LeanAgent는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 의사결정을 위해 대형 언어 모델을 활용하는 내장 계획 모듈, 외부 API 또는 사용자 스크립트를 호출할 수 있는 확장 가능한 도구 통합 계층, 상호작용 동안 컨텍스트를 유지하는 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 개발자는 에이전트 워크플로우를 구성하고, 맞춤형 도구를 통합하며, 디버깅 유틸리티로 빠르게 반복하고, 다양한 도메인에 적합한 프로덕션 에이전트를 배포할 수 있습니다.

llama-cpp-agent는 완전히 오프라인에서 실행할 수 있는 오픈소스 C++ 프레임워크입니다. llama.cpp 추론 엔진을 활용하여 빠르고 저지연의 상호작용을 제공하며, 모듈식 플러그인 시스템, 구성 가능한 메모리, 작업 실행을 지원합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 통합하고, 다양한 로컬 LLM 모델 간 전환하며, 외부 의존성없이 프라이버시 중심의 대화형 도우미를 구축할 수 있습니다.

Playbooks AI는 선언형 플레이북 DSL을 통해 AI 에이전트를 구축하는 개발자 프레임워크입니다. 다양한 LLM, 맞춤형 도구, 메모리 저장소와의 통합을 지원하며, CLI와 웹 UI를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 정의하고 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하며 실행 상태를 모니터링할 수 있습니다. 주요 특징으로는 도구 라우팅, 상태 유지를 위한 메모리, 버전 관리, 분석, 다중 에이전트 협업이 있으며, 프로토타입 설계와 프로덕션 배포를 용이하게 합니다.

openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.

LLM-Agent는 LLM을 사용하여 지능형 에이전트를 구축하기 위한 구조적 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구를 정의하는 툴킷, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 모듈, 복잡한 작업 체인을 조율하는 실행기를 포함합니다. 에이전트는 API 호출, 로컬 프로세스 실행, 데이터베이스 쿼리, 대화 상태 관리가 가능합니다. 프롬프트 템플릿과 플러그인 훅을 통해 에이전트 행동을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 확장성을 위해 설계된 LLM-Agent는 새로운 도구 인터페이스, 사용자 정의 평가자, 동적 작업 라우팅을 지원하여 연구 자동화, 데이터 분석, 코드 생성 등을 가능하게 합니다.

MCP Agent는 언어 모델, 사용자 지정 도구, 데이터 소스를 통합하기 위한 모듈형 구성요소를 제공하며, 지능형 AI 기반 어시스턴트를 구축하는 데 튼튼한 기반을 제공합니다. 핵심 기능에는 사용자 의도에 따른 동적 도구 호출, 장기 대화를 위한 컨텍스트 인식 메모리 관리, 확장 가능한 플러그인 시스템이 포함되어 있습니다. 개발자는 입력 처리, 외부 API 호출, 비동기 워크플로 관리를 위한 파이프라인을 정의하면서 투명한 로그와 지표를 유지할 수 있습니다. 인기 LLM 지원, 구성 가능한 템플릿, 역할 기반 접근 제어를 통해 MCP Agent는 확장 가능하고 유지 관리를 용이한 AI 에이전트의 배포를 간소화합니다. 고객 지원 챗봇, RPA 봇, 연구 및 데이터 분석 봇 등 다양한 유스케이스에서 개발 속도를 높이고 일관된 성능을 보장합니다.

Agent-Go는 Go 환경에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 프레임워크입니다. OpenAI와 같은 LLM 공급자, 장기 맥락 유지를 위한 벡터 메모리 저장소, 사용자 요청을 실행 가능한 단계로 분해하는 유연한 플래너를 통합합니다. 개발자는 API, 데이터베이스 또는 셸 명령어를 통한 사용자 정의 도구를 정의하고 등록할 수 있으며, 에이전트는 이를 호출합니다. 대화 관리자는 대화 이력을 추적하고, 설정 가능한 플래너는 도구 호출과 LLM 상호작용을 조정합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 AI 기반 어시스턴트, 자동화 워크플로우 및 과제 지향 봇을 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.

Autonomous Agents는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 인식, 추론, 행동과 같은 핵심 구성 요소를 추상화하여 사용자 정의 도구, 메모리, 전략을 정의할 수 있게 합니다. 에이전트는 다단계 작업을 자율적으로 계획하고, 외부 API를 질의하며, 사용자 정의 파서를 통해 결과를 처리하고, 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동적 도구 선택, 순차 및 병렬 작업 실행, 메모리 영속성을 지원하여 데이터 분석, 연구, 이메일 요약, 웹 스크래핑 등에 강력한 자동화를 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 다양한 LLM 제공자 및 사용자 모듈과의 통합이 용이합니다.