ModelScope Agentは、Pythonベースのモジュール式フレームワークで、自律型AIエージェントを調整します。外部ツール（API、データベース、検索）用のプラグインを統合し、会話履歴によるコンテキストの保持や、知識検索、ドキュメント処理、意思決定支援といった複雑なタスクに対応可能なカスタマイズ可能なエージェントチェーンを備えています。開発者はエージェントの役割、挙動、プロンプトを設定し、複数のLLMバックエンドを活用してパフォーマンスと信頼性を最適化できます。

LLM Coordination は、複数の大規模言語モデル間の相互作用を調整して複雑なタスクを解決する開発者向けのフレームワークです。高レベルの目標をサブタスクに分解するプランニングコンポーネント、外部知識ベースからコンテキストを取得する検索モジュール、専門の LLM エージェントにタスクを分散する実行エンジンを提供します。結果はフィードバックループで集約され、結果を改善します。通信、状態管理、パイプライン構成を抽象化することで、自動化された顧客サポート、データ分析、レポート作成、多段推論などのアプリケーション向けに迅速なプロトタイピングを可能にします。ユーザーはプランナーをカスタマイズし、エージェントの役割を定義し、自分のモデルをシームレスに統合できます。

Pebbling AIは、AIエージェントの機能を向上させるために設計された専用のメモリインフラです。ベクターストレージの統合、検索強化生成、カスタマイズ可能なメモリ剪定を提供し、効率的な長期的コンテキスト処理を保証します。開発者はメモリスキーマを定義し、知識グラフを構築し、トークン使用量と関連性を最適化する保持ポリシーを設定できます。分析ダッシュボードにより、チームはメモリのパフォーマンスとユーザーエンゲージメントを監視します。プラットフォームは複数エージェントの調整をサポートし、個別のエージェントが共通の知識を共有・アクセスすることを可能にします。会話ボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの構築にかかわらず、Pebbling AIはメモリ管理を合理化し、パーソナライズされたコンテキスト豊かな体験を提供します。