Java-Action-Boolは、LightJasonのマルチエージェントフレームワークとシームレスに統合されており、開発者はエージェントプログラムで事前に作成された論理演算アクションを活用できます。カスタムの論理チェックを書く代わりに、ActionBoolAnd、ActionBoolOr、ActionBoolNotなどのアクションを呼び出せます。これらのアクションは実行時に真偽値を評価し、エージェントの動作を導き、ボイラープレートコードを削減し、認知型および反応型エージェントシステムのプラン定義を簡素化します。

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。