スコッティは、自動応答とパーソナライズされた顧客インタラクションのためのスマートAIアシスタントです。
- 自然言語処理
- コミュニケーションプラットフォームとの統合
- 自動応答生成
AIプラットフォームとフレームワーク向けの最適なAIエージェント（2,740）
AIエージェントを動かすための基盤ソフトウェアを集めたカテゴリーです。ホスト型の実行環境、プラグイン式のSDK、複数ステップの作業を計画・実行するワークスペースなどが並びます。モデルの切り替え、ツール操作、メモリ、サンドボックス実行、状態保存、デプロイなどの機能で比較できます。
2,740 件のエージェント · 2026年9月29日 更新
Skaivisionは、ビデオコンテンツからのAI駆動の洞察でワークフローを強化します。
- ビデオ分析
- 自動化された洞察
- データ管理
LlamaIndexを用いてマルチステップのLLMワークフローを監督するAIエージェントフレームワーク。クエリのオーケストレーションと結果の検証を自動化します。
- 多ステップワークフローのオーケストレーション
- 内蔵の出力検証と監督機能
- エラー処理と自動リトライ
HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーを効率的にプレイする最適なベッティング戦略を学習するRLベースのAIエージェント。
- 強化学習訓練パイプライン
- 意思決定用ディープQネットワーク
- カスタムテキサスホールデムシミュレーション環境
LangGraphは、コード生成、デバッグ、チャットのために複数のエージェントを調整するグラフベースのマルチエージェントAIフレームワークです。
- グラフベースのエージェントオーケストレーション
- マルチエージェント調整
- コード生成と合成
Halite IIは、開発者が自律型ボットを作成してターン制の戦略シミュレーションで競うゲームAIプラットフォームです。
- ターン制戦略ゲームエンジン
- Python、Java、C++対応のマルチ言語API
- マップパーサと状態更新
- 広告
カスタマイズ可能なワークフローを備えた会話型音声およびチャットエージェントを構築・管理できるAI音声コンシェルジュプラットフォーム。
- 自然言語理解
- 音声 & チャットの多チャネル展開
- ビジュアル対話フロービルダー
ワークフローの自動化のためにKaibanJSで構築されたカスタムAIエージェントを発見、分類、展開するためのウェブプラットフォームです。
- エージェント発見とカタログ
- タグによる検索とフィルタリング
- ワンクリック展開
カスタムスキルを備えたマルチエージェントワークフローの設計、テスト、展開のための拡張可能なAIエージェントフレームワーク。
- マルチエージェント調整
- カスタムスキルプラグインシステム
- ビジュアルワークフロービルダー付きWebベースのIDE
無料トライアル · $29+サイトへ ↗Spark Engineは、ベクトル埋め込みと自然言語理解を使用して高速かつ関連性の高い結果を提供するAI対応のセマンティック検索プラットフォームです。
- セマンティックベクトル検索
- 自然言語クエリ理解
- タイプミス許容のキーワード検索
AIAgents4Pharmaは、AIエージェントを調整して仮想患者応答をシミュレートし、薬剤開発パイプラインを加速し、臨床試験を最適化します。
- 調整されたAIエージェントワークフロー
- 仮想患者応答シミュレーション
- 前臨床薬物スクリーニング
AI Web Scraperは、AIを活用して動的コンテンツを持つWebページから構造化された情報をインテリジェントにスクレイピングして抽出します。
- JavaScriptのヘッドレスブラウザレンダリング
- AI駆動によるテーブル、メタデータ、サマリーの抽出
- カスタマイズ可能なプロンプトによるテーラーメイドなデータ抽出
適応型のモジュール式AIエージェントを遺伝的プログラミングによって進化させるPythonフレームワークで、カスタマイズ可能なシミュレーションとパフォーマンス最適化を実現します。
- モジュール式エージェントアーキテクチャ
- 遺伝的プログラミング操作（突然変異、交差）
- カスタム適性評価関数のサポート
Huly Labsは、カスタマイズされたアシスタントを可能にするAIエージェントの開発と展開プラットフォームです。記憶、API統合、ビジュアルワークフロービルダーを備えています。
- マルチエージェントオーケストレーション
- 持続的メモリ保存
- APIとデータベースの統合
デッドシンプルセルフラーニングは、強化学習エージェントの構築、トレーニング、および評価のためのシンプルなAPIを提供するPythonライブラリです。
- シンプルな環境ラッパー
- ポリシーとモデル定義
- 経験リプレイとバッファ
Crayonは、ツール統合、メモリ管理、長時間実行タスクのワークフローを備えた自律型AIエージェントを構築するためのJavaScriptフレームワークです。
- ツール統合とAPI呼び出し
- 複数バックエンドのメモリ管理
- 計画と実行のループ
JADEを使用した仮想発電所における需要反応調整のエージェントベースのシミュレーションフレームワーク。
- マルチエージェントによる需要反応調整
- エージェント間のリアルタイムJADEメッセージング
- 設定可能な負荷および発電エージェントモデル
LLM、RAG、メモリ、ツール統合、ベクターデータベース対応のAIエージェント構築用モジュラーPythonフレームワーク。
- カスタマイズ可能なエージェントクラス
- 検索強化生成（RAG）
- 会話メモリ管理
- 広告
GPTエージェントは、GPTモデルを使用してデータ取得、テキスト要約、自動スケジューリングなどのタスクワークフローを動的に実行します。
- タスク定義用のビジュアルワークフローエディタ
- シームレスなGPTモデル統合
- カスタムナレッジベースのインジェスト
BabyAGI用のWebインターフェースで、自律的なタスク生成、優先順位付け、実行を大規模言語モデルの力で実現します。
- LLMを用いた自律タスク生成
- 動的なタスクの優先順位付け
- シーケンシャルなタスク実行
gym-llmは、会話や意思決定タスクのためのベンチマークとLLMエージェントのトレーニングに使用されるGymスタイルの環境を提供します。
- テキストベースのタスクに対応したGym互換環境
- カスタマイズ可能なプロンプトテンプレートと報酬関数
- RLライブラリやロガーとの連携
Sentientは、長期記憶、ゴール指向の計画、自然な会話を備えたNPCを構築できるAIエージェントフレームワークです。
- 永続的なイベントメモリ
- 動的な目標計画
- コンテキスト対応の会話
エージェントワークフローメモリは、ベクターストアを使用した永続的なワークフローメモリをAIエージェントに提供し、コンテキストのリコールを可能にします。
- 永続的なベクターベースのメモリストレージ
- LangChain WorkflowAgentとのシームレスな連携
- 意味的類似性検索による関連コンテキストの抽出
Pandas DataFrames上でインタラクティブなデータ分析を可能にするAIエージェント。明確化の質問を行い、コードを生成します。
- 自然言語によるデータクエリ
- 自動的なPythonコード生成
- 明確化のフォローアップ質問
MelissaはAI搭載のパーソナルアシスタントで、タスク管理、自動化ワークフロー、自然言語チャットを通じたクエリ回答を行います。
- 自然言語によるタスク管理
- ワークフロー自動化
- プラグインベースの統合
ハイパーボリックタイムチェンバーは、高度なメモリ管理、プロンプトチェーン、カスタムツール統合を備えたモジュラーAIエージェントを構築するためのフレームワークです。
- 動的メモリ管理（短期＆長期）
- 自動プロンプトチェーンとオーケストレーション
- カスタムツール統合のプラグインアーキテクチャ
OpenAI AutogenとStreamlitを利用したAI搭載のカスタマーサポートエージェントで、自動化された対話型サポートと問い合わせ解決を実現。
- StreamlitベースのインタラクティブWeb UI
- 動的なコンテキストと状態管理
- カスタマイズ可能なプロンプトテンプレートとハンドラー
MACLは、多エージェント協調を可能にするPythonフレームワークで、複雑なタスク自動化のためにAIエージェントを調整します。
- マルチエージェント調整
- カスタマイズ可能な通信プロトコル
- タスクスケジューリングとワークフロー管理
スケーラブルな並列トレーニング、カスタマイズ可能な環境、およびエージェント通信プロトコルを可能にするオープンソースのマルチエージェント強化学習シミュレーター。
- PyTorchによる分散マルチエージェントトレーニング
- モジュール式環境インターフェイス
- カスタマイズ可能な報酬と観測空間
自律型AIエージェントで、文献レビュー、仮説生成、実験設計、データ分析を行います。
- 自動文献レビューと要約
- 仮説の生成と優先順位付け
- 実験設計とプロトコル作成
- 広告
エージェントがセッション間で文脈会話メモリをキャプチャ、要約、埋め込み、および取得できるAIメモリーシステム。
- 自動対話キャプチャおよび要約
- ベクトル埋め込みの生成
- 意味的記憶検索
メモリ、ツール、およびモジュール式ワークフローを備えたLLMプロンプトを調整し、AIエージェントを構築するためのC++ライブラリ。
- APIおよびローカルモデル向けのLLMラッパー
- プロンプトテンプレート管理
- チェーンの組み立てと調整
強化学習を使用してポケモンバトルをプレイするAIエージェントの開発とトレーニングを可能にするPythonフレームワーク。
- ポケモンShowdown統合のためのPython API
- 同期・非同期シミュレーションを備えたインタラクティブなバトル環境
- 事前構築されたベースラインエージェント
DeepMindのPySC2環境を利用したPPOを用いるオープンソースの強化学習エージェントで、StarCraft IIを訓練・プレイします。
- SC2環境でのPPOを用いたポリシー訓練
- 状態/アクションの処理統合にDeepMindのPySC2を使用
- 設定可能なニューラルネットワークアーキテクチャと報酬
Triagentは、戦略家、研究者、実行者の3つの専門的なAIサブエージェントを管理し、タスクを自動的に計画・調査・実行します。
- 三者エージェントのオーケストレーション（戦略家、研究者、実行者）
- カスタマイズ可能なプロンプトとエージェント動作
- 外部APIやツール向けプラグイン統合
Hugging Face Transformers、API、およびカスタムツール統合を使用した自律型AIエージェントの作成を教えるハンズオンコースです。
- 自律型エージェント構築のための例のノートブック
- 連鎖と状態管理のためのAgent API
- 外部ツールやAPIとの統合
LLMとツール統合による自律タスク実行を可能にするAIエージェントを構築するPythonフレームワーク。
- モジュラーLLMチェーン構成
- カスタムツール統合
- 永続的なメモリモジュール
OpenAI Autogenフレームワークを使用したAIエージェントの構築、テスト、デバッグを行うローカル開発スタジオ。
- ビジュアル会話フローデザイナー
- インタラクティブデバッグコンソール
- メモリ戦略管理
Agents-Deep-Researchは、LLMを使用して計画、行動、学習を行う自律型AIエージェントを開発するためのフレームワークです。
- モジュール式エージェントアーキテクチャ
- 長期記憶モジュール
- タスク計画エンジン
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。
- PDF、テキスト、ウェブソースからのドキュメント取り込み
- FAISSやChromaなどのベクターストア統合
- LLMクエリ用のカスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
WanderMindは、自律的なブレインストーミング、ツール統合、永続的なメモリ、カスタマイズ可能なワークフローのためのオープンソースAIエージェントフレームワークです。
- 永続的なベクトルベースのメモリ
- ツールとAPIの統合
- カスタマイズ可能なプランニングモジュール
AgentSimJsとThree.jsを使用したインタラクティブなマルチエージェントシステムの3Dビジュアライゼーションを可能にするオープンソースJavaScriptフレームワーク。
- 複数のエージェントタイプの定義と設定
- AgentSimJsによるカスタムビヘイビアスクリプト
- Three.jsを用いたリアルタイム3Dビジュアリゼーション
- 広告
TinyAgentは、タスクの自動化、研究、テキスト生成のためにカスタムAIエージェントを構築・展開できるプラットフォームです。
- カスタムプロンプト付きビジュアルエージェントビルダー
- 持続的コンテキストメモリ
- APIとWebhookの統合
DocChat-Doclingは、アップロードされたドキュメントに対して意味検索を行うインタラクティブなQ&Aを提供するAI搭載のドキュメントチャットエージェントです。
- ドキュメントの取り込みと処理
- 意味検索とベクトル埋め込み
- インタラクティブなQ&Aチャットインターフェース
目的志向のワークフロー用の自律型AIエージェント。ベクター記憶を用いてタスクを生成・優先順位付け・実行。
- 自律的なタスク生成
- タスクの優先付けとスケジューリング
- タスク実行ループ
TreeInstructは、動的意思決定のための条件付き分岐を備えた階層型プロンプトワークフローを実現し、言語モデルアプリケーションでの利用を可能にします。
- 階層型決定木ベースのプロンプトワークフロー
- LLM出力に基づく条件付分岐
- 再利用可能なプロンプトと関数ノード
AIエージェントが計画を実行し、メモリを管理し、ツールをシームレスに統合できるPythonフレームワーク。
- 宣言的計画フレームワーク
- 動的ツール連携
- 永続的メモリモジュール
ストリーミング、キャッシング、ロギング、カスタマイズ可能なリクエストパラメータを有効にしたAIエージェントAPI呼び出し用のHTTPプロキシ。
- リアルタイムのAPIレスポンスストリーミング
- TTLを設定可能なレスポンスキャッシング
- リクエストとレスポンスのロギング
効率的な優先探索ヒューリスティクスMAPF（ePH-MAPF）は、インクリメンタルサーチとヒューリスティクスを使用して、複雑な環境で衝突のないマルチエージェントパスを迅速に計算します。
- 効率的な優先ヒューリスティクス
- 複数のヒューリスティクス関数
- インクリメンタルパスプランニング
AWS Bedrock上で複数のAIエージェントを協調させてワークフローを解決するテンプレート例です。
- マルチエージェント調整フレームワーク
- カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
- 動的モデル選択
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