Web LLM Assistant는 브라우저를 AI 추론 플랫폼으로 변환하는 경량의 오픈소스 프레임워크입니다. WebGPU와 WebAssembly 백엔드를 활용하여 서버 없이 클라이언트 기기에서 직접 LLM을 실행하여 프라이버시와 오프라인 기능을 보장합니다. 사용자는 LLaMA, Vicuna, Alpaca 등 모델을 임포트하고 전환하며, AI와 채팅하고 스트리밍 응답을 볼 수 있습니다. 모듈형 React 기반 UI는 테마, 대화 기록, 시스템 프롬프트 및 커스텀 동작을 위한 플러그인 확장을 지원합니다. 개발자는 인터페이스를 커스터마이징하고 외부 API를 통합하며 프롬프트를 조정할 수 있습니다. 배포는 정적 파일 호스팅만 필요하며, 백엔드 서버는 필요하지 않습니다. Web LLM Assistant는 현대 웹 브라우저에서 고성능의 로컬 추론을 가능하게 하여 AI의 민주화를 실현합니다.

Minimalist Agent는 파이썬에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 기본 프레임워크입니다. LangChain의 에이전트 클래스와 OpenAI의 API를 활용하여 다단계 추론, 도구의 동적 선택, 함수 실행을 수행합니다. 리포지토리를 클론하고, OpenAI API 키를 구성하며, 사용자 지정 도구 또는 엔드포인트를 정의하고, CLI 스크립트를 통해 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 설계는 명확성과 확장성을 강조하며, 핵심 에이전트 행동의 학습, 수정, 확장이 용이합니다.

InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.

js-agent는 개발자에게 JavaScript에서 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 미니멀하면서도 강력한 툴킷을 제공합니다. 대화 메모리, 함수 호출 도구, 사용자 지정 가능한 기획 전략, 오류 처리용 추상화를 제공하며, 프로ンプ트 구성, 상태 관리, 외부 API 호출, 복잡한 에이전트 동작 조정을 간단하고 모듈화된 API를 통해 빠르게 할 수 있습니다. Node.js 환경에서 실행되도록 설계되었으며, OpenAI API와 원활하게 통합되어 지능적이고 컨텍스트 인지적인 에이전트를 지원합니다.

실제 작업에서 LlamaSim은 Llama 모델을 사용하는 여러 AI 에이전트를 정의하고, 상호작용 시나리오를 설정하며, 제어된 시뮬레이션을 실행할 수 있게 해줍니다. 간단한 파이썬 API를 사용하여 에이전트의 성격, 의사결정 로직, 통신 채널을 사용자 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 프롬프트 구성, 응답 분석, 대화 상태 추적을 자동으로 처리합니다. 모든 상호작용을 기록하며 응답 일관성, 작업 완료율, 지연 시간 등의 내장 평가 지표를 제공합니다. 플러그인 아키텍처를 통해 외부 데이터 소스와 통합하거나, 사용자 정의 평가 함수를 추가하거나, 에이전트 능력을 확장할 수 있습니다. LlamaSim의 가벼운 핵심은 로컬 개발, CI 파이프라인, 클라우드 배포에 적합하며, 재현 가능한 연구와 프로토타입 검증을 가능하게 합니다.