OperAgentsは、GPTなどの大規模言語モデルを使用した自律エージェントの構築と調整のための開発者向けツールキットです。カスタムエージェントクラスの定義、外部ツール（API、データベース、コード実行）の統合、メモリ管理によるコンテキストの保持をサポートします。設定可能なパイプラインを通じて、リサーチ、要約、意思決定支援などのマルチステップタスクを実行し、ダイナミックにツールを呼び出し、状態を維持できます。このフレームワークには、エージェントのパフォーマンス監視、自動エラー処理、エージェント実行のスケーリング用のモジュールが含まれます。LLMとの通信とツールの管理を抽象化することで、OperAgentsは自動顧客サポート、データ分析、コンテンツ生成などの分野でのAI駆動型ワークフローの開発を加速します。

Agent-Goは、Goで自律型AIエージェントを構築するためのモジュール式フレームワークです。OpenAIなどのLLMプロバイダ、長期的なコンテキスト保持のためのベクターメモリストア、ユーザリクエストを実行可能なステップに分解する柔軟なプランナーを統合しています。開発者は、API、データベース、シェルコマンドなどのカスタムツールを定義し登録します。エージェントはこれらを呼び出し、会話履歴を追跡する会話マネージャと、ツールの呼び出しとLLMとのインタラクションを調整する設定可能なプランナーを備えています。これにより、AI支援のアシスタント、自動化ワークフロー、タスク指向のボットを素早く試作し、本番環境で運用できるGo環境を実現します。

Auroraは、反復的な計画と実行を通じて複雑なタスクを自律的に処理できる生成AIエージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。高レベルの目的をアクション可能なステップに分解するPlannerコンポーネント、これらのステップを大規模言語モデルで呼び出すExecutor、API、データベース、またはカスタム関数を接続するツール統合層で構成されます。Auroraはまた、コンテキストを保持するメモリ管理と、新たな情報に適応する動的再計画機能を備えています。カスタマイズ可能なプロンプトとプラグアンドプレイのモジュールにより、コンテンツ生成、リサーチ、カスタマーサポート、プロセス自動化などのタスク向けに迅速にAIエージェントの試作が可能で、ワークフローや意思決定ロジックを完全に制御できます。