CogAgentは研究志向のオープンソースPythonライブラリで、AIエージェント開発の効率化を目的としています。メモリ管理、プランニングと推論、ツール及びAPIの統合、Chain-of-Thought実行のためのコアモジュールを提供します。その高いモジュール性により、ユーザはカスタムツール、メモリストア、エージェントポリシーを定義し、会話型チャットボット、自治型タスクプランナー、自動化ワークフローシナリオを作成可能です。CogAgentはOpenAI GPTやMeta LLaMAなどの主要なLLMと連携でき、研究者や開発者は多様な実세계アプリケーションに向けて実験、拡張、スケールさせることができます。

TinyAutonは、OpenAIのGPTモデルを使用して自律エージェントがタスクを計画、実行、改善できる最小限で拡張性のあるアーキテクチャを提供します。目的の設定、会話のコンテキスト管理、カスタムツールの呼び出し、エージェントの決定の記録に組み込みモジュールを備えています。反復的な自己反省ループを通じて、結果を分析し、計画を調整し、失敗したステップをやり直すことが可能です。外部APIやローカルスクリプトをツールとして統合し、メモリや状態を設定し、推論パイプラインをカスタマイズできます。TinyAutonは、データ抽出からコード生成までのAI駆動のワークフローの迅速なプロトタイピングに最適です。

CopilotKitは、開発者がカスタマイズ可能なAIエージェントを構築できるオープンソースのPythonフレームワークです。ファイルシステムアクセス、ウェブ検索、Python REPL、SQLコネクタなどのツールを登録・設定し、任意の支持されるLLMを使ったエージェントに接続できるモジュール式アーキテクチャを提供します。ビルトインのメモリモジュールにより会話状態を保存でき、LangGraphは複雑なタスクのための構造化推論フローを定義します。エージェントはスクリプト、ウェブサービス、CLIアプリとして展開でき、クラウドプロバイダー間でスケールします。CopilotKitはOpenAI、Azure OpenAI、Anthropicモデルとシームレスに連携し、自動化ワークフロー、チャットボット、データ分析ボットを強化します。

Doraemon-Agentは、開発者が高度なAIエージェントを構築できるよう設計されたオープンソースのPythonプラットフォームおよびフレームワークです。カスタムプラグインや外部ツールの統合、セッションを跨いだ長期メモリの維持、複数ステップの思考連鎖計画を実行できます。開発者はエージェントの役割を設定し、コンテキストを管理し、インタラクションを記録し、プラグインアーキテクチャを通じて機能を拡張できます。これにより、データ分析、リサーチサポート、カスタマーサービスの自動化などのタスクに適した自律型アシスタントの作成が簡素化されます。

JADE上のEコマースマルチエージェントシステムは、自律型エージェントがオンラインショッピングのワークフローを管理できることを示します。購入者エージェントは商品を検索し、販売者エージェントと価格を交渉します。販売者エージェントは在庫と価格戦略を管理します。ロジスティクスエージェントは出荷スケジュールを調整し、注文状況を更新します。このシステムは、ACLによるエージェント間通信、行動の拡張、およびJADEプラットフォーム上のコンテナ展開を示しています。

Emma-Xは、大規模言語モデルを使用した会話型AIアシスタント構築のためのモジュール式エージェントオーケストレーションプラットフォームを提供します。開発者はJSON設定を通じてエージェントの動作を定義し、OpenAIやHugging Face、ローカルエンドポイントなどのLLMプロバイダーを選択し、検索、データベース、カスタムAPIなどの外部ツールを追加できます。内蔵のメモリレイヤーはセッション間の文脈を保持し、UIコンポーネントはチャット表示、ファイルアップロード、インタラクティブなプロンプトを処理します。プラグインフックを利用してリアルタイムのデータ取得、分析、カスタムアクションボタンが可能です。Emma-Xには、顧客サポート、コンテンツ作成、コード生成用の例エージェントが含まれており、オープンなアーキテクチャにより、チームはエージェントの機能拡張や既存のWebアプリケーションとの統合、会話フローの迅速な改善が行えます。

EthicalEvalMASは、正義、自律性、プライバシー、透明性、善行などの重要な倫理的次元において、多エージェントシステムを評価するためのモジュール式環境を提供します。ユーザーはカスタムシナリオを生成したり、ビルトインのテンプレートを利用したり、独自のメトリクスを定義したり、自動評価スクリプトを実行したり、ビルトインのレポートツールで結果を可視化したりできます。その拡張可能なアーキテクチャは、既存のMASプラットフォームとの統合をサポートし、異なるエージェントの行動に対して再現性のある倫理的ベンチマークを促進します。

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。

FinAgentsは、金融タスクに特化した自律型AIエージェントの設計、構成、実行のための包括的なツールキットを提供します。大規模な言語モデルとリアルタイムの市場データAPIを活用して、戦略のバックテスト、ポートフォリオリバランス、リスク評価、パフォーマンス報告を自動化します。モジュール式アーキテクチャには、差し込み可能なデータコネクター、モデルアダプター、実行エンジン、レポートモジュールがあり、ユーザーはコンポーネントを自由に組み合わせられます。FinAgentsには、サンプルエージェントテンプレート、ロギングユーティリティ、展開スクリプトも含まれ、開発を加速し、ライブまたはシミュレート環境での再現性を確保します。

FreeThinkerは、巨大な言語モデル、メモリモジュール、外部ツールを活用してタスクを自律的に実行できるAIエージェントを定義するモジュラーアーキテクチャを提供します。開発者はPythonまたはYAMLでエージェントを構成でき、ウェブ検索、データ処理、API呼び出し用のカスタムツールをプラグインし、内蔵のプランニング戦略を利用できます。フレームワークは段階的な実行、コンテキストの保持、結果の集約を行い、研究や自動化、意思決定支援のワークフローでハンズフリーで動作します。

Goat SDKは、GoでのAIエージェントの作成とオーケストレーションを容易にすることを目的としています。プラグイン可能なLLM統合（OpenAI、Anthropic、Azure、ローカルモデル）、カスタムアクション用のツールレジストリ、状態を持つ会話のためのメモリストアを提供します。開発者は、チェーン、リプレゼンテーション戦略、出力をCLI、WebSocket、RESTエンドポイント、またはビルトインのWeb UIを通じて出力するパブリッシャーを定義できます。Goatはストリーミング応答、カスタマイズ可能なロギング、および簡単なエラー処理をサポートします。これらのコンポーネントを組み合わせて、最小限のボイラープレートコードでチャットボット、自動化ワークフロー、意思決定支援システムをGoで開発できます。

GRASPは、TypeScriptやJavaScript環境でAIエージェントを構築するための構造化されたパイプラインを提供します。基本的には、開発者はツール（関数や外部APIコネクタ）を登録し、エージェントの動作を誘導するプロンプトテンプレートを指定してエージェントを定義します。組み込みのメモリモジュールは、エージェントが文脈情報を保存・取得し、複数ターンの会話と状態の持続を可能にします。計画コンポーネントは、ユーザ入力に基づいてツールの選択と実行を調整し、実行レイヤーはAPI呼び出しと結果処理を行います。GRASPのプラグインシステムは、検索増強生成（RAG）、タスクのスケジューリング、ロギングなどの機能を拡張でき、モジュラーな設計により、必要なコンポーネントのみを選択して既存のシステムやサービスと連携しやすくしています。

Hiveは、Node.js環境向けに構築された堅牢なAIエージェントオーケストレーションプラットフォームです。複数のAIエージェントを並行または逐次ワークフローで定義、管理、実行するためのモジュラーシステムを提供します。各エージェントは、特定の役割、プロンプトテンプレート、メモリストア、APIやプラグインなどの外部ツール統合で構成できます。Hiveは、エージェント間の通信経路を合理化し、データ共有、意思決定、タスク委譲を可能にします。その拡張可能な設計により、開発者はカスタムユーティリティの実装、実行ログの監視、大規模なエージェント展開を行えます。Hiveには、エラー処理、再試行ポリシー、パフォーマンス最適化といった機能も含まれ、信頼性の高い自動化を実現します。最小限の設定で、チャットボット、データ分析パイプライン、コンテンツ生成などの複雑なAI駆動サービスのプロトタイプ作成が可能です。

IntelligentMASPlatformは、エージェント、環境、サービス層からなるモジュール構造を採用し、開発と展開の加速を目的としています。エージェントはFIPA準拠のACLメッセージを使用して通信し、動的な交渉と調整を実現します。多機能な環境シミュレータを備え、複雑なシナリオをモデリングし、エージェントのタスクをスケジューリングし、ビルトインダッシュボードを通じてリアルタイムにエージェント間の相互作用を可視化します。高度な動作のために、強化学習モジュールを統合し、カスタム動作プラグインもサポートしています。展開ツールにより、エージェントをスタンドアロンアプリケーションまたは分散ネットワークにパッケージ化できます。APIを介して、データベースやIoTデバイス、サードパーティAIサービスとの連携も可能であり、研究、産業自動化、スマートシティのユースケースに適しています。

IoAは、複数のAIエージェントを統合したワークフロー内で定義、調整、実行するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主要なコンポーネントには、ハイレベルな目標を分解するプランナー、特殊化されたエージェントにタスクを割り当てるエグゼキューター、コンテキスト管理のためのメモリモジュールがあります。外部APIやツールキットとの統合、リアルタイムモニタリング、カスタマイズ可能なスキルプラグインをサポートします。開発者は、既存のモジュールを組み合わせるか、カスタムロジックで拡張することで、自律アシスタントやカスタマーサポートボット、データ処理パイプラインを迅速に試作できます。

KitchenAIはAIフレームワークのオーケストレーションを簡素化するために設計されたオープンソースの制御プレーンです。ユーザーは単一の標準化されたAPIエンドポイントを通じてさまざまなAI実装を管理できます。KitchenAIプラットフォームはモジュールアーキテクチャ、リアルタイム監視、高性能メッセージングをサポートし、AIワークフローの統合、デプロイ、監視のための統一インターフェースを提供します。これはフレームワークに依存せず、AWS、GCP、オンプレミス環境など、さまざまなプラットフォームに展開可能です。

LAWLIAは、エージェントの動作、プラグインツール、会話または自律ワークフローのメモリ管理を定義するための構造化インターフェースを提供します。開発者は、主要なLLM APIと連携し、プロンプトテンプレートを構成し、検索、計算機、データベースコネクタなどのカスタムツールを登録できます。Agentクラスを通じて、LAWLIAは計画、アクション実行、および応答解釈を処理し、マルチターンのインタラクションとダイナミックなツール呼び出しを可能にします。そのモジュラー設計は、プラグインを通じて能力拡張をサポートし、カスタマーサポート、データ分析、コードアシスタント、コンテンツ生成などのエージェントを作成できます。このフレームワークは、コンテキスト、メモリ、エラー処理を一元管理し、エージェント開発を効率化します。

LazyLLMは外部APIやカスタムユーティリティと連携します。エージェントは定義されたタスクをシーケンシャルまたはブランチングワークフローを通じて実行し、同期または非同期操作をサポートします。LazyLLMには、ビルトインのロギング、テストユーティリティ、プロンプトや検索戦略をカスタマイズする拡張ポイントも備えています。LLM呼び出し、メモリ管理、ツールの実行といった基本的な調整を行うことで、LazyLLMは迅速なプロトタイピングとインテリジェントアシスタント、チャットボット、自動化スクリプトの展開を最小限のボイラープレートコードで可能にします。

LLaVA-Plusは、最先端のビジョンと言語の基盤を活用し、複数の画像を同時に解釈し推論できるエージェントを提供します。アセンブリ学習とビジョンと言語による計画を統合し、ビジュアルクエスチョン応答、段階的問題解決、多段階推論ワークフローといった複雑なタスクを実行します。このフレームワークは、さまざまなLLMバックエンドと接続できるモジュール式のプラグインアーキテクチャを提供し、カスタムプロンプト戦略や動的な思考連鎖の説明を可能にします。ユーザーは、ローカルまたはホストされたウェブデモを介してLLaVA-Plusを展開し、単一または複数の画像をアップロードし、自然言語で質問し、詳細な説明と計画手順を受け取ることができます。拡張性の高い設計により、マルチモーダルアプリケーションの迅速な試作ができ、研究、教育、実用的なビジョンと言語のソリューションに最適です。

LLM-Agentは、LLMを用いた知的エージェント構築のための構造化アーキテクチャを提供します。カスタムツールの定義用ツールキット、コンテキスト維持用メモリモジュール、複雑なアクションチェーンを制御するエグゼキューターを含みます。エージェントはAPI呼び出し、ローカルプロセスの実行、データベース問い合わせ、会話状態の管理が可能です。プロンプトテンプレートとプラグインフックにより、エージェントの挙動を細かく調整できます。拡張性を意識して設計されており、新規ツールインターフェース、カスタム評価器、動的ルーティングの追加をサポートし、自動研究、データ分析、コード生成などを実現します。