OmniStewardはPythonを基盤としたモジュール式のAIエージェントオーケストレーションプラットフォームで、OpenAI、ローカルのLLMに接続し、カスタムモデルもサポートします。コンテキストを保存するためのメモリモジュール、API呼び出し、ウェブ検索、コード実行、データベースクエリのためのツールキットを提供します。ユーザーはプロンプト、ワークフロー、トリガーを含むエージェントテンプレートを定義します。フレームワークは複数のエージェントを並行してオーケストレーションし、会話履歴を管理し、パイプラインを通じてタスクを自動化します。加えて、ロギング、モニタリングダッシュボード、プラグインアーキテクチャ、サードパーティサービスとの連携も含まれます。OmniStewardは研究、運用、マーケティングなどのドメイン専用アシスタント作成を容易にし、柔軟性、拡張性、オープンソースの透明性を提供します。

AgentServeは、AIエージェントの作成と展開のための統一インターフェースを提供します。ユーザーは設定ファイルやコードでエージェントの動作を定義し、外部ツールや知識源を統合し、RESTエンドポイントでエージェントを公開します。このフレームワークは、モデルのルーティング、並列リクエスト処理、ヘルスチェック、ログ記録、メトリクスを標準で処理します。AgentServeのモジュール化された設計により、新しいモデル、カスタムツール、スケジューリングポリシーを追加できるため、スケーラブルでメンテナンスしやすいチャットボットや自動化ワークフロー、多エージェントシステムの構築に理想的です。

Agentic Kernelは、再利用可能なコンポーネントを組み合わせてAIエージェントを構築するための疎結合アーキテクチャを提供します。開発者は、目標を分解する計画パイプラインを定義し、埋め込みやファイルベースのバックエンドを使用して短期および長期のメモリストアを構成し、外部ツールやAPIを登録して行動を実行できます。このフレームワークは、動的なツール選択、エージェントのリフレクションサイクル、スケジューリングをサポートし、任意のLLMプロバイダーやカスタムコンポーネントに対応したプラグイン可能な設計のため、多様なユースケースに適しています。