LLaVA-Plusは、最先端のビジョンと言語の基盤を活用し、複数の画像を同時に解釈し推論できるエージェントを提供します。アセンブリ学習とビジョンと言語による計画を統合し、ビジュアルクエスチョン応答、段階的問題解決、多段階推論ワークフローといった複雑なタスクを実行します。このフレームワークは、さまざまなLLMバックエンドと接続できるモジュール式のプラグインアーキテクチャを提供し、カスタムプロンプト戦略や動的な思考連鎖の説明を可能にします。ユーザーは、ローカルまたはホストされたウェブデモを介してLLaVA-Plusを展開し、単一または複数の画像をアップロードし、自然言語で質問し、詳細な説明と計画手順を受け取ることができます。拡張性の高い設計により、マルチモーダルアプリケーションの迅速な試作ができ、研究、教育、実用的なビジョンと言語のソリューションに最適です。

LLM-Blender-Agentは、開発者がLLMを協調型エージェントにラップし、モジュール式のマルチエージェントAIシステムを構築することを可能にします。各エージェントはPython実行、Webスクレイピング、SQLデータベース、外部APIなどのツールにアクセスできます。フレームワークは会話のメモリ、ステップごとの推論、ツールのオーケストレーションを管理し、報告書作成、データ分析、自動調査、ワークフロー自動化などに利用できます。LangChain上に構築されており、軽量、拡張性が高く、GPT-3.5、GPT-4、その他のLLMと互換性があります。

Magi MDAは、自律エージェントの作成と展開を容易にする開発者向けAIエージェントフレームワークです。プランナー、実行者、インタープリター、メモリからなるコアコンポーネントのセットを公開し、これらをカスタムパイプラインに組み立てることが可能です。ユーザーは、テキスト生成のために人気のあるLLMプロバイダーにフックし、知識増強のために取得モジュールを追加し、特定のタスク用に任意のツールやAPIと統合できます。このフレームワークは、ステップバイステップの推論、ツールのルーティング、コンテキスト管理を自動的に処理し、チームはオーケストレーションのボイラープレートではなく、ドメインロジックに集中できます。

ReasonChainは、LLM駆動の操作のシーケンスを構築するためのモジュール式パイプラインを提供し、各ステップの出力を次に入力できます。ユーザーは、プロンプト生成、異なるLLMプロバイダーへのAPI呼び出し、ワークフローをルーティングする条件ロジック、最終出力の集約関数を定義できます。フレームワークには、デバッグとログ記録が内蔵され、中間状態の追跡やベクターデータベースの検索、ユーザ定義モジュールの拡張も容易です。多段階推論タスクの解決、データ変換のオーケストレーション、メモリを備えた会話エージェントの構築など、多用途に対応し、透明性、再利用性、テスト性の高い環境を提供します。 chain-of-thought戦略を試行することを奨励しており、研究、プロトタイピング、実運用向けのAIソリューションに最適です。