ChainLiteは、再利用可能なチェーンモジュールに抽象化することで、AIエージェントの作成を効率化します。シンプルなPythonデコレータと設定ファイルを使用して、開発者はエージェントの挙動、ツールインターフェース、メモリ構造を定義します。このフレームワークは、OpenAI、Cohere、Hugging Faceなどの主要なLLMプロバイダーや外部のデータソース（API、データベース）と連携し、リアルタイム情報を取得可能にします。Streamlitを利用したブラウザベースのUIにより、トークンレベルの会話履歴の確認、プロンプトのデバッグ、チェーン実行グラフの可視化が行えます。ChainLiteは、ローカル開発から本番コンテナまで複数の展開ターゲットをサポートし、データサイエンティスト、エンジニア、プロダクトチーム間のシームレスなコラボレーションを実現します。

mini-agiは、最小限でモジュール式のフレームワークを提供することで、自律型AIエージェントの作成を容易にします。Pythonで書かれ、OpenAIの言語モデルを活用して高レベルの目標を解釈し、それをサブタスクに分解し、HTTPリクエストやファイル操作、カスタムアクションなどのツール呼び出しを調整します。フレームワークには、エージェントの状態と結果を追跡するメモリストレージ、コストに基づくヒューリスティックによるタスク分解用のプランナーモジュール、そしてツールを順次呼び出すエグゼキューターモジュールが含まれます。設定ファイルを使用して、カスタムツールを注入したり、プロンプトテンプレートを定義したり、計画深度を調整可能です。mini-agiの軽量アーキテクチャは、研究クエリの実行、自動化ワークフロー、コードの自律生成を行うAIエージェントのプロトタイプに最適です。

Whizは、複雑な会話やタスク志向のワークフローを実行できる知的エージェントのための堅牢な基盤を提供するように設計されています。Whizを使用すると、開発者はツール—Python関数または外部API—を定義し、ユーザーのクエリ処理時に呼び出すことができます。内蔵のメモリモジュールは会話コンテキストをキャプチャして取得し、一貫性のあるマルチターンの対話を可能にします。動的な計画エンジンは目標を実行可能なステップに分解し、柔軟なインターフェースではカスタムポリシー、ツールレジストリ、メモリバックエンドを注入できます。Whizは埋め込みベースのセマンティック検索をサポートし、関連するドキュメントを取得し、監査性のためのロギングおよびスケーリング用の非同期実行も提供します。完全にオープンソースであり、Pythonが動作するどこでも展開可能なため、カスタマーサポートボット、データ分析アシスタント、または専門分野のエージェントの高速プロトタイプ作成が最小限のボイラープレートで実現できます。

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。

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。