AppAgentは、手動スクリプトなしでスマートフォンアプリを操作できるLLMベースのマルチモーダルエージェントフレームワークです。画面キャプチャ、UI要素検出、OCR解析、および自然言語による計画を統合し、アプリのレイアウトとユーザー意図を理解します。このフレームワークは、Androidデバイスまたはエミュレータを通じてタッチイベント（タップ、スワイプ、テキスト入力）を発行し、ワークフローを自動化します。研究者や開発者はプロンプトをカスタマイズし、LLM APIを設定し、新しいアプリやタスクをサポートするモジュールを拡張できます。これにより、適応性とスケーラビリティのあるモバイル自動化が可能です。

Autonomaisは、タスクの計画と実行に完全な自律性を持つモジュール式のAIエージェントフレームワークです。大規模言語モデルを統合して計画を生成し、カスタマイズ可能なパイプラインを通じてアクションを調整し、メモリモジュールに状態を保存して一貫した多段階推論を行います。開発者はウェブスクレイパー、データベース、APIなどの外部ツールをプラグインし、独自のアクションハンドラーを定義し、設定可能なスキルを通じてエージェントの挙動を調整できます。このフレームワークはログ記録、エラー処理、ステップバイステップのデバッグをサポートし、研究タスク、データ分析、Web操作の自動化を確実に行います。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、複雑な意思決定やダイナミックなツール使用が可能な専門的なエージェントの迅速な開発を実現します。

ggfaiは、目標の設定、多段階の推論の管理、メモリモジュールによる会話コンテキストの保持を一本化したインターフェースを提供します。外部サービスやAPI呼び出しのためのカスタマイズ可能なツール連携、非同期実行フロー、OpenAIのGPTモデルに関する抽象化機能もサポートします。プラグインアーキテクチャにより、メモリバックエンド、知識ストア、アクションテンプレートの切り替えが容易になり、顧客サポート、データ取得、個人アシスタントなどのタスクをシンプルに管理できます。

CamelAGIは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースフレームワークです。カスタムツール用のプラグインアーキテクチャ、コンテキスト持続性のための長期記憶の統合、GPT-4やLlama 2などの複数の大規模言語モデルへの対応を特徴としています。明示的な計画と実行モジュールを通じて、エージェントはタスクを分解し、外部APIを呼び出し、時間とともに適応できます。CamelAGIの拡張性とコミュニティ主導のアプローチにより、研究プロトタイプから本番システム、教育プロジェクトまで幅広く適用可能です。

Layraは、さまざまなツールやメモリストレージと統合されたモジュール式アーキテクチャを提供することで、LLM駆動のエージェントの開発を簡素化します。タスクをサブゴールに分解するプランナー、会話や文脈を格納するメモリモジュール、外部APIやカスタム関数との接続を可能にするプラグインシステムを備えています。複数のエージェントインスタンスを協調させ、複雑なワークフローに対応できる協調制御もサポートします。ツール、メモリ、ポリシー定義の抽象化を通じて、開発者は顧客サポート、データ分析、RAGなどの知的エージェントを迅速に試作・展開できます。フレームワークに依存せず、OpenAI、Hugging Face、ローカルLLMをサポートします。

Micro-agentは、大規模言語モデルを使用した高度なAIエージェントの作成を容易にする、軽量で意見を持たないJavaScriptライブラリです。エージェント、ツール、プランナー、メモリストアなどのコア抽象を公開し、開発者はカスタムの会話フローを組み立てることができます。エージェントは、外部APIや内部ユーティリティをツールとして呼び出し、動的なデータ取得やアクション実行を可能にします。このライブラリは、短期的な会話のメモリと長期的な永続メモリの両方をサポートし、セッション間のコンテキストを維持します。プランナーは、思考の連鎖を調整し、複雑なタスクをツール呼び出しや言語モデルのクエリに分解します。設定可能なプロンプトテンプレートと実行戦略により、Micro-agentはフロントエンドWebアプリ、Node.jsサービス、エッジ環境にシームレスに適応し、チャットボットやバーチャルアシスタント、自律意思決定システムの基盤を提供します。

MiniAgentは、Pythonで構築された最小限のオープンソースフレームワークで、自律型AIエージェントが複雑なワークフローを計画・実行できるように設計されています。本体には、ハイレベルな目標を順序付けられたステップに分解するタスク計画モジュール、各ステップを逐次実行する実行コントローラー、Webサービス、データベース、カスタムスクリプトなど外部ツールやAPIと連携するためのビルトインアダプターが含まれています。また、会話やタスクのコンテキストを永続化する軽量なメモリ管理システムも備えています。開発者は、カスタムアクションプラグインの登録、意思決定のポリシールールの定義、ツール機能の拡張が容易です。OpenAIのモデルやローカルLLMに対応しており、チャットボット、デジタルワーカー、自動化パイプラインの高速な試作を可能にします。MITライセンスの下で配布されています。

Nagato AIは、タスクの計画、メモリ管理、ツール統合を組み合わせて自律的なワークフローを調整する拡張可能なAIエージェントフレームワークです。ユーザーはカスタムツールやAPIを定義でき、情報の取得やアクションの実行、長時間のセッションにわたる会話のコンテキスト維持が可能です。プラグインアーキテクチャと会話UIを備え、多様なシナリオに適応します－研究支援やデータ分析から個人の生産性向上、自動顧客対応まで－、完全なオープンソースで開発者に優しい設計です。

SeeActは、観察されたシーンに基づいてサブゴールを生成する大規模言語モデルによる計画モジュールと、サブゴールを環境固有のアクションに翻訳する実行モジュールの2段階パイプラインで視覚と言語のエージェントを強化するように設計されています。認識バックボーンは、画像やシミュレーションからオブジェクトとシーンの特徴を抽出します。モジュール式のアーキテクチャにより、計画者や認識ネットワークの交換が容易になり、AI2-THOR、Habitat、およびカスタム環境での評価をサポートします。SeeActは、エンドツーエンドのタスク分解、グラウンディング、実行を提供することで、対話型体験AIの研究を促進します。

Symbol-LLMは、シンボリックメモリストアと拡張された大規模言語モデルを利用したAIエージェント構築のためのモジュール式アーキテクチャを提供します。複雑なタスクを分解するプランナーモジュール、ツールを呼び出すエグゼキュータ、および会話全体のコンテキストを維持するメモリシステムがあります。ウェブ検索、計算機、コードランナーなどの内蔵ツールと、カスタムツールを簡単に統合できるAPIを備え、多様な分野（研究、カスタマーサポート、ワークフロー自動化）において、迅速にプロトタイプ作成と展開を可能にします。

AgentSmithyは、メモリ管理、タスク計画、実行オーケストレーションのためのモジュラーコンポーネントを提供し、AIエージェントの開発ライフサイクルを効率化することを目的としています。このフレームワークは、永続的なメモリにGoogle Cloud StorageやFirestoreを活用し、イベント駆動トリガーにはCloud Functions、スケーラブルなメッセージングにはPub/Subを使用します。ハンドラーはエージェントの振る舞いを定義し、プランナーは複数ステップのタスク実行を管理します。可観測性モジュールはパフォーマンスメトリクスやログを追跡します。開発者は、カスタムデータソースや特殊なLLM、ドメイン固有のツールなどの機能を向上させるためにプラグインを統合できます。AgentSmithyのクラウドネイティブアーキテクチャは、高可用性と弾力性を確保し、開発、テスト、運用環境へのシームレスな展開を可能にします。ビルトインのセキュリティと役割ベースのアクセス制御により、チームはガバナンスを維持しながらインテリジェントエージェントの迅速な反復が行えます。

ElizaOSは、TypeScriptプロジェクト内で自律AIエージェントを設計、テスト、展開するための堅牢なツールセットを提供します。開発者はエージェントのキャラクター、目標、およびメモリ階層を定義し、ElizaOSの計画システムを利用してタスクのワークフローを概説します。モジュラーコネクタアーキテクチャにより、Discord、Telegram、Slack、Xなどの通信プラットフォームやWeb3アダプタを通じたブロックチェーンネットワークとの統合が容易です。ElizaOSは、OpenAI、Anthropic、Llama、Geminiなど複数のLLMバックエンドをサポートし、モデル間のシームレスな切り替えを可能にします。プラグインサポートは、カスタムスキルやロギング、監視機能を拡張します。CLIおよびSDKを使用して、チームはエージェント設定の反復、ライブパフォーマンスの監視、クラウドやオンプレミスでの展開をスケールアップします。ElizaOSは、自動化された顧客対応、ソーシャルメディアエンゲージメント、ビジネスプロセスを自律的なデジタルワーカーで自動化することを可能にします。

IoAは、複数のAIエージェントを統合したワークフロー内で定義、調整、実行するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主要なコンポーネントには、ハイレベルな目標を分解するプランナー、特殊化されたエージェントにタスクを割り当てるエグゼキューター、コンテキスト管理のためのメモリモジュールがあります。外部APIやツールキットとの統合、リアルタイムモニタリング、カスタマイズ可能なスキルプラグインをサポートします。開発者は、既存のモジュールを組み合わせるか、カスタムロジックで拡張することで、自律アシスタントやカスタマーサポートボット、データ処理パイプラインを迅速に試作できます。

Isekはモジュール式アーキテクチャを持つ開発者向けプラットフォームです。ツールやデータソース用のプラグインシステム、コンテキスト保持のための内蔵メモリー、多段階タスクを調整するプランニングエンジンを備えています。ローカルまたはクラウドにエージェントを展開でき、任意のLLMバックエンドを統合可能。コミュニティやカスタムモジュールを通じて機能を拡張できます。テンプレート、SDK、CLIツールを用いてチャットボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの迅速な開発を実現します。

llm-ReActは、大規模言語モデルのためのReAct（Reasoning and Acting）アーキテクチャを実装し、推論の連鎖と外部ツール実行、メモリ保存をシームレスに統合します。開発者は、Web検索、データベースクエリ、ファイル操作、計算機などのカスタムツール群を設定し、必要に応じてツールを呼び出しながら多段階のタスクを計画させることができます。内蔵のメモリモジュールは会話の状態と過去のアクションを保持し、よりコンテキストを意識した動作をサポートします。モジュール式のPythonコードとOpenAI APIのサポートにより、llm-ReActは問題解決やワークフロー自動化、豊かなコンテキストを持つ応答を提供できるインテリジェントエージェントの実験・展開を容易にします。

Novaは、Pythonで自治型AIエージェントを作成するための総合ツールキットを提供します。目的を細分化し行動可能なステップに分解するプランナー、外部ツールやAPIを統合するプラグインシステム、会話の文脈を保存・参照するメモリモジュールを備えています。開発者はカスタム動作を設定し、エージェントの決定をロギングで追跡し、最小のコードで機能拡張が可能です。Novaは設計から展開までのエージェントのライフサイクルを合理化します。

Pillarは、高度な多段階ワークフローの開発と展開を容易にするために設計された包括的なAIエージェントフレームワークです。タスク分解のためのプランナー、コンテキスト保持のためのメモリストア、および外部APIまたはカスタムコードを介して動作を実行するエグゼキュータを備えています。開発者はYAMLまたはJSONでエージェントパイプラインを定義し、任意のLLMプロバイダーと統合し、カスタムプラグインを通じて機能を拡張できます。Pillarは非同期実行とコンテキスト管理を標準で備えており、ボイラープレートコードを削減し、チャットボットやデータ分析アシスタント、自動化されたビジネスプロセスなどのAI駆動型アプリケーションの市場投入までの時間を短縮します。

Whisprlistは音声コマンドを利用してタスクを作成し、整理するユニークなタスク管理アプローチを提供します。もうタイピングや手動入力は必要ありません。話すだけで、AIが残りを処理します。また、日々の焦点エリアや今後のタスクを強調する日程表のメールも送信します。このパーソナライズされた支援は、あなたが生産的で整然とした状態を保つのに役立ちます。無料プランと手頃なプレミアムプランを提供するWhisprlistは、タスク管理を簡単かつ効率的にします。

Agent-FLANは、タスクを計画役と実行役に分割することで、高度なAIエージェント駆動型アプリケーションの作成を簡素化するように設計されています。ユーザーは、入力形式、ツールインターフェース、通信プロトコルなどを指定して、設定ファイルを通じてエージェントの動作とワークフローを定義します。計画エージェントは高レベルのタスク計画を生成し、実行エージェントはAPI呼び出し、データ処理、大規模言語モデルによるコンテンツ生成などの具体的な操作を行います。Agent-FLANのモジュール式アーキテクチャは、プラグアンドプレイのツールアダプター、カスタムプロンプトテンプレート、リアルタイム監視ダッシュボードをサポートします。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの人気LLM提供者とシームレスに連携し、開発者は自動研究アシスタント、動的コンテンツ生成パイプライン、企業プロセスの自動化などのシナリオ向けに迅速にプロトタイプ作成、テスト、および展開できます。

Agentic-AIは、OpenAI GPTなどの大規模言語モデルを活用した自律型エージェントの構築を効率化するオープンソースのPythonフレームワークです。タスク計画、メモリの永続性、ツールの統合のための基本モジュールを提供し、高レベルの目標を実行可能なステップに分解できます。プラグインベースのカスタムツール（API、Webスクレイピング、データベースクエリなど）をサポートし、外部システムと対話可能にします。思考連鎖推論エンジンが計画と実行ループを調整し、コンテキスト対応のメモリリコールや動的意思決定を行います。開発者はエージェントの動作を簡単に設定し、アクションログを監視し、機能拡張も可能です。多様なアプリケーションに適したスケーラブルで適応性のあるAI駆動の自動化を実現します。