# マルチエージェントシステム

Magentic-UI はマルチエージェントシステムに基づく研究のプロトタイプです。ユーザーは透過的でコントロール可能なインターフェースを通じてネットワークブラウジングやタスクの自動化を行えます。その主な利点は、人と機械間のインタラクションの効率を向上させながら、ユーザーに自動化プロセスに対するコントロールを提供することです。この製品は複雑なオンラインタスクを遂行するために設計されており、さまざまな操作やカスタマイズ設定に対応できます。

Nanobrowserは、AI技術を使用して効率的なネットワーク自動化操作を実現することを目的としたオープンソースのChrome拡張ツールです。マルチエージェントシステムをサポートしており、ユーザーは独自のLLM APIキーを使用して複雑なネットワークタスクを実行できます。OpenAI Operatorに似ていますが、完全に無料でオープンソースであり、ユーザーはローカルブラウザでタスクを実行してプライバシーとセキュリティを確保できます。Nanobrowserは柔軟なLLMオプションを提供しており、ユーザーはニーズに合わせて異なるモデルを選択し、異なるエージェントに異なるモデルを割り当てることで、パフォーマンスとコストのバランスを取ることができます。さらに、タスクの自動化、インタラクティブなサイドバー、セッション履歴などの機能を備えており、効率的なネットワーク操作が必要なユーザーに適しています。

Mahiloは、異なるフレームワークのAIエージェントを接続してリアルタイム通信と人間の監視を実現することを目的とした、強力なAIエージェント統合プラットフォームです。フレームワークに依存しない通信プロトコルを提供することにより、LangGraph、Pydantic AIなど、さまざまな一般的なエージェントフレームワークをサポートし、APIを介して独自の代理を接続することもできます。本プラットフォームは、インテリジェントな協調、組織レベルのポリシー管理、人間中心の設計を重視しており、自動化を行いながら人間の制御を維持することを保証します。Mahiloの登場により、複雑なマルチエージェントシステムの構築に柔軟なソリューションが提供され、コンテンツ作成から緊急対応まで、さまざまなアプリケーションシナリオに適用できます。現在、MahiloはGitHubで251個のスターを獲得しており、毎月のPyPIダウンロード数は500回を超えており、開発者コミュニティにおける人気を示しています。Mahiloは主に開発者と企業ユーザーを対象としており、マルチエージェントシステムの迅速な構築と展開を支援し、作業効率とイノベーション能力の向上に役立ちます。

LangGraph Multi-Agent Supervisorは、LangGraphフレームワークに基づいて構築されたPythonライブラリであり、階層型マルチエージェントシステムを作成するために使用されます。開発者は、中央集権的なスーパーバイザーエージェントを通じて複数の専門エージェントを調整し、タスクの動的な割り当てと通信管理を実現できます。この技術の重要性は、複雑なマルチエージェントタスクを効率的に編成し、システムの柔軟性と拡張性を向上させる点にあります。自動化されたタスク処理、複雑な問題解決など、マルチエージェントの協調が必要なシナリオに適しています。この製品は上級開発者とエンタープライズアプリケーションを対象としており、現時点では明確な価格設定はされていませんが、オープンソースであるため、ユーザーは自身のニーズに合わせてカスタマイズおよび拡張できます。

Winihelperは大学生チームが開発したAIツールキットです。最先端のマルチエージェントシステムアーキテクチャと独自の技術により、ワークフローを最適化し、個人の潜在能力を最大限に引き出します。北京绘感科技有限公司の1兆件規模の専門データベースを活用し、高品質の論文や専門百科事典の項目を提供。プロのライターのような文章生成アルゴリズムにより、AIを強力なビジネスパートナーとして活用できます。

AI-Data-Analysis-MultiAgentは、高度なAI駆動型リサーチアシスタントシステムです。複数の専門エージェントを活用し、データ分析、可視化、レポート作成などのタスクを支援します。LangChain、OpenAIのGPTモデル、LangGraphを用いて複雑な研究プロセスを処理し、最適なパフォーマンスを実現するため、多様なAIアーキテクチャを統合しています。本システムのユニークな点は、専用のノートテイカーエージェントを統合していることです。プロジェクトの簡潔で包括的な記録を維持することで、計算コストを削減し、異なる分析段階におけるコンテキストの維持能力を高め、より一貫性のある分析結果を実現します。

MindPalによるCanvasは、現代のプロフェッショナル向けにAIソリューションを提供するプラットフォームで、生産性の向上を目指しています。線形なチャットの制限を突破し、複数のAIエージェントとマルチエージェントシステムを同時に実行できる無限のキャンバスを提供します。このプラットフォームでは、AIとより人間らしいやり方でインタラクトし、AIエージェントを並列または順次実行することで、複雑なワークフローを実現できます。MindPalは、AI技術を通じて線形的な制約を打破し、AIの可能性を再考することに取り組んでいます。価格については、現在ブラックフライデーセールを実施しており、年間プランはすべて60％割引です。

TinyTroupeは、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）を利用して、特定の個性、興味、目標を持つ人物をシミュレートする実験的なPythonライブラリです。これらのAIエージェントはシミュレーション環境内で相互作用し、説得力のあるインタラクションや消費者タイプを研究するのに役立ちます。高度にカスタマイズ可能なキャラクターを備えています。ゲームのようなLLMベースのシミュレーション手法とは異なり、TinyTroupeは生産性とビジネスシーンの活性化を目指し、より成功するプロジェクトや製品に貢献することを目的としています。

Magentic-Oneは、マイクロソフト研究チームによって開発された汎用マルチエージェントシステムであり、オープンなネットワークやファイルタスクの解決を目指しています。本システムは、職場や生活で遭遇する複雑な複数ステップのタスクをこなすことができるエージェントシステムへのAI分野における重要な一歩を表しています。Magentic-Oneは、Orchestratorと呼ばれる主エージェントを採用しており、計画、進捗状況の追跡、必要に応じた再計画を行いながら、Webブラウザの操作、ローカルファイルのナビゲーション、Pythonコードの記述と実行など、タスクを実行する他の専門エージェントを指示します。Magentic-Oneは、複数の挑戦的なエージェントベンチマークテストにおいて、そのコア機能やアーキテクチャを変更することなく、最新技術に匹敵する性能を示しています。

Swarmは、OpenAI Solutionsチームが管理する実験的なフレームワークであり、マルチエージェントシステムの構築、オーケストレーション、デプロイを目的としています。エージェントとハンドオフという抽象的な概念を定義することで、エージェント間の調整と実行を実現します。Swarmフレームワークは、軽量性、高い制御性、テスト容易性を重視しており、多くの独立した機能と指示が必要なシナリオに適しています。開発者は、コンテキスト、手順、ツール呼び出しに対する完全な透明性と、きめ細かい制御を持つことができます。Swarmフレームワークは現在実験段階にあり、本番環境での使用はお勧めしません。

SciAgentsDiscoveryは、マルチエージェントシステムと大規模なオントロジー知識グラフを活用し、科学研究を自動化するシステムです。大規模言語モデル、データ検索ツール、マルチエージェント学習システムを統合することで、研究仮説の自律的な生成と改良を行い、潜在的なメカニズム、設計原則、予期せぬ材料特性を明らかにします。本システムは、生物模倣材料分野において、従来の人間主導型研究方法を超える、学際的な関係性の発見能力を実証しています。

Memaryは、自律型エージェント向けに設計されたオープンソースのメモリレイヤーです。人間の記憶を模倣することで、エージェントの推論能力と学習能力を向上させます。Neo4jグラフデータベースを使用して知識を保存し、Llama IndexとPerplexityモデルを組み合わせて、知識グラフの検索能力を強化しています。Memaryの主な利点には、自動メモリ生成、メモリモジュール、システム改善、および記憶の遡及などが含まれ、最小限の開発者による既存エージェントとの統合を目指し、ダッシュボードを通じてメモリ分析とシステム改善の視覚化データを提供します。

MindSearchは、大規模言語モデル（LLM）に基づくマルチエージェントネットワーク検索エンジンフレームワークであり、Perplexity.ai Proと同等の性能を備えています。ユーザーは、閉じた大規模言語モデル（GPT、Claudeなど）またはオープンソースの大規模言語モデル（InternLM2.5-7b-chatなど）を使用して、簡単に独自の検索エンジンを展開できます。主な特徴は以下のとおりです。日常生活のあらゆる問題を解決し、Web上の知識を活用して深く広範な知識ベースの回答を提供します。詳細な解決策の経路を示し、最終的な応答の信頼性と可用性を向上させます。React、Gradio、Streamlit、Terminalなど、複数のインターフェースを含む最適化されたUIエクスペリエンスを提供します。WebSearcherの検索結果に基づいて、動的にグラフを構築し、ユーザーのクエリをグラフ内の原子的なサブクエリに分解し、段階的にグラフを拡張します。

aiwaves-cn/agentsは、データ駆動型の適応型言語エージェントに特化したオープンソースフレームワークです。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用されるコネクショニズム学習プロセスに着想を得て、記号学習によって言語エージェントを訓練するための体系的なフレームワークを提供します。このフレームワークは、逆伝播と勾配ベースの重み更新を実装し、言語ベースの損失、勾配、重みを使用し、マルチエージェントシステムの最適化をサポートします。

Praison AIは、様々な大規模言語モデル（LLM）アプリケーションのマルチエージェントシステムの作成とオーケストレーションを簡素化することを目的とした、低コードの集中型フレームワークです。使いやすさ、カスタマイズ性、人とAIのインタラクションを重視しています。Praison AIは、AutoGenやCrewAIなどのエージェントフレームワークを活用し、事前に定義された役割とタスクを通じて、複雑な自動化タスクを実現します。ユーザーはコマンドラインインターフェースまたはユーザーインターフェースを介してエージェントと対話し、カスタムツールを作成し、様々な方法で機能を拡張できます。

???? GenWorldsは、信頼性の高いマルチエージェントシステムを構築するためのオープンソースフレームワークです。カスタマイズ可能な環境、拡張可能なアーキテクチャ、プラグアンドプレイ型のコンポーネント、多様な認知プロセス、調整プロトコル、およびサードパーティGenWorldとの統合などを特徴としています。