Councilは、役割の定義、タスクの連鎖化、外部ツールやAPIの統合によるAIエージェントの設計を支援する構造化された環境を提供します。ユーザーはメモリストアの設定、エージェントの状態管理、カスタム推論パイプラインの実装が可能です。Councilのプラグインアーキテクチャは、NLPサービス、データソース、サードパーティツールとのシームレスな連携を可能にし、複雑なタスクを信頼性高く協調して実行するマルチエージェントシステムの迅速なプロトタイプ作成と展開を支援します。

Pipe Pilotは、開発者がPythonでAI駆動のパイプラインを構築、可視化、管理できるオープンソースツールです。宣言的APIまたはYAML設定を使用して、テキスト生成、分類、データエンリッチメント、REST API呼び出しなどのタスクを連鎖させます。条件分岐、ループ、リトライ、エラーハンドラを実装して堅牢なワークフローを作成可能です。実行コンテキストの維持、各ステップのログ記録、並列または逐次実行モードをサポートします。主要なLLMプロバイダー、カスタム関数、外部サービスと連携し、レポート、チャットボット、インテリジェントなデータ処理、複雑なマルチステージAIアプリケーションの自動化に最適です。

mini-agiは、最小限でモジュール式のフレームワークを提供することで、自律型AIエージェントの作成を容易にします。Pythonで書かれ、OpenAIの言語モデルを活用して高レベルの目標を解釈し、それをサブタスクに分解し、HTTPリクエストやファイル操作、カスタムアクションなどのツール呼び出しを調整します。フレームワークには、エージェントの状態と結果を追跡するメモリストレージ、コストに基づくヒューリスティックによるタスク分解用のプランナーモジュール、そしてツールを順次呼び出すエグゼキューターモジュールが含まれます。設定ファイルを使用して、カスタムツールを注入したり、プロンプトテンプレートを定義したり、計画深度を調整可能です。mini-agiの軽量アーキテクチャは、研究クエリの実行、自動化ワークフロー、コードの自律生成を行うAIエージェントのプロトタイプに最適です。