AI-Agentsは、言語モデルプランナー、永続的なメモリモジュール、プラグイン可能なツールキットを調整する柔軟なエージェントアーキテクチャを提供します。開発者はHTTPリクエスト、ファイル操作、カスタムロジックのためのツールを定義し、呼び出すツールを決定するLLMプランナーを設定します。メモリはコンテキストと会話履歴を保存します。フレームワークは非同期実行、エラーリカバリー、ロギングを処理し、インテリジェントアシスタント、データ分析、オートメーションボットの迅速なプロトタイピングを可能にします。

Linguistic Agent Systemは、対話やタスクの計画に言語モデルを利用するインテリジェントエージェントを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。メモリ管理、ツール登録、プランナー、エグゼキューターのコンポーネントを備え、コンテキストを維持し、外部APIを呼び出し、ウェブ検索やワークフローの自動化が可能です。YAMLによる設定が可能で、複数のLLMプロバイダーをサポートし、チャットボットやコンテンツサマライザ、自律型アシスタントの迅速なプロトタイピングを実現します。開発者はカスタムツールやメモリバックエンドを拡張し、ローカルまたはサーバー上でエージェントをデプロイできます。

MIDCAは、インテリジェントエージェントの完全な認知ループをサポートするために設計されたモジュール式認知アーキテクチャです。感覚入力を知覚モジュールで処理し、データを解釈して目標を生成および優先順位付けし、計画者を利用して行動シーケンスを作成し、タスクを実行し、その結果をメタ認知層で評価します。二重サイクルの設計により、素早い反応と遅い熟慮的推論が分離され、エージェントの動的適応を可能にします。MIDCAの拡張性の高いフレームワークとオープンソースのコードベースは、自律的意思決定、学習、自己反省を追求する研究者や開発者に最適です。