scenario-goは、開発者が大規模言語モデルとのステップバイステップの対話を指定したシナリオ定義を作成できることで、GoでAIエージェントを構築するための堅牢なフレームワークです。各シナリオにはプロンプトテンプレート、カスタム関数、メモリストレージを組み込み、複数ターンにわたり会話の状態を維持します。このツールキットはRESTful APIを通じて主要なLLMプロバイダーと連携し、動的な入力・出力サイクルやAI応答に基づく条件分岐を可能にします。ビルドインのロギングとエラーハンドリングにより、AIワークフローのデバッグと監視が容易です。開発者は再利用可能なシナリオコンポーネントの作成、複数のAIタスクの連結、プラグインによる機能拡張が行え、チャットボット、データ抽出パイプライン、バーチャルアシスタント、カスタマーサポート自動化をGoだけで迅速に構築できます。

Wizard Languageは、AIアシスタントをウィザードとして作成するためのTypeScriptに基づいた宣言型ドメイン固有言語です。開発者は、意図駆動のステップ、プロンプト、ツール呼び出し、メモリストア、およびブランチングロジックを簡潔なDSLで定義します。内部では、Wizard Languageはこれらの定義をオーケストレーションされたLLM呼び出しにコンパイルし、コンテキスト、非同期フロー、エラーハンドリングを管理します。チャットボット、データ取得アシスタント、自動化ワークフローのプロトタイピングを迅速化し、プロンプトエンジニアリングと状態管理を再利用可能なコンポーネントに抽象化します。

AgentMeshは、各エージェントが特定のタスクやドメインに焦点を当てたAIエージェントのネットワークを作成するためのモジュール式インフラストラクチャを提供します。エージェントは動的に検出・登録でき、非同期でメッセージを交換し、設定可能なルーティングルールに従います。フレームワークはリトライ、フォールバック、エラー回復を処理し、データ処理、意思決定支援、会話利用ケースのためのマルチエージェントパイプラインを可能にします。既存のLLMやカスタムモデルと簡単なプラグインインターフェースで容易に統合できます。

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。

AtomicAgentは、AIエージェントのタスクを定義・構成・実行するための構造化フレームワークを提供します。コアモジュールは、外部サービスを登録・呼び出すツールレジストリ、会話またはタスクのコンテキストを保存するメモリマネージャ、ステップごとにLLMとのやり取りを行うオーケストレーションエンジンを含みます。再利用可能なツールの定義、意思決定ロジックの設定、長時間実行タスクの非同期実行が可能です。AtomicAgentのモジュール設計は、チャットボットからデータ処理パイプラインまで、複雑なAI駆動のワークフローの保守性、テスト容易性、迅速な反復を促進します。

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。

Exoは、ユーザーと通信し、外部APIを呼び出し、会話のコンテキストを保持できるAI駆動のエージェントを作成できる、開発者中心のフレームワークです。コアはTypeScript定義を用いてツール、メモリ層、対話管理を記述します。ユーザーは、データ取得、スケジューリング、APIオーケストレーションなどのタスクに対してカスタムアクションを登録できます。フレームワークは、プロンプトテンプレート、メッセージルーティング、エラーハンドリングを自動的に処理します。Exoのメモリモジュールは、セッションを越えてユーザー固有の情報を保存・呼び出し可能です。開発者は、最小設定でNode.jsやサーバーレス環境にエージェントを展開できます。Exoは、ログ記録、認証、メトリクス用のミドルウェアもサポートしています。そのモジュラー設計により、複数のエージェント間でコンポーネントを再利用でき、開発を加速し冗長性を低減します。

Modusは、LLM統合、メモリストレージ、ツール調整のためのコアコンポーネントを提供し、AIエージェントの作成を簡素化する開発者向けのフレームワークです。プラグインベースのツールライブラリをサポートし、エージェントがデータ取得、分析、アクション実行などを行えるようにします。ビルトインのメモリモジュールにより、エージェントは会話の文脈を保持し、インタラクションを通じて学習します。その拡張可能なアーキテクチャは、さまざまなアプリケーションでのAIの開発と展開を高速化します。

FastMCPはオープンソースのPythonフレームワークで、外部ツール、データソース、カスタムプロンプトを持つMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーとクライアントを構築します。開発者はPythonでツールクラスとリソースハンドラーを定義し、それらをFastMCPサーバーに登録し、HTTP、STDIO、SSEなどの伝送プロトコルを使用してデプロイします。クライアントライブラリは非同期インタフェースを提供し、任意のMCPサーバーとのシームレスなAIエージェントの統合を促進します。