CartographAIのSherpaは、知的アシスタントや自動化ワークフローの作成を効率化するPythonベースのエージェントフレームワークです。開発者は、ユーザーの入力を解釈し、適切なLLMエンドポイントまたは外部APIを選択し、ドキュメントの要約、データ取得、会話型のQ&Aなどの複雑なタスクを調整するエージェントを定義できます。プラグインアーキテクチャにより、カスタムツール、メモリストア、およびルーティング戦略の簡単な統合をサポートし、応答の関連性とコストを最適化します。ユーザーは、多段階のパイプラインを設定でき、それぞれのモジュールが意味検索、テキスト分析、コード生成などの異なる機能を果たし、Sherpaがコンテキストの伝搬とフォールバックロジックを管理します。このモジュラーアプローチは、プロトタイプの開発を加速し、メンテナンス性を向上させ、さまざまなアプリケーション向けの拡張性の高いAI駆動ソリューションの構築を可能にします。

CArtAgO（Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments）は、マルチエージェントシステムにおける環境インフラを実装するための軽量で拡張性のあるフレームワークです。環境リソースを表す第一級のエンティティであるアーティファクトの概念を導入し、定義された操作、観測可能なプロパティ、イベントインターフェースを備えています。開発者はJavaでアーティファクトタイプを定義し、環境クラスに登録し、操作とイベントをエージェントに公開します。エージェントは標準操作（例：createArtifact、observe）を用いてアーティファクトとやり取りし、非同期通知を受け取りながら状態変化を把握し、共有リソースを通じて調整します。CArtAgOは、Jason、JaCaMo、JADE、Spring Agentなどのエージェントプラットフォームと容易に統合でき、ハイブリッドシステムの開発を可能にします。フレームワークには、アーティファクトのドキュメント化、動的ロード、ランタイム監視のためのビルトインサポートが備わっており、複雑なエージェントベースのアプリケーションの迅速なプロトタイピングを促進します。