Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.

Pillar는 지능형 멀티스텝 워크플로우의 개발과 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. 태스크 분해용 플래너, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 저장소, 외부 API 또는 커스텀 코드를 통해 행동을 수행하는 실행기 등을 갖추고 있습니다. 개발자는 YAML 또는 JSON으로 에이전트 파이프라인을 정의하고, 어떤 LLM 공급자든 통합할 수 있으며, 커스텀 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. Pillar는 비동기 실행과 컨텍스트 관리를 기본으로 지원하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 챗봇, 데이터 분석 도우미, 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 AI 기반 애플리케이션의 시장 출시 속도를 높입니다.

Whisprlist는 음성 명령을 활용하여 작업을 생성하고 구성하는 독특한 작업 관리 접근 방식을 제공합니다. 텍스트 입력과 수동 입력이 더 이상 필요 없습니다. 그냥 말해보세요, AI가 나머지를 처리합니다. 또한 매일의 의제를 강조하고 다가오는 작업을 보여주는 이메일을 전송합니다. 이 개인화된 도움은 생산적이고 조직적인 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다. 무료 플랜과 합리적인 요금의 프리미엄 플랜을 제공하는 Whisprlist는 작업 관리가 수월하고 효율적입니다.

Agent-FLAN은 작업을 기획 역할과 실행 역할로 나누어 정교한 AI 에이전트 기반 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 구성 파일을 통해 에이전트 행동과 워크플로우를 정의하며, 입력 포맷, 도구 인터페이스, 통신 프로토콜을 지정합니다. 기획 에이전트는 상위 수준의 작업 계획을 생성하고, 실행 에이전트는 API 호출, 데이터 처리 또는 대형 언어 모델을 활용한 콘텐츠 생성과 같은 구체적 작업을 수행합니다. 모듈형 구조는 플러그앤플레이 도구 어댑터, 사용자 지정 프롬프트 템플릿 및 실시간 모니터링 대시보드도 지원합니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 인기 LLM 제공업체와 통합이 원활하며, 개발자는 다양한 시나리오(자동 연구 도우미, 동적 콘텐츠 생성 파이프라인, 기업 프로세스 자동화 등)용 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

Agentic-AI는 OpenAI GPT와 같은 대형 언어 모델을 활용한 자율 에이전트 구축을 간소화하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 작업 계획, 메모리 지속성, 도구 통합을 위한 핵심 모듈을 제공하며, 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해할 수 있습니다. 플러그인 기반 맞춤형 도구(API, 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리 등)를 지원하여 외부 시스템과 상호작용하게 합니다. 사고 연쇄 추론 엔진이 계획과 실행 루프를 조율하고, 맥락에 따른 메모리 회수 및 동적 의사결정을 수행합니다. 개발자는 쉽게 에이전트 행동을 구성하고, 작업 로그를 감시하며, 기능을 확장하여 다양한 애플리케이션에 적합한 확장 가능하고 적응성 있는 AI 기반 자동화를 구현할 수 있습니다.

Agentic Solver는 대형 언어 모델(LLMs)을 활용하여 현실 문제를 해결하는 자율 AI 에이전트를 개발하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 작업 분해, 계획, 실행, 결과 평가용 컴포넌트를 제공하며, 고수준 목표를 일련의 행동으로 나눌 수 있습니다. 외부 API, 맞춤형 함수, 메모리 저장소를 통합하여 에이전트 기능을 확장할 수 있으며, 내장된 로깅과 재시도 메커니즘으로 내구성을 보장합니다. Python으로 작성됐으며, 모듈화된 파이프라인과 유연한 프롬프트 템플릿을 지원하여 실험 속도를 높입니다. 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 적합하며, 초기 구성, 도구 등록, 지속적인 모니터링과 성능 최적화까지 전체 라이프사이클을 간소화합니다.

AgentPilot는 자율 에이전트를 구축, 관리, 배포하기 위한 포괄적인 모노레포 솔루션을 제공합니다. 핵심에는 맞춤형 도구와 LLM 통합을 위한 확장 가능한 플러그인 시스템, 상호작용 간 맥락을 유지하는 메모리 관리 계층, 에이전트 작업을 순차적으로 수행하는 기획 모듈이 포함되어 있습니다. 사용자들은 CLI 또는 웹 대시보드를 통해 에이전트 설정, 실행 모니터링, 로그 검토를 할 수 있으며, 에이전트 오케스트레이션, 메모리 처리, API 연동의 복잡성을 추상화하여 고객 지원 자동화, 콘텐츠 생성, 데이터 처리 등 다양한 도메인에서 신속한 프로토타이핑과 서비스 배포를 지원합니다.

Agents-Deep-Research는 사용자 정의 목표를 하위 작업으로 분해하는 태스크 계획 엔진, 컨텍스트를 저장하고 검색하는 장기 메모리 모듈, 외부 API와 시뮬레이션 환경과 상호 작용할 수 있는 도구 통합 계층을 제공하여 자율 AI 에이전트 개발과 테스트를 간소화하도록 설계되었습니다. 또한 다양한 시나리오에서 에이전트 성능을 측정할 수 있는 평가 스크립트와 벤치마크 도구도 제공합니다. Python 위에 구축되고 다양한 LLM 백엔드에 적응 가능하며, 연구자와 개발자가 빠르게 새로운 에이전트 아키텍처를 프로토타입하고, 재현 가능한 실험을 수행하며, 제어된 환경에서 다양한 계획 전략을 비교할 수 있도록 합니다.

AppAgent는 수동 스크립팅 없이 스마트폰 애플리케이션을 작동하는 데 목적이 있는 다중모달 LLM 기반 프레임워크입니다. 화면 캡처, GUI 요소 감지, OCR 파싱, 자연어 계획을 통합하여 앱 레이아웃과 사용자 의도를 이해합니다. 이 프레임워크는 Android 장치 또는 에뮬레이터를 통해 터치 이벤트(탭, 스와이프, 텍스트 입력)를 발행하여 작업 흐름을 자동화합니다. 연구자와 개발자는 프롬프트를 사용자 지정하고, LLM API를 구성하며, 새 앱과 작업을 지원하는 모듈을 확장할 수 있어 적응적이고 확장 가능한 모바일 자동화를 실현합니다.

Autonomais는 작업 계획과 실행에 완전한 자율성을 갖춘 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 통합하여 계획을 생성하고, 맞춤형 파이프라인을 통해 행동을 조율하며, 메모리 모듈에 문맥을 저장하여 일관된 다단계 추론을 수행합니다. 개발자는 웹 스크래퍼, 데이터베이스, API와 같은 외부 도구를 플러그인하고, 사용자 정의 행동 핸들러를 정의하며, 구성 가능한 기술을 통해 에이전트 행동을 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로그 기록, 에러 처리, 단계별 디버깅을 지원하여 연구 작업, 데이터 분석, 웹 상호작용의 신뢰성 높은 자동화를 보장합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 통해 복잡한 의사결정과 동적 도구 활용이 가능한 전문 에이전트의 신속한 개발이 가능합니다.

CamelAGI는 자율형 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 맞춤형 도구용 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 지속성을 위한 장기 기억 통합, GPT-4 및 Llama 2와 같은 다수의 대형 언어모델 지원을 특징으로 합니다. 명시적 계획 및 실행 모듈을 통해 에이전트는 작업을 분해하고, 외부 API를 호출하며, 시간에 따라 적응할 수 있습니다. CamelAGI의 확장성 및 커뮤니티 중심 접근 방식은 연구 프로토타입, 운영 시스템, 교육 프로젝트에 모두 적합합니다.

Klee는 작업 흐름을 간소화하고 정보를 더 효과적으로 관리하려는 데스크탑 사용자를 위해 설계된 로컬 및 안전한 AI 애플리케이션입니다. 파일 조직, 메모 작성 및 작업 계획을 지원하는 고급 AI 기능을 통합하고 있습니다. 전통적인 클라우드 기반 애플리케이션과는 달리 Klee는 로컬에서 작동하여 사용자 데이터에 대한 완전한 제어를 보장합니다. 사용자가 친숙한 인터페이스를 갖춘 Klee는 AI의 강력한 기능과 사용 용이성을 결합하여 다양한 생산성 요구에 적합하도록 만들어졌습니다.

Layra는 다양한 도구와 메모리 저장소와 통합되는 모듈식 아키텍처를 제공하여 LLM 기반 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 작업을 하위 목표로 분해하는 플래너, 대화 및 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 연결하는 플러그인 시스템이 특징입니다. 또한 복잡한 워크플로우에서 협력하는 여러 에이전트 인스턴스 조정을 지원하며, 병렬 실행과 작업 위임을 가능하게 합니다. 도구, 메모리 및 정책 정의를 위한 명확한 추상화로 개발자는 고객 지원, 데이터 분석, RAG 등 다양한 분야의 지능형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM을 지원하며 백엔드 모델에 구애받지 않습니다.

Micro-agent는 대규모 언어 모델을 사용하여 정교한 AI 에이전트를 쉽게 생성할 수 있도록 설계된 가볍고 편향이 없는 JavaScript 라이브러리입니다. 에이전트, 도구, 플래너, 메모리 저장소와 같은 핵심 추상화를 제공하여 개발자가 맞춤형 대화 흐름을 구성할 수 있습니다. 에이전트는 외부 API 또는 내부 유틸리티를 도구로 호출하여 역동적 데이터 검색과 액션 수행이 가능하며, 단기 대화 메모리와 장기 영구 메모리 모두를 지원하여 세션 간 맥락을 유지합니다. 플래너는 사고 체인 과정을 조정하며 복잡한 작업을 도구 호출 또는 언어 모델 쿼리로 분해합니다. 구성 가능한 프롬프트 템플릿과 실행 전략으로, Micro-agent는 프론트엔드 웹 애플리케이션, Node.js 서비스 및 에지 환경에 원활히 적응하여 챗봇, 가상 비서 또는 자율 의사 결정 시스템을 위한 유연한 기반을 제공합니다.

MiniAgent는 고급 목표를 순차적인 단계로 분해하는 작업 계획 모듈, 각 단계를 순차적으로 실행하는 실행 컨트롤러, 웹 서비스, 데이터베이스, 사용자 지정 스크립트 등을 포함한 외부 도구 및 API와 통합하기 위한 기본 제공 어댑터를 갖춘 Python 기반의 최소한의 오픈소스 프레임워크입니다. 이와 함께 대화 또는 작업 맥락을 지속시키는 가벼운 메모리 관리 시스템도 갖추고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 액션 플러그인 등록, 정책 규칙 정의, 도구 기능 확장 등을 쉽게 수행할 수 있으며, OpenAI 모델이나 로컬 LLM 지원을 통해 챗봇, 디지털 워커, 자동화된 파이프라인의 신속한 프로토타입 제작이 가능합니다. 해당 프레임워크는 MIT 라이선스로 배포됩니다.

미션 맵퍼는 지구에서 위성 커버리가 언제 어디서 제공될지를 결정하기 위해 예측 분석을 사용하는 정교한 플랫폼입니다. 위성 데이터를 통합하고 예측 메커니즘을 다듬어, 위성 커버리지 타이밍에 대한 정확한 예측을 제공합니다. 이는 과학 연구, 통신 계획 및 기타 위성 의존 운영에 특히 유용합니다. 직관적인 인터페이스와 뛰어난 정확성 덕분에 위성 기반 활동에 관여하는 기관 및 민간 기업에 유용한 도구입니다.

Nagato AI는 작업 계획, 메모리 관리, 도구 통합을 결합하여 자율 워크플로를 조정하는 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자 정의 도구와 API를 정의하여 정보 검색, 작업 수행, 긴 세션 동안의 대화 맥락 유지가 가능합니다. 플러그인 아키텍처와 대화형 UI를 통해 연구 지원, 데이터 분석, 개인 생산성 향상, 자동 고객 지원 등 다양한 시나리오에 적응하며, 완전한 오픈 소스이며 개발자 친화적입니다.

Symbol-LLM은 상징적 메모리 저장소로 보강된 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트 구축을 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 복잡한 작업을 분해하는 플래너, 도구를 호출하는 이그제큐터, 그리고 상호작용 전체에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템이 포함되어 있습니다. 웹 검색, 계산기, 코드 실행과 같은 내장 도구 및 사용자 정의 도구의 간단한 API를 통해 다양한 분야(연구, 고객 지원, 워크플로우 자동화)에 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

AgentSmithy는 메모리 관리, 작업 계획 및 실행 오케스트레이션을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 AI 에이전트 개발 수명주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 Google Cloud Storage 또는 Firestore를 지속적 메모리로 활용하고, 이벤트 기반 트리거에는 Cloud Functions를, 확장 가능한 메시징에는 Pub/Sub를 사용합니다. 핸들러는 에이전트의 행동을 정의하며, 플래너는 다단계 작업 실행을 관리합니다. 가시성 모듈은 성능 지표와 로그를 추적합니다. 개발자는 맞춤 데이터 소스, 특화된 LLM 또는 도메인별 도구 강화에 플러그인을 통합할 수 있습니다. AgentSmithy의 클라우드 네이티브 구조는 고가용성과 탄력성을 보장하여 개발, 테스트 및 운영 환경에 원활한 배포를 가능하게 합니다. 내장된 보안 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 팀은 거버넌스를 유지하며 빠르게 지능형 에이전트 솔루션을 반복할 수 있습니다.

ElizaOS는 TypeScript 프로젝트 내에서 자율 AI 에이전트를 설계, 테스트, 배포할 수 있는 강력한 도구 세트를 제공합니다. 개발자는 에이전트의 성격, 목표, 메모리 계층을 정의하고, ElizaOS의 계획 시스템을 활용하여 작업 워크플로를 설계합니다. 모듈형 커넥터 구조는 Discord, Telegram, Slack, X 등 통신 플랫폼 및 Web3 어댑터와의 통합을 간소화합니다. ElizaOS는 OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini 등의 여러 LLM 백엔드를 지원하여 모델 간 전환이 원활하게 이루어지도록 합니다. 플러그인 지원은 커스텀 스킬, 로깅, 관찰 기능을 확장하며, CLI와 SDK를 통해 팀은 에이전트 구성 반복, 실시간 성능 모니터링, 클라우드 또는 온프레미스 환경에서의 배포 확장을 수행할 수 있습니다. ElizaOS는 고객 상호작용, 소셜 미디어 참여, 업무 프로세스 자동화를 자율 디지털 워커로 가능하게 합니다.