Embabel Agentは、Node.jsやブラウザ環境でAIエージェントを構築するための構造化されたアプローチを提供します。開発者はHTTPフェッチャー、データベースコネクタ、カスタム関数などのツールを定義し、シンプルなJSONまたはJavaScriptクラスを通じてエージェントの挙動を設定します。フレームワークは会話履歴を保持し、クエリを適切なツールにルーティングし、プラグイン拡張をサポートします。Embabel Agentは、ダイナミックな能力を持つチャットボット、多APIと連携する自動アシスタント、オンザフライのAI呼び出しを必要とする研究プロトタイプの作成に最適です。

WrenはPythonベースのAIエージェントフレームワークで、自律型エージェントの作成、管理、展開を支援します。ツール（APIまたは関数）の定義、コンテキスト保持用のメモリストア、多段階推論を処理するオーケストレーションロジックを抽象化しています。Wrenを使用すると、LLM呼び出しの組み合わせ、カスタムツールの登録、会話履歴の保存によって、チャットボット、タスク自動化スクリプト、調査アシスタントのプロトタイピングが迅速に行えます。そのモジュール式設計とコールバック機能により、既存のアプリケーションと簡単に拡張・統合できます。

AgentScopeは、ダイナミックプランニング、コンテキストに基づくメモリストレージ、ツール/API統合を可能にするモジュール式コンポーネントを提供し、インテリジェントエージェントの作成を容易にする開発者向けフレームワークです。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの複数のLLMバックエンドをサポートし、タスク実行、応答合成、データ取得のためのカスタマイズ可能なパイプラインを提供します。そのアーキテクチャは、会話ボット、ワークフロー自動化エージェント、リサーチアシスタントの迅速なプロトタイピングを可能にし、拡張性とスケーラビリティを維持します。

Autogptは、開発者向けに設計されたRustフレームワークで、OpenAI APIへの型付きインタフェース、内蔵のメモリ管理、コンテキスト連鎖、拡張可能なプラグインサポートを提供します。エージェントはチェーン化されたプロンプトの実行、会話状態の維持、動的タスクのプログラム的実行が可能です。CLIツール、バックエンドサービス、研究用プロトタイプに埋め込むのに適しており、AutogptはRustのパフォーマンスと安全性を活用しながら複雑なAIワークフローの調整を簡素化します。

CAMEL-AIは、LLMに対応した複数の自律AIエージェントを構築、構成、および実行できるPythonベースのフレームワークです。リトリーバル増強生成（RAG）、外部ツールの使用、エージェント間通信、メモリおよび状態管理、スケジューリングをサポートしています。モジュール式コンポーネントと簡単な統合により、チームは複雑なマルチエージェントシステムのプロトタイピング、ワークフローの自動化、異なるLLMバックエンド間での実験のスケーリングが可能です。