Evolving Agentsは、モジュール式のAIエージェントを構築・進化させるための遺伝的プログラミングベースのフレームワークです。ユーザーは、交換可能なコンポーネントからエージェントアーキテクチャを組み立て、環境シミュレーションと適性評価指標を定義し、その後進化サイクルを実行して改良されたエージェント行動を自動生成します。このライブラリには、突然変異、交差、集団管理、進化監視のためのツールが含まれ、多様なシミュレーテッド環境での自律エージェントの試作、テスト、改善を可能にします。

HoneyHiveはAI評価、テスト、観測ツールを提供する包括的なプラットフォームであり、主にGenAIアプリケーションを構築・維持するチームを対象としています。開発者は、モデル、エージェント、RAGパイプラインを安全性とパフォーマンス基準に対して自動的にテスト、評価、ベンチマーキングできます。トレース、評価、ユーザーフィードバックなどの生産データを集約することにより、HoneyHiveは異常検知、徹底的なテスト、AIシステムの反復的な改善を促進し、それらが生産準備が整っていて信頼性があることを保証します。

基本的に、LionAGIは依存関係のあるタスクステージを定義および実行するためのモジュール式アーキテクチャを提供し、複雑な問題を順次または並列に処理可能な論理コンポーネントに分割します。各ステージはカスタムプロンプト、メモリ保存、意思決定ロジックを利用し、以前の結果に基づいて振る舞いを調整します。開発者はサポートされている任意のLLM APIまたはセルフホスト型モデルを統合し、観測空間を設定し、アクションマッピングを定義して、計画、推論、複数サイクルで学習するエージェントを作成できます。ビルトインのロギング、エラーリカバリー、分析ツールにより、リアルタイムの監視と反復的な改善が可能です。研究ワークフローの自動化、レポート作成、自律プロセスの調整などにおいて、LionAGIは最小限のボイラープレートで即座に知的かつ適応性の高いAIエージェントの構築を促進します。

CrewaiはPythonを基盤としたライブラリで、マルチAIエージェントシステムの設計と実行を支援します。ユーザーは専門的な役割を持つ個別のエージェントを定義し、エージェント間通信のためのメッセージングチャネルを設定し、リアルタイムのコンテキストに基づくタスク割り当てを行うダイナミックプランナーを実装できます。そのモジュール化されたアーキテクチャにより、各エージェントに異なるLLMやカスタムモデルを接続可能です。内蔵のロギング・監視ツールが会話と意思決定を追跡し、エージェントの動作のデバッグや改善をシームレスに行えます。