同期および非同期の実行をサポートし、スケーラブルなパイプラインを可能にします。組み込みのロギングやデバッグユーティリティにより、ステップ実行の透明性が向上し、そのモジュール式アーキテクチャは保守性を促進します。ユーザーはカスタムのステップタイプを定義し、それらをワークフローに連結したり、既存のPythonアプリケーションに簡単に統合したりできます。agent-stepsは、チャットボット、自動化されたデータパイプライン、意思決定支援システムなどの多段階AIソリューションの構築に適しています。

Melissaは、広範なボイラープレートコードを必要とせずにAI駆動エージェントを構築できる軽量で拡張可能なアーキテクチャを提供します。コアは、開発者がカスタムアクションやデータコネクター、メモリモジュールを登録できるプラグインベースのシステムに基づいています。メモリサブシステムは、やり取りを通じてコンテキストを維持し、会話の連続性を高めます。API、データベース、ローカルファイルから情報を取得・処理できるインテグレーションアダプターも搭載。シンプルなAPI、CLIツール、標準化されたインターフェースを組み合わせることで、Melissaは顧客問い合わせの自動化、動的レポート生成、マルチステップワークフローの調整などを効率化します。言語に依存しない統合が可能で、Pythonを中心にしたプロジェクトに適しており、Linux、macOS、Docker環境へ展開できます。