万能な사용자 정의 에이전트ツール

多様な用途に対応可能な사용자 정의 에이전트ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

사용자 정의 에이전트

  • モジュール化されたメモリー、プランニング、およびツール統合を提供するオープンソースのPythonフレームワークで、LLMを活用した自律エージェントの構築を支援します。
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    CogAgentとは?
    CogAgentは研究志向のオープンソースPythonライブラリで、AIエージェント開発の効率化を目的としています。メモリ管理、プランニングと推論、ツール及びAPIの統合、Chain-of-Thought実行のためのコアモジュールを提供します。その高いモジュール性により、ユーザはカスタムツール、メモリストア、エージェントポリシーを定義し、会話型チャットボット、自治型タスクプランナー、自動化ワークフローシナリオを作成可能です。CogAgentはOpenAI GPTやMeta LLaMAなどの主要なLLMと連携でき、研究者や開発者は多様な実세계アプリケーションに向けて実験、拡張、スケールさせることができます。
  • Huginnは、イベントを監視しタスクを実行する自動エージェントを作成および管理するためのオープンソースプラットフォームです。
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    huginnとは?
    Huginnは、多種多様なソース(ウェブサイト、API、ソーシャルメディア、メールなど)から情報を監視・収集・アクションを行える柔軟なオープンソースの自動化フレームワークです。各エージェントは、イベント発火、データ変換、他のエージェントや外部サービスへの渡す設定が可能です。ビルドインのスケジューリング、ロギング、RSSAgent、EmailAgent、WebhookAgent、DataOutputAgentなどの豊富なエージェントタイプにより複雑なワークフローや条件分岐をサポートし、Linux、macOS、Windows、Docker上で動作、カスタムRubyコードやDockerコンテナで拡張可能です。
  • MASChatは、ダイナミックな役割を持つ複数のGPTベースのAIエージェントを協調させて、チャットを介してタスクを共同解決するPythonフレームワークです。
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    MASChatとは?
    MASChatは、言語モデルで駆動される複数のAIエージェント間の会話を柔軟に調整するフレームワークを提供します。研究者、サマライザー、批評家などの特定の役割を持つエージェントを定義し、それらのプロンプト、権限、通信プロトコルを指定できます。MASChatの中央管理者がメッセージルーティング、コンテキスト維持、インタラクションの記録を行い、トレーサビリティを確保します。専門化されたエージェントを調整し、研究、コンテンツ作成、データ分析などの複雑なタスクを並列ワークフローに分解し、効率と洞察を向上させます。OpenAIのGPT APIまたはローカルのLLMと連携し、カスタム行動のためのプラグイン拡張も可能です。MASChatはプロトタイピング、多エージェント戦略のシミュレーション、コラボレーション環境の探索、AIシステムにおけるエマージェント行動の研究に最適です。
  • Stellaは、AIエージェントのワークフロー、メモリ管理、プラグイン統合、およびカスタムLLMオーケストレーションのためのモジュール式ツールを提供します。
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    Stella Frameworkとは?
    Stellaフレームワークは、コンテキストを維持し、ツール支援のアクションを実行し、動的な会話体験を提供できる堅牢なAIエージェントの構築を可能にします。LLM統合の複雑さを抽象化し、OpenAI、Hugging Face、セルフホストモデルのためのプロバイダー非依存のアダプターを提供します。エージェントは、カスタマイズ可能なメモリストアを活用してユーザーデータや会話履歴を呼び出し、プラグインを使って外部APIやデータベース、サービスと連携できます。内蔵のオーケストレーションエンジンは意思決定ループを管理し、シンプルなDSLはアクション、ツール呼び出し、レスポンス処理の定義を可能にします。顧客サポートボットや研究アシスタント、ワークフロー自動化ツールの作成に関わらず、Stellaは本番レベルのAIエージェント展開のためのスケーラブルな基盤を提供します。
  • Agenticaは、コンテンツ作成、SEO監査、データ抽出、レポート作成を自動化するローコードAIエージェントプラットフォームです。
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    Agenticaとは?
    Agenticaは、コードを書かずに自律型AIエージェントを作成・管理するためのウェブベースのプラットフォームです。ビジュアルワークフロービルダー、コンテンツ作成、SEO分析、リード獲得、カスタマーサポート用の事前構築されたテンプレート、Google Sheets、Slack、CRMシステムなどのツールとの統合を提供します。リアルタイムダッシュボードはパフォーマンス指標を表示し、バージョン管理やスケジューリングにより、多エージェント展開を自動化・拡大できます。APIファーストの設計とセキュアなクラウドインフラストラクチャにより、エンタープライズグレードの信頼性でエージェントを既存アプリケーションやワークフローに埋め込むことが可能です。
  • Ageniteは、メモリ、スケジューリング、API統合を備えた自律型AIエージェントの構築とオーケストレーションのためのPythonベースのモジュール式フレームワークです。
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    Ageniteとは?
    Ageniteは、Pythonを中心としたAIエージェントフレームワークであり、自律型エージェントの作成、オーケストレーション、管理を合理化します。メモリストア、タスクスケジューラー、およびイベント駆動型通信チャネルなどのモジュール式コンポーネントを提供し、状態を持つ相互作用、多段階推論、および非同期ワークフローを実現できるエージェントを構築可能です。外部API、データベース、メッセージキューへ接続するアダプターを提供し、そのプラガブルアーキテクチャは自然言語処理、データ取得、意思決定用のカスタムモジュールをサポートします。Redis、SQL、インメモリキャッシュ用のストレージバックエンドを内蔵し、永続的なエージェントの状態を保証し、スケーラブルなデプロイメントを可能にします。また、リモート制御用のコマンドラインインターフェースとJSON-RPCサーバも備えています。
  • Agent of Codeは、OpenAI APIを通じて複数言語でコードを生成、デバッグ、リファクタリングするAI搭載のコーディングエージェントです。
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    Agent of Codeとは?
    Agent of Codeは、開発者が日常的なコーディング作業を知能エージェントに委譲できる多目的AIエージェントフレームワークです。自然言語のプロンプトを完全な機能を持つコードに翻訳し、自動的にコードレビューを行い、既存のコードをデバッグし、レガシーコードのリファクタリングも行います。ユーザーはYAMLまたはJSONの設定を通じてエージェントの目標とパラメータを定義し、テストやCI統合のためのプラグインを選択し、CLIを使ってエージェントを実行します。このフレームワークはAPI呼び出しを調整し、コンテキストウィンドウを管理し、モジュール化された応答を一貫したコードスクリプトに組み立てます。拡張性のあるアーキテクチャで、開発者はカスタムモジュールをプラグインしたり、バージョン管理と連携したり、プロジェクトのワークフローに合わせてエージェントのパイプラインを調整できます。
  • AIエージェント設定は、PythonとLangChainを使用してカスタムAIエージェントを構成、プロトタイプ作成、および展開するためのオープンソースツールキットです。
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    AI Agent Setupとは?
    AIエージェント設定は、ユーザーの指示を理解し、推論し、行動できる知的エージェントを構築するための包括的なフレームワークを提供します。主な機能として、カスタムプロンプトテンプレート、多段階のチェーン実行、FAISSやChromaなどのベクトルデータベースによるメモリ機能を備えたモジュール式のPythonパッケージがあります。開発者はOpenAI、Hugging Face、ローカルのLlamaモデルなど、さまざまなLLMプロバイダーに接続し、情報検索、自動リサーチ、カスタマーサポート、プロセス自動化などのタスクのためにカスタムエージェントワークフローを定義できます。環境設定スクリプトによりAPIキー管理と依存関係のインストールが簡素化され、例のテンプレートによってベストプラクティスが示されます。会話型アシスタントのプロトタイプや自律型デジタルワーカーの展開に関わらず、AIエージェント設定は柔軟で拡張可能なコンポーネントを使ってプロセスを効率化します。
  • CluSTRのArsenalは、ドキュメントやWebコンテンツ内のセマンティックサーチ、要約、質疑応答を可能にするAIエージェントプラットフォームです。
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    Arsenal by CluSTRとは?
    Arsenalは、高度なAIエージェントを使用して、チームの知識管理とインタラクションの方法を変革します。複数のファイルタイプ(PDF、Word、テキスト、画像)をベクトル埋め込みに変換し、検索可能な知識グラフを構築し、リアルタイムの会話インターフェースを提供します。研究支援、コードレビュー、レポート作成などのカスタムエージェントを作成可能です。Googleドライブ、Slack、GitHubとのシームレスな連携、役割ベースのアクセス制御、APIエンドポイントにより、ワークフローを効率化し、洞察速度を向上させます。
  • GitHubのデモで、SmolAgentsを紹介します。これは、ツール統合を備えた軽量なPythonフレームワークで、LLMを搭載した複数のエージェントのワークフローを調整します。
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    demo_smolagentsとは?
    demo_smolagentsは、大規模言語モデルを活用した自律型AIエージェントを作成するためのPythonベースのマイクロフレームワークであるSmolAgentsのリファレンス実装です。このデモには、特定のツールキットを使用した個別エージェントの構成、エージェント間の通信チャネルの確立、タスクの動的な引き継ぎ管理の例が含まれます。LLM統合、ツール呼び出し、プロンプト管理、およびマルチエージェントシステムの調整パターンを披露し、ユーザ入力や中間結果に基づいて協調動作できるシステムの構築を可能にします。
  • 動的マルチエージェントリトリーバル拡張生成パイプラインを柔軟に連携させるためのオープンソースのPythonフレームワーク。
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    Dynamic Multi-Agent RAG Pathwayとは?
    ダイナミックマルチエージェントRAGパスウェイは、各エージェントが文書検索、ベクター検索、要約、生成などの特定のタスクを処理し、中央のオーケストレーターが動的に入力と出力をルーティングするモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はカスタムエージェントを定義し、シンプルな設定ファイルを用いてパイプラインを組み立て、ビルトインのロギング、モニタリング、プラグインサポートを活用できます。このフレームワークにより、複雑なRAGベースのソリューションの開発が加速され、適応的なタスク分解や並列処理によるスループットと精度の向上が実現します。
  • 自己駆動型のLLMベースエージェントがタスクを実行し、メモリを維持し、外部ツールを統合できるモジュール式SDK。
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    GenAI Agents SDKとは?
    GenAI Agents SDKは、開発者が大規模言語モデルを使用して自己駆動型のAIエージェントを作成するのに役立つオープンソースのPythonライブラリです。メモリ保存、ツールインターフェース、計画戦略、実行ループのプラガブルモジュールを持つコアエージェントテンプレートを提供します。外部APIの呼び出し、ファイルの読み書き、検索実行、データベースとの通信などにエージェントを設定できます。そのモジュール式の設計により、簡単にカスタマイズでき、迅速なプロトタイピングや新しい機能のシームレスな統合を実現し、推論、計画、行動できる動的で自律的なAIアプリケーションの創造を強力にサポートします。
  • 顧客体験を向上させ、ビジネスプロセスを自動化するAI駆動エージェント。
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    Genux Aiとは?
    Genux AIは、インテリジェントなサポートを提供し、問い合わせを処理し、アポイントをスケジュールし、リードデータを収集して顧客体験を向上させるために設計された高度なAI駆動エージェントを提供します。これらのカスタマイズ可能なエージェントは、あなたのウェブサイトやソーシャルメディアプロファイルとシームレスに統合され、多言語で24時間稼働できます。テーラーメイドの応答、2,000以上のアプリケーションとのシームレスな統合、データセキュリティなどの機能を備えたGenux AIは、あなたのビジネスが常にオンラインであり、顧客インタラクションを効果的に管理し、オペレーションを合理化することを保証します。
  • LaVagueはカスタマイズ可能なウェブエージェントを構築するためのオープンソースフレームワークです。
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    LaVagueとは?
    LaVagueは、ウェブエージェントを迅速かつ効率的に構築およびデプロイするために設計されたオープンソースフレームワークです。ユーザーは、データ入力から包括的な情報取得まで、ウェブアプリケーション全体のタスクを自動化するさまざまなエージェントを作成できます。このフレームワークは、Llama 3 8bなどのローカルモデルとの統合をサポートしており、AI駆動の自動化で運営の向上を目指す企業にとって多用途な選択肢になります。LaVagueを使用すると、開発者は特定のワークフローに適合するようにエージェントを調整でき、効率性と生産性を向上させます。
  • カスタマイズ可能な役割、メッセージパッシング、およびタスク調整を備えた動的AIエージェント間の相互作用をオーケストレーションするPythonベースのフレームワーク。
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    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionとは?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionは、複数の自律型AIエージェントで構成されたシステムの設計、構成、および実行のための柔軟な環境を提供します。各エージェントには特定の役割、目的、および通信プロトコルを割り当てることができます。このフレームワークは、メッセージのパッシング、会話のコンテキスト、および逐次または並列の相互作用を管理します。OpenAI GPTや他のLLM API、カスタムモジュールとの統合をサポートしています。ユーザーはYAMLやPythonスクリプトを用いてシナリオを定義し、エージェントの詳細、ワークフローステップ、および停止条件を指定します。システムはすべてのインタラクションを記録し、デバッグや分析のために保持し、協力、交渉、意思決定、および複雑な問題解決の実験においてエージェントの動作を詳細に制御できます。
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