Self-Determining AI Agentsは、自治型AIエージェントの作成を簡素化するためのPythonベースのフレームワークです。エージェントがタスクを生成し、戦略を計画し、統合ツールを使用して行動を実行するカスタマイズ可能な計画ループを特徴とします。このフレームワークには、コンテキスト保持のための永続的なメモリモジュール、柔軟なタスクスケジューリングシステム、およびWeb APIやデータベースクエリなどのカスタムツール統合のフックが含まれます。開発者は設定ファイルやコードを通じてエージェントの目標を定義し、ライブラリは反復的な意思決定プロセスを管理します。ロギング、パフォーマンス監視をサポートし、新しい計画アルゴリズムで拡張可能です。研究、自動化ワークフロー、知的なマルチエージェントシステムのプロトタイピングに最適です。

A-Memは、PythonベースのAIエージェントフレームワークとシームレスに連携するように設計されており、次の３つの異なるメモリモジュールを提供します：エピソードごとのコンテキストを保持するエピソードメモリ、即時の過去の行動のための短期メモリ、時間とともに知識を蓄積する長期メモリ。開発者は、容量、保持ポリシー、シリアライズバックエンド（メモリやRedis）をカスタマイズできます。ライブラリには、類似性とコンテキストウィンドウに基づいて関連性の高い記憶を高速に検索する効率的なインデキシングアルゴリズムが含まれています。これらのメモリハンドラーをエージェントの知覚-アクションループに挿入することで、観測、行動、結果を保存し、過去の経験を照会して現在の意思決定を支援できます。このモジュール化された設計は、強化学習、対話型AI、ロボットナビゲーションなど、コンテキスト認識や時間的推論を必要とするタスクでの迅速な実験を可能にします。

MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。