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。

HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。

Matcha Agentは、Pythonで自律エージェントを作成するための柔軟な基盤を提供します。開発者は、カスタムツールセット（API、スクリプト、データベース）を使ったエージェントの設定、会話のメモリ管理、異なるLLM（OpenAI、ローカルモデルなど）間のマルチステップワークフローの調整が可能です。プラグインベースのアーキテクチャにより、エージェントの動作の拡張、デバッグ、監視が容易です。研究タスクの自動化、データ分析、カスタマーサポートなど、さまざまな用途でのエージェント開発と展開を効率化します。

OpenAI Agent Swarmは、多様なタスクにわたって複数のGPT搭載エージェントの調整を合理化するモジュール式フレームワークです。各エージェントは独立して動作し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割定義を持っています。一方、Swarmコアはエージェントのライフサイクル、メッセージの伝達、タスクのスケジューリングを管理します。複雑なワークフローの定義、リアルタイムでのエージェントの監視、結果の整合性のある出力への集約などのツールも含まれています。専門的なエージェント間で負荷を分散することで、コンテンツ生成、研究分析、自動デバッグ、データ要約など、複雑な問題解決シナリオに取り組むことが可能です。OpenAI APIとシームレスに統合されており、開発者が迅速にマルチエージェントシステムを展開できるようになっています。

RainbowGPTは、OpenAIモデルを搭載したAIエージェントの設計、カスタマイズ、展開のための完全なフレームワークを提供します。FastAPIバックエンド、ツールとメモリ管理のためのLangChain統合、エージェント作成とテストのためのReactベースUIを備えています。ユーザーはドキュメントをアップロードしてベクトルベースの知識取得を行ったり、カスタムプロンプトや挙動を定義したり、外部APIや関数に接続したりできます。このプラットフォームはインタラクションをログに記録し、多エージェントのワークフローをサポートしており、複雑な自動化と対話型パイプラインを可能にします。

Thufirは、複雑なタスク計画と実行を可能にする自律型AIエージェントの作成を容易にするPythonベースのオープンソースエージェントフレームワークです。コアには、高レベルの目標を実行可能なステップに分解する計画エンジン、セッション間での情報を保存・取り出すためのメモリモジュール、外部APIやデータベース、コード実行環境とエージェントがやり取りできるプラグアンドプレイのツールインターフェースを提供しています。開発者は、モジュール化されたコンポーネントを活用してエージェントの挙動をカスタマイズしたり、カスタムツールを定義したり、エージェントの状態を管理したり、マルチエージェントのワークフローを調整したりできます。低レベルのインフラストラクチャの懸念を抽象化することで、Thufirは仮想アシスタント、ワークフロー自動化、研究、デジタルワーカーなどのユースケース向けに知的エージェントの開発と展開をスピードアップします。

Agents with ADKは、大規模言語モデルに基づくインテリジェント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Pythonフレームワークです。モジュール式のエージェントテンプレート、内蔵のメモリ管理、ツール実行インターフェース、多エージェント調整の能力を備えています。開発者は、カスタム関数や外部APIを迅速に追加し、プランニングや推論のチェーンを設定し、エージェントのやり取りを監視できます。このフレームワークは、人気のLLMプロバイダーとの連携をサポートし、ロギング、リトライロジック、運用展開のための拡張性を提供します。

AgentLLMは、グラフィカルインターフェースまたはJSON定義を通じて自律エージェントを作成、設定、実行できるウェブベースのAIエージェントフレームワークです。エージェントは、タスクを推論して複数段階のワークフローを計画したり、Pythonツールや外部APIを介してコードを呼び出したり、会話とメモリを維持したり、結果に基づいて適応したりできます。このプラットフォームは、OpenAI、Azure、自己ホストモデルをサポートし、ウェブ検索やファイル処理、数学計算、カスタムプラグインの組み込みツール統合を提供します。実験や迅速なプロトタイピングに適しており、AgentLLMはビジネスプロセスの自動化、データ分析、カスタマーサポート、パーソナライズされた推奨といった複雑なタスクを自動化できるインテリジェントエージェントの構築を効率化します。

AI Agent Code Generatorは、AIエージェント用のPythonプロジェクトのスキャフォールディングを行うコマンドラインインターフェースを提供します。ユーザーは複数のLangChainベースのテンプレートから選択し、OpenAI APIキーを設定し、カスタムツールや関数を指定します。その後、ボイラープレートコード、プロジェクト構造、サンプルスクリプトを生成し、会話型、情報取得型、タスク自動化エージェントの展開を可能にします。開発者は、追加プラグインを組み込んだり、プロンプトを修正したり、専門化したエージェント動作のために新しいツールキットを統合したりして、プロトタイプと本番開発を加速させることができます。

Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。