Vroom AIのLiveは、オープンフレームワークとブラウザ拡張機能で、AIエージェントをウェブブラウジング体験に直接もたらします。Liveをインストールすると、ページのコンテキストを理解し、マーケティングコピーの生成、記事の要約、構造化データの抽出、自動フォーム入力、ドメイン固有の質問回答などに対応するサイドバーAIアシスタントにアクセスできます。開発者はSDKを使ってカスタムプラグインを拡張し、自身のLLMモデルやサードパーティAPIを統合して特定のワークフローに合わせることが可能です。

PersonalAIは、高度なLLMの統合と持続的なセマンティックメモリ、拡張可能なプラグインシステムを組み合わせた包括的なエージェントフレームワークを提供します。開発者はRedis、SQLite、PostgreSQL、またはベクトルストアなどのメモリバックエンドを設定し、埋め込みを管理し過去の会話を呼び出すことができます。内蔵プラグインは、Web検索、ファイルの読み書き、Pythonコードの実行などをサポートし、堅牢なプラグインAPIによりカスタムツールの作成が可能です。エージェントはLLMのプロンプトとツール呼び出しを管理し、コンテキストに基づく応答と自動化を実現します。ローカルのHugging FaceのLLMや、クラウドサービスのOpenAIやAzure OpenAIを利用できます。個別のドメインに特化したアシスタント、研究ロボット、自律学習型のナレッジマネジメントエージェントの迅速なプロトタイピングを可能にする、モジュラーな設計です。

MindForgeは、最小限のボイラープレートでAI駆動のエージェントを構築・展開できる堅牢なオーケストレーションフレームワークです。タスクプランナー、推論エンジン、メモリマネージャ、ツール実行層からなるモジュール構造を持ち、LLMsを利用して、ユーザー入力の解析、計画の作成、外部ツール（ウェブスクレイピングAPI、データベース、カスタムスクリプトなど）呼び出しが可能です。メモリコンポーネントは会話の文脈を保存し、多ターンのインタラクションを可能にし、意思決定エンジンは定義されたポリシーに基づいて動的に行動を選びます。プラグインサポートとカスタマイズ可能なパイプラインにより、開発者はカスタムツール、サードパーティ統合、ドメイン固有のナレッジベースなどを拡張できます。MindForgeはAIエージェントの開発を簡素化し、迅速なプロトタイピングと本番環境へのスケーラブルな展開を支援します。

Serverless AI Agentは、サーバーレスクラウド関数を活用して自律型AIエージェントの作成と展開を簡素化します。エージェントの動作をシンプルな構成ファイルで定義することで、自然言語入力の処理、APIとの連携、データベースクエリの実行、イベントの発生を可能にします。フレームワークはインフラの煩雑さを抽象化し、需要に応じてエージェント関数を自動スケーリングします。状態の永続化、ロギング、エラー処理を内蔵し、信頼性の高い長期タスク、スケジュールされたジョブ、イベント駆動の自動化をサポートします。カスタムミドルウェアの統合や複数クラウドプロバイダーの選択、プラグインによる監視、認証、データ保存機能の拡張も可能です。迅速なプロトタイピングと堅牢なAI駆動ソリューションの展開を実現します。

Web-Agentは、自然言語の指示をブラウザ操作に変換するためのNode.jsライブラリです。人気のLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropicなど）と連携し、ヘッドレスまたはヘッドフルのブラウザを制御して、ページデータの取得、ボタンのクリック、フォームの入力、多段階のワークフローのナビゲーション、結果のエクスポートなどを実行します。開発者は、コードまたはJSONでエージェントの動作を定義し、プラグインを拡張し、複雑な自動化フローをチェーン化できます。面倒なウェブタスク、テスト、データ収集を簡素化し、AIに解釈と実行を任せます。

TeamAIを使用して、ブラウザ内でAIの可能性を最大限に引き出します。この拡張機能は、高度なAIツールと強力な大規模言語モデル（LLM）を日常のブラウジング活動に統合し、複雑なタスクを簡単かつ効率的に実行できるようにします。20以上のLLMから選択でき、文脈を理解するインテリジェンス、Datastores、カスタムプラグイン、アシスタント、そして自動化されたワークフローといった機能が組み込まれており、TeamAIは生産性を向上させ、閲覧するコンテンツに基づいてカスタマイズされた洞察を提供し、データの安全性を確保します。

Agents from Scratch TSは、LangChainを用いてゼロからAIエージェントを構築する方法を示すオープンソースのTypeScriptフレームワークです。外部ツールの定義と登録、会話メモリの管理、ユーザ入力の適切なエージェントへのルーティング、複数のLLM呼び出しのチェーン化についてのサンプルコードを含みます。開発者はこれを利用して、ベストプラクティスの理解やエージェントの挙動のカスタマイズ、新たな機能（Web検索、データ取得、カスタムプラグインによるタスク自動化やインタラクティブなアシスタントの構築）を行えます。

AI-Agent-Frameworkは、PythonでAIを活用したエージェントを構築する包括的な基盤を提供します。会話のメモリ管理、外部ツールの統合、プロンプトテンプレート構築用のモジュールが含まれます。開発者はさまざまなLLMプロバイダに接続し、カスタムプラグインを搭載し、調整されたワークフローで複数のエージェントを調整できます。内蔵のロギングと監視ツールは、エージェントのパフォーマンス追跡と動作のデバッグに役立ちます。拡張性の高い設計により、新しいコネクタや特定分野の機能の追加がシームレスに行え、迅速なプロトタイピング、研究プロジェクト、運用レベルの自動化に最適です。

CereBroは、自律的なタスク分解、持続的な記憶、動的なツール使用を可能にするモジュール式アーキテクチャを提供します。思考、行動、記憶を管理するBrainコアを含み、外部API用のカスタムプラグインをサポートし、オーケストレーション用のCLIインターフェースも提供します。ユーザーはエージェントの目標を定義し、推論戦略を設定し、Web検索、ファイル操作、ドメイン固有のツールなどの関数を統合して、手動介入なしにタスクをエンドツーエンドで実行できます。