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。

Skeernirは、ゲームの自動化とプロセスの調整のためのパペットマスターエージェントの開発を加速させるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。このプロジェクトには、基本テンプレート、コアAPI、およびターゲット環境へのエージェントロジックの接続方法を示すサンプルモジュールが含まれています。シミュレートされたゲームプレイやOSタスクの制御に利用でき、その拡張可能なアーキテクチャにより、ユーザーはカスタム意思決定戦略の実装や機械学習モデルのプラグイン、Windows、Linux、macOSでのエージェントのライフサイクル管理が可能です。内蔵のロギングと設定サポートにより、Skeernirは自律型AIエージェントのテスト、デバッグ、および展開を効率化します。