LemLabは、大規模言語モデルを活用したAIエージェント開発のためのモジュール型フレームワークです。開発者はカスタムのプロンプトテンプレートを定義し、多段階の推論パイプラインを連鎖させ、外部ツールやAPIを統合し、会話のコンテキストを保存するメモリバックエンドを設定できます。また、定義されたタスクでエージェントのパフォーマンスを比較する評価スイートも含まれています。再利用可能なコンポーネントと明確な抽象化により、研究や実運用環境での複雑なLLMアプリケーションの実験、デバッグ、展開を加速します。

Embabel Agentは、Node.jsやブラウザ環境でAIエージェントを構築するための構造化されたアプローチを提供します。開発者はHTTPフェッチャー、データベースコネクタ、カスタム関数などのツールを定義し、シンプルなJSONまたはJavaScriptクラスを通じてエージェントの挙動を設定します。フレームワークは会話履歴を保持し、クエリを適切なツールにルーティングし、プラグイン拡張をサポートします。Embabel Agentは、ダイナミックな能力を持つチャットボット、多APIと連携する自動アシスタント、オンザフライのAI呼び出しを必要とする研究プロトタイプの作成に最適です。