Multi-Agentは、並行して実行される複数のAIエージェントを構築し、オーケストレーションするのに役立つ開発者向けツールキットです。各エージェントは自身のメモリストア、プロンプト設定、メッセージキューを保持します。カスタム動作を定義し、エージェント間の通信チャネルを設定し、役割に基づいてタスクを自動的に委任できます。OpenAIのChat APIを活用して言語理解と生成を行い、ワークフローのオーケストレーション、ロギング、エラーハンドリングのためのモジュール式コンポーネントを提供します。これにより、研究支援エージェント、データ処理エージェント、カスタマーサポートボットなどの特殊化されたエージェントを作成し、複合的なタスクに協力させることが可能です。

APLibは、ゲームやシミュレーション環境内でのAI駆動の自律エージェント開発を容易にするために設計されています。Belief-Desire-Intention（BDI）に触発されたアーキテクチャを採用し、知覚、意思決定、およびアクション実行のためのモジュラーコンポーネントを提供します。開発者は、直感的なAPIやビヘイビアツリーを通じてエージェントの信念、目標、行動を定義できます。APLibのエージェントはカスタマイズ可能なセンサーを通じてゲームの状態を解釈し、内蔵のプランナーを使って計画を立て、アクチュエータを介して環境と対話します。このライブラリはUnity、Unreal、および純粋なJava環境との統合をサポートし、自動化されたテスト、AI研究、シミュレーションを促進します。行動モジュールの再利用、迅速なプロトタイピング、および堅牢なQAワークフローを促進し、反復的なテストシナリオの自動化や複雑なプレイヤー行動のシミュレーションを手動介入なしで可能にします。

Java Action Genericは、Javaで自律エージェントの行動を実装できる軽量でモジュール式のライブラリです。アクションは、エージェントが実行、スケジュール、ランタイムに組み合わせることができるパラメータ化された作業単位です。フレームワークは、一貫したアクションインターフェースを提供し、カスタムアクションの作成、アクションパラメータの処理、およびLightJasonのエージェントライフサイクル管理と統合を可能にします。イベント駆動の実行と並行性に対応しており、エージェントは動的意思決定、外部サービスとのインタラクション、複雑な行動の調整などのタスクを実行できます。このライブラリは、再利用性とモジュール設計を促進し、研究、シミュレーション、IoT、ゲームAIアプリケーションに適しています。

Novaは、Pythonで自治型AIエージェントを作成するための総合ツールキットを提供します。目的を細分化し行動可能なステップに分解するプランナー、外部ツールやAPIを統合するプラグインシステム、会話の文脈を保存・参照するメモリモジュールを備えています。開発者はカスタム動作を設定し、エージェントの決定をロギングで追跡し、最小のコードで機能拡張が可能です。Novaは設計から展開までのエージェントのライフサイクルを合理化します。

AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。