AmongAとマルチエージェントAIシステムの研究。シンプルなPython APIを通じて、ユーザーは任意の数のAIエージェントをインスタンス化し、それぞれにカスタマイズされたペルソナ、プロンプト、記憶バッファを持たせることができます。エージェントは設定可能な会話ループに参加し、ディベート、ブレインストーミング、意思決定、ゲームシミュレーションをサポートします。このフレームワークは、主要なLLM API（例：OpenAI、Anthropic）とシームレスに統合されており、メッセージベースのインタラクションとトランスクリプトのロギングを可能にします。開発者は、エージェントのロールをカスタマイズし、ターンの取り方を制御し、外部データソースを接続することで挙動を拡張できます。AmongAIsはまた、感情分析、スコア評価、セッション再生のユーティリティも提供します。新たな通信、コラボレーションのアイデア出し、デジタルワーカーの調整を研究・実践環境で探求するチームに理想的です。

AI Agents with LangGraphは、グラフ表現を利用して自律的なAIエージェント間の関係と通信を定義します。各ノードはエージェントまたはツールを表し、タスクの分解、プロンプトのカスタマイズ、動的なアクションルーティングを可能にします。このフレームワークは一般的なLLMsとシームレスに連携し、カスタムツール関数、メモリストア、デバッグ用ログ出力もサポートします。開発者は複雑なワークフローのプロトタイピング、多ステップの自動化、およびコラボレーションエージェントのやり取りを数行のPythonコードで実現できます。

demo_smolagentsは、大規模言語モデルを活用した自律型AIエージェントを作成するためのPythonベースのマイクロフレームワークであるSmolAgentsのリファレンス実装です。このデモには、特定のツールキットを使用した個別エージェントの構成、エージェント間の通信チャネルの確立、タスクの動的な引き継ぎ管理の例が含まれます。LLM統合、ツール呼び出し、プロンプト管理、およびマルチエージェントシステムの調整パターンを披露し、ユーザ入力や中間結果に基づいて協調動作できるシステムの構築を可能にします。