Practical AI Agentsは、大規模言語モデルを利用した自律エージェントを構築するための包括的なフレームワークと即使用可能な例を提供します。APIツール（例：ウェブブラウザ、データベース、カスタム関数）の統合、RAGスタイルのメモリ実装、会話コンテキストの管理、動的計画を示しています。チャットボット、データ分析支援、タスク自動化スクリプト、研究ツールなどに例を適応可能です。リポジトリにはノートブック、Dockerfile、設定ファイルが含まれ、環境間でのセットアップと展開を効率化します。

Spellcasterは、「呪文」を使用したAIエージェントの構築に構造化されたアプローチを提供します。これは、プロンプト、ロジック、ワークフローの組み合わせです。開発者はYAML設定を記述してエージェントの役割、入力、出力、オーケストレーションステップを定義します。CLIツールは呪文を実行し、メッセージをルーティングし、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIとシームレスに統合します。Spellcasterは実行ログを追跡し、会話のコンテキストを保持し、事前・事後処理のためのカスタムプラグインをサポートします。デバッグインターフェースは呼び出しのシーケンスやデータフローを可視化し、プロンプトの失敗やパフォーマンス問題を特定しやすくします。複雑なオーケストレーションパターンを抽象化し、プロンプトテンプレートを標準化することで、開発の負担を削減し、一貫したエージェント動作を保証します。

Whizは、複雑な会話やタスク志向のワークフローを実行できる知的エージェントのための堅牢な基盤を提供するように設計されています。Whizを使用すると、開発者はツール—Python関数または外部API—を定義し、ユーザーのクエリ処理時に呼び出すことができます。内蔵のメモリモジュールは会話コンテキストをキャプチャして取得し、一貫性のあるマルチターンの対話を可能にします。動的な計画エンジンは目標を実行可能なステップに分解し、柔軟なインターフェースではカスタムポリシー、ツールレジストリ、メモリバックエンドを注入できます。Whizは埋め込みベースのセマンティック検索をサポートし、関連するドキュメントを取得し、監査性のためのロギングおよびスケーリング用の非同期実行も提供します。完全にオープンソースであり、Pythonが動作するどこでも展開可能なため、カスタマーサポートボット、データ分析アシスタント、または専門分野のエージェントの高速プロトタイプ作成が最小限のボイラープレートで実現できます。