Cerebellumは、宣言的なプランと一連のステップまたはツール呼び出しで構成されたチェーンを使用してエージェントを定義できるモジュール化プラットフォームを提供します。各計画は、内蔵またはカスタムのツール（APIコネクタ、リトリバー、データプロセッサなど）を統一インターフェース経由で呼び出すことが可能です。メモリモジュールは、セッション間で情報を保存、取得、忘却でき、コンテキスト認識とステートフルな相互作用を可能にします。OpenAIやHugging Faceなどの人気のLLMと連携し、カスタムツールの登録をサポート、リアルタイム制御を可能にするイベント駆動のエンジンを備えています。ログ記録、エラー処理、プラグインフックを備え、生産性を向上させ、オートメーションや仮想アシスタント、研究アプリケーション向けの迅速なエージェント開発を支援します。

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。

OperAgentsは、GPTなどの大規模言語モデルを使用した自律エージェントの構築と調整のための開発者向けツールキットです。カスタムエージェントクラスの定義、外部ツール（API、データベース、コード実行）の統合、メモリ管理によるコンテキストの保持をサポートします。設定可能なパイプラインを通じて、リサーチ、要約、意思決定支援などのマルチステップタスクを実行し、ダイナミックにツールを呼び出し、状態を維持できます。このフレームワークには、エージェントのパフォーマンス監視、自動エラー処理、エージェント実行のスケーリング用のモジュールが含まれます。LLMとの通信とツールの管理を抽象化することで、OperAgentsは自動顧客サポート、データ分析、コンテンツ生成などの分野でのAI駆動型ワークフローの開発を加速します。

AI-Agentは、OpenAIのGPTモデルとLangChainを搭載した拡張可能なPythonフレームワークで、ウェブ検索、Wikipedia参照、計算機機能、カスタムツールの統合モジュールを含み、自動化された研究、データ分析、スクリプト実行を実現します。ユーザーは、エージェントを設定して多段階のタスク計画、APIとの連携、レポート作成、複雑なワークフローの自動化を行い、手動介入なしで生産性を向上させることができます。

Anna Mobile LLM Agentは、Anna Moneyのモバイルアプリ内にシームレスに統合される会話型AIフレームワークです。大規模言語モデルを使ってユーザーの自然言語入力を解釈し、安全なAPI経由でリアルタイムのアカウントと取引データを取得、支出の分類、取引の概要化、予算アドバイスなどのタスクを実行します。開発者はカスタムツールやトリガー、コンテキストメモリを設定し、特定の金融ワークフローに合わせてエージェントを調整可能です。OpenAI、Azure OpenAI、ローカルトランスフォーマーモデルをサポートし、React Nativeフロントエンドと連携して、iOSとAndroidの両プラットフォームで応答性が高く、安全でパーソナライズされた金融支援を提供します。

Azeerc-AIは、大規模な言語モデル（LLM）の呼び出し、ツールの統合、メモリ管理を調整して、迅速にインテリジェントエージェントを構築できる開発者向けフレームワークです。プラグインアーキテクチャを備え、Webサーチ、データフェッチャー、内部APIなどのカスタムツールを登録し、複雑なマルチステップワークフローをスクリプトできます。内蔵の動的メモリにより、エージェントは過去のやり取りを記憶し、呼び出すことができます。最小のボイラープレートコードで、会話エージェントやタスク固有のエージェントを素早く作成し、その動作をカスタマイズして任意のPython環境に展開可能です。その拡張性により、カスタマーサポートチャットボットから自動研究アシスタントまで幅広いユースケースに対応します。

FreeActはモジュール式アーキテクチャを利用してAIエージェントの作成を効率化します。 開発者は高レベルの目的を定義し、計画モジュールを設定して段階的な計画を生成します。推論コンポーネントは計画の実現可能性を評価し、実行エンジンはAPI呼び出し、データベースクエリ、外部ツールとの連携を調整します。メモリ管理は会話のコンテキストや履歴データを追跡し、エージェントが情報に基づいた意思決定を行えるようにします。環境レジストリはカスタムツールやサービスの統合を簡単にし、動的な適応を可能にします。FreeActは複数のLLMバックエンドをサポートし、ローカルサーバやクラウド環境に展開可能です。そのオープンソースの性質と拡張性の高い設計により、研究や実用的なインテリジェントエージェントの迅速なプロトタイピングを実現します。