A2A（Agent-to-Agent Architecture）は、Googleのオープンソースフレームワークで、協調して動作する分散型AIエージェントの開発と運用を可能にします。エージェントの役割、通信チャネル、共有メモリを定義するモジュール構成を提供します。さまざまなLLMプロバイダーの統合やエージェントの動作のカスタマイズ、多段階のワークフローのオーケストレーションが可能です。A2Aには、エージェントの相互作用を追跡するためのビルドイン監視、エラー管理、リプレイ機能が搭載されています。標準化されたプロトコルにより、エージェントの探索、メッセージ交換、タスク割り当てを簡素化し、複雑な調整パターンを容易にし、さまざまな環境でのエージェントベースのアプリケーションの信頼性を高めます。

AAGPTは拡張性のあるオープンソースのAIエージェントフレームワークで、自律エージェントの構築を目的としています。ハイレベルな目標の定義、対話型メモリの管理、多段階のタスク計画、外部ツールやAPIとの統合が可能です。シンプルな設定ファイルとPython SDKを使用して、エージェントの動作をカスタマイズし、カスタムアクションを定義し、データソースとやり取りし、コマンドを実行し、過去のインタラクションから学習してパフォーマンスを向上させることができます。

Abstraは、ビジネスプロセスを効率的に自動化および管理するために設計されたPythonベースのワークフローエンジンです。リアルタイムインサイトを通じて会社の運営に完全な可視性を提供しながら、生産性を向上させるためにAIを活用しています。Abstraを使用すると、ユーザーは自動化されたタスクと手動プロセスを統合し、git互換のバージョン管理で履歴を追跡し、監査可能なログを維持できます。このプラットフォームはエンジニアリングオーバーヘッドを最小限に抑え、企業がワークフローをシームレスに構築、展開、および管理するのを容易にします。

Accoladeum は、革新とプロジェクト管理を向上させることを目的とした包括的な AI パワードプラットフォームです。それは組織が革新の取り組みを戦略的目標と整合させ、ワークフローを簡素化し、リソースの配分を最適化するのを支援します。強力なデータ分析とインテリジェントな洞察を通じて、Accoladeum は企業がデータ駆動の意思決定を行い、コラボレーションを向上させ、革新ポートフォリオの管理においてより高い効率を達成するのを助けます。

AI Agentsは、大規模言語モデルを用いた自律エージェント構築のための構造化ツールキットを提供します。外部API連携、会話または長期記憶の管理、マルチステップワークフローの調整、LLM呼び出しの連鎖を行うモジュールが含まれます。データ取得、質問応答、タスク自動化といった一般的なエージェントタイプのテンプレートが用意されており、プロンプト、ツール定義、メモリ戦略のカスタマイズも可能です。非同期サポート、プラグインアーキテクチャ、モジュール設計により、スケーラブルでメンテナンスしやすく拡張可能なエージェントアプリケーションを実現します。

Agent Forgeは、AIエージェントを定義、実行、調整するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。組み込みのタスクオーケストレーションAPI、長期のコンテキスト保存用のメモリモジュール、外部サービス（例：LLMs、データベース、サードパーティAPI）を統合するプラグインシステムがあります。開発者は迅速にプロトタイプを作成し、テストし、複雑なワークフローを管理しながら本番環境に展開できます。

Agent Control Planeは、設計、オーケストレーション、大規模運用のための中央コントロールプレーンを提供します。開発者は宣言的定義によりエージェントの動作を設定し、外部サービスやAPIをツールとして統合、複数ステップのワークフローを連係させることができます。DockerやKubernetesでのコンテナ化展開に対応し、ウェブベースのダッシュボードを通じてリアルタイムの監視やロギング、メトリクス追跡を行います。CLIとREST APIは自動化をサポートし、スムーズな反復、バージョン管理、構成のロールバックを可能にします。拡張性の高いプラグインアーキテクチャとスケーラビリティにより、Agent Control Planeはローカルテストから企業規模の本番環境までAIエージェントのライフサイクルを加速します。

AgentDockは、ドラッグ＆ドロップのインターフェースを提供し、調整されたAIエージェントの作成と管理を可能にします。各エージェントには、ウェブ調査、要約、データ分析、コンテンツ作成などの特定の役割を割り当て、トリガーやアクションを通じて連携させることができます。事前に構築されたテンプレート、API統合、スケジューリング、リアルタイムモニタリングにより、チームはエンドツーエンドのワークフローを自動化し、収集データから洞察を得て、運用を拡大できます。

AgenticIR（Agentic Information Retrieval）は、LLMを搭載したエージェントが自主的にIRワークフローを計画・実行できるモジュール式のフレームワークです。クエリ生成、ドキュメントリトリーバー、サマライザーなどのエージェント役割を定義し、カスタマイズ可能なシーケンスで動作させられます。エージェントは生のテキストを取得し、中間結果に基づいてクエリを改善し、抽出したパッセージを簡潔な要約にまとめることも可能です。フレームワークは、反復ウェブ検索、APIを用いたデータ取り込み、ローカルドキュメントのパースなど、多段階のパイプラインをサポートします。開発者はエージェントのパラメータ調整、異なるLLMの差し込み、動作方針の微調整も行えます。AgenticIRはまた、ログ記録、エラー処理、大規模な情報収集を高速化するための並列エージェント実行も提供します。最小限のコード設定で、研究者やエンジニアは自主的な検索システムの試作と展開が可能です。

Aegixは複雑なワークフローに対応できる多段階推論を行うAIエージェントをオーケストレーションするための堅牢なSDKを提供します。さまざまなLLMプロバイダーに対応し、データベースコネクタやウェブスクレーパーなどのカスタムツールを統合できるほか、ベクトルストアなどのメモリモジュールで会話の状態を維持します。Aegixの柔軟なエージェントループアーキテクチャにより、プランニング、実行、レビューの各フェーズを設定でき、エージェントは出力を反復的に改善します。文書の質疑応答ボット、コード支援ツール、自動サポートエージェントなどの構築において、明確な抽象化、設定主導のパイプライン、拡張しやすいポイントにより開発を容易にします。プロトタイプから本番までスケールでき、信頼性の高いパフォーマンスとメンテナンス性の高いコードベースを実現しています。

Agentinは、記憶、ツール連携、複数エージェントの並列または階層的ワークフローの管理を可能にする抽象化を提供するオープンソースのPythonライブラリです。設定可能なプランナーモジュールとカスタムツールラッパーのサポートにより、自律型データ処理エージェントやカスタマーサービスボット、研究アシスタントの迅速なプロトタイピングが可能です。このフレームワークは、エージェントの判断と複雑な多段階インタラクションのトラブルシューティングを容易にする拡張可能なロギングと監視フックも提供します。

AgentScaleは、インテリジェントな応答メカニズムを介して顧客とのインタラクションを自動化することを専門とする高度なAIエージェントです。自然言語処理を活用して、ユーザーからの問い合わせを効果的に理解し、応答します。さらに、繰り返しの作業を効率的に処理することによってビジネスのワークフローを合理化し、チームが優先順位の高いプロジェクトに集中できるようにします。AIは、応答性の高いサポートを提供することによってユーザーエクスペリエンスを高め、顧客の満足度とエンゲージメントを向上させます。

AgentScopeは、ダイナミックプランニング、コンテキストに基づくメモリストレージ、ツール/API統合を可能にするモジュール式コンポーネントを提供し、インテリジェントエージェントの作成を容易にする開発者向けフレームワークです。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの複数のLLMバックエンドをサポートし、タスク実行、応答合成、データ取得のためのカスタマイズ可能なパイプラインを提供します。そのアーキテクチャは、会話ボット、ワークフロー自動化エージェント、リサーチアシスタントの迅速なプロトタイピングを可能にし、拡張性とスケーラビリティを維持します。

HackerGCLASS Agent APIは、AIエージェントを実行するRESTfulエンドポイントを公開するオープンソースのPythonフレームワークです。開発者は、カスタムツール統合、プロンプトテンプレートの設定、セッション間でのエージェントの状態とメモリの維持を定義できます。このフレームワークは、複数のエージェントを並列に調整し、複雑な会話フローを処理し、外部サービスとの連携をサポートします。Uvicornやその他のASGIサーバでの展開を簡素化し、プラグインモジュールによる拡張性を備え、多様な用途に適したドメイン固有のAIエージェントを迅速に作成できます。

Agent-FLANは、タスクを計画役と実行役に分割することで、高度なAIエージェント駆動型アプリケーションの作成を簡素化するように設計されています。ユーザーは、入力形式、ツールインターフェース、通信プロトコルなどを指定して、設定ファイルを通じてエージェントの動作とワークフローを定義します。計画エージェントは高レベルのタスク計画を生成し、実行エージェントはAPI呼び出し、データ処理、大規模言語モデルによるコンテンツ生成などの具体的な操作を行います。Agent-FLANのモジュール式アーキテクチャは、プラグアンドプレイのツールアダプター、カスタムプロンプトテンプレート、リアルタイム監視ダッシュボードをサポートします。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの人気LLM提供者とシームレスに連携し、開発者は自動研究アシスタント、動的コンテンツ生成パイプライン、企業プロセスの自動化などのシナリオ向けに迅速にプロトタイプ作成、テスト、および展開できます。

Simular AI Agent S2 is a comprehensive solution to craft autonomous agents capable of handling complex multistep tasks. Users can ingest domain data for knowledge, set up long-term memory stores to maintain context, and integrate external tools (APIs, web browsers, databases) to fetch real-time information. The platform leverages fine-tuned GPT-4 models for robust decision-making and supports conversational and non-conversational interfaces. Agents can be deployed via API endpoints or embedded in applications, offering monitoring dashboards for performance insights and logs. Simular's built-in security ensures data privacy and compliance, making Agent S2 suitable for customer service, market research, and workflow automation across industries.

Agentic-Systemsは、エージェント、ツール、メモリコンポーネントからなるモジュール式アーキテクチャを提供し、洗練された自律型AIアプリケーションの開発を合理化します。開発者は、外部APIや内部関数をカプセル化するカスタムツールを定義でき、メモリモジュールはエージェントの反復間でコンテキスト情報を保持します。内蔵されたオーケストレーションエンジンはタスクをスケジュールし、依存関係を解決し、マルチエージェントの相互作用を管理します。エージェントロジックと実行の詳細を切り離すことで、迅速な実験、拡張性、エージェントの行動の粒度細かな制御を可能にします。研究助手のプロトタイピング、データパイプラインの自動化、意思決定支援エージェントの展開など、Agentic-SystemsはエンドツーエンドのAIソリューション開発を加速するための抽象化とテンプレートを提供します。

Agentleは、開発者が最小限のボイラープレートでカスタムAIエージェントを構築できる構造化フレームワークを提供します。エージェントのワークフローをタスクのシーケンスとして定義したり、外部APIやツールとシームレスに統合したり、会話の文脈を保持する会話記憶管理、監査のためのロギングをサポートします。拡張性を持たせるプラグインフックや複雑なパイプラインのためのマルチエージェント調整、ローカル実行やHTTP APIによる展開のための統一インターフェースも提供します。

AgentLLMは、グラフィカルインターフェースまたはJSON定義を通じて自律エージェントを作成、設定、実行できるウェブベースのAIエージェントフレームワークです。エージェントは、タスクを推論して複数段階のワークフローを計画したり、Pythonツールや外部APIを介してコードを呼び出したり、会話とメモリを維持したり、結果に基づいて適応したりできます。このプラットフォームは、OpenAI、Azure、自己ホストモデルをサポートし、ウェブ検索やファイル処理、数学計算、カスタムプラグインの組み込みツール統合を提供します。実験や迅速なプロトタイピングに適しており、AgentLLMはビジネスプロセスの自動化、データ分析、カスタマーサポート、パーソナライズされた推奨といった複雑なタスクを自動化できるインテリジェントエージェントの構築を効率化します。

Azure AI Agent SDKは、複雑なタスクを実行可能な知的で自律的なエージェントを作成できる包括的なフレームワークです。ユーザーの意図を評価し、アクションを計画し、外部APIやカスタムツールを呼び出し、状態を持続的に保存する、プランナー、エグゼキュータ、メモリーコンポーネントを含むモジュール式アーキテクチャを提供します。多様なLLMsとの統合をサポートし、コンテキストに応じた会話と意思決定を可能にします。組み込みのテレメトリーやAzureサービスコネクタにより、エラー回復、クラウド環境間のスケーリング、セキュアなやり取りを実現します。CLIテンプレートやプリビルトスキルによる迅速なプロトタイピングで、チームはワークフローの自動化やカスタマーサポートの向上、データ分析を自律的に実行するデジタルワーカーを展開できます。