BoundaryML/baml
The programming language for agents
What it solves
BAML は、LLM の出力の不安定さと予測不能性を解決します。AI エージェント向けに特別に設計された構造化プログラミング言語を提供することで、ミスを減らし、「garbage outputs」を排除し、型が実行時に危険なキャストを必要とせずに維持されることを保証します。
How it works
BAML は、Rust のような型システムと Go のような並行処理（green threads）を組み合わせた特化型言語として機能します。開発者はエージェントのロジックと型を定義し、それらは静的にエラーを分析できます。スタンドアロン言語として使用することも、Python、TypeScript、Go、C#、Java などの言語からの呼び出しを通じて、既存のプロジェクトに段階的に統合することが可能です。
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Who it's for
厳格な型安全性、高いパフォーマンス、およびテストと評価のための専用環境を必要とする AI エージェントを構築するソフトウェアエンジニア向けです。
Highlights
any 型や危険なキャストを排除する、強力で静的な型システム。- 組み込みのテストおよびエバリュエーションフレームワーク。
- エージェント専用の組み込み標準ライブラリ。
- 高パフォーマンスなコンパイルと、colorless concurrency（色なし並行処理）。
- TS, Py, Go, C#, Java とのマルチ言語相互運用性。
関連
- プロジェクト
microsoft/agent-frameworkMicrosoft Agent Framework は、Python、.NET、Go で本番グレードの AI エージェントとマルチエージェントワークフローを構築するためのオープンソース SDK です。プロバイダーに依存しない LLM アクセス、グラフベースのオーケストレーション、ミドルウェア、OpenTelemetry による可観測性、宣言型 YAML エージェント、スキル統合、Azure または Microsoft Foundry での簡単なホスティングを提供します。
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liquidos-ai/AutoAgentsRust で書かれた高性能・モジュール式マルチエージェントフレームワーク。構造化ツール呼び出し、ローカル/クラウド LLM バックエンド、安全なエージェント実行をサポートします。
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confident-ai/deepevalDeepEval は、チャットボット、エージェント、RAG パイプライン、マルチモーダル生成器など、あらゆる LLM ベースのアプリケーションに対して pytest スタイルのテストを記述できるオープンソースの Python フレームワークです。研究に裏付けられた数十のメトリクス（例：G-Eval、JevEval、タスク完了、幻覚、バイアス）が同梱されており、任意のモデルでローカルに実行でき、カスタムメトリクスを追加することもできます。このライブラリは人気のツールキット（LangChain、OpenAI、Anthropic、LlamaIndex など）と統合し、モデル呼び出しを自動的にトレースして、エンドツーエンドおよびステップレベルの評価を可能にします。テストは CLI から実行でき、CI/CD に適合し、商用の Confident AI プラットフォームにリンクして本番環境のモニタリングを行うこともできます。LLM アプリケーションに定量的な品質ゲートを必要とする開発者やチームに最適です。