Camel AI는 지능형 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 연결하고, 외부 도구와 API를 통합하며, 지식 그래프를 관리하고, 메모리를 지속하는 추상화 계층을 제공합니다. 개발자는 다중 에이전트 워크플로우를 정의하고, 작업을 하위 계획으로 분해하며, CLI 또는 웹 UI를 통해 실행을 모니터링할 수 있습니다. Python과 Docker를 기반으로 하여 LLM 제공자, 사용자 정의 도구 플러그인 및 하이브리드 계획 전략을 원활히 교체 가능하게 하여 자동화된 어시스턴트, 데이터 파이프라인, 자율 워크플로우 개발을 가속화합니다.

Odyssey는 협업형 다중 에이전트 시스템 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소에는 하위 작업을 정의하고 배포하는 태스크 매니저, 맥락과 대화 기록을 저장하는 메모리 모듈, LLM 기반 에이전트 조정을 담당하는 에이전트 컨트롤러, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 통합하는 도구 매니저가 포함됩니다. 개발자는 YAML 파일로 워크플로를 구성하고, 사전 구축된 LLM 커널(GPT-4, 로컬 모델 등)을 선택하며, 새로운 도구 또는 메모리 백엔드도 손쉽게 확장할 수 있습니다. Odyssey는 상호작용 기록, 비동기 작업 수행, 반복적 개선 루프를 지원하여 연구, 프로토타이핑, 실전 애플리케이션에 이상적입니다.

OmniMind0은 Python으로 작성된 포괄적 에이전트 기반 AI 프레임워크로서, 여러 자율 에이전트를 생성하고 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 데이터 검색, 요약, 의사결정 등 특정 작업을 처리하도록 구성할 수 있으며, Redis 또는 JSON 파일과 같은 플러그형 메모리 백엔드를 통해 상태를 공유합니다. 내장 플러그인 아키텍처는 외부 API 또는 사용자 정의 명령어로 기능 확장을 허용하며, OpenAI, Azure, Hugging Face 모델을 지원하고, CLI, REST API 서버 또는 Docker를 통해 유연하게 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

OpenAI Agent Swarm은 다양한 작업에 걸쳐 여러 GPT 기반 에이전트의 조정을 간소화하도록 설계된 모듈형 프레임워크입니다. 각 에이전트는 독립적으로 작동하며, 사용자 정의 가능 프롬프트와 역할 정의를 갖고 있습니다. Swarm 핵심은 에이전트 수명 주기, 메시지 전달 및 작업 스케줄링을 관리합니다. 이 플랫폼은 복잡한 워크플로우 정의, 실시간 에이전트 상호작용 모니터링, 결과를 일관된 출력으로 집계하는 도구를 포함합니다. 전문화된 에이전트에 워크로드를 분산시킴으로써 콘텐츠 생성, 연구 분석, 자동 디버깅, 데이터 요약 등 복잡한 문제 해결 시나리오를 처리할 수 있습니다. OpenAI API와 원활히 통합되어 개발자가 오케스트레이션 인프라를 구축하지 않고도 다중 에이전트 시스템을 빠르게 배포할 수 있습니다.

PettingZoo 게임을 위한 강화 학습 에이전트는 Python 기반 코드 라이브러리로, PettingZoo 환경에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 RL용 DQN, PPO 및 A2C 알고리즘을 즉시 제공하며 표준화된 훈련 및 평가 스크립트, 조정 가능한 하이퍼파라미터, TensorBoard 로깅, 경쟁 및 협력 게임 지원 등을 갖추고 있습니다. 연구원과 개발자는 이 저장소를 클론하여 환경 및 알고리즘 파라미터를 조정하고, 훈련 세션을 실행하며, 메트릭을 시각화하여 빠르게 실험하고 비교할 수 있습니다.

RinSim은 다수의 자율 에이전트를 갖춘 동적 물류 시나리오 모델링에 집중된 모듈형 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 사용자는 그래프 구조를 통해 도로 네트워크를 정의하고, 배터리 제한이 있는 전기 차량을 포함하는 차량 함대를 구성하며, 확률적 요청 발생을 시뮬레이션할 수 있습니다. 디스크리트 이벤트 구조는 정밀한 타이밍과 이벤트 관리를 보장하며, 내장된 라우팅 알고리즘과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동으로 폭넓은 실험이 가능합니다. RinSim은 이동 시간, 에너지 소비, 서비스 수준 등의 출력 지표를 지원하고, 실시간 및 후처리 분석을 위한 시각화 모듈도 포함되어 있습니다. 확장 가능한 설계로 맞춤형 알고리즘의 통합, 대규모 차량 함대로의 확장, 재현 가능 연구 워크플로우를 가능하게 하며, 학계와 산업계의 모빌리티 전략 최적화에 필수적입니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.

ROCKET-1은 첨단 다중 에이전트 시스템 구축을 위한 오픈 소스 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 모듈형 API를 사용하여 에이전트 파이프라인을 정의할 수 있으며, 언어 모델, 플러그인, 데이터 저장소의 원활한 연계를 지원합니다. 핵심 기능은 세션 간 맥락 유지를 위한 의미 기억, 외부 API 및 데이터베이스에 대한 동적 도구 통합, 성능 지표를 추적하는 내장 모니터링 대시보드를 포함합니다. 개발자는 최소한의 코드로 워크플로우를 사용자 정의하고, 컨테이너화된 배포를 통해 수평 확장하며, 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있습니다. ROCKET-1은 실시간 디버깅, 자동 재시도, 보안 제어를 지원하여 고객 지원 봇, 연구 지원자, 기업 자동화 작업에 적합합니다.

Vagent.io는 음성 명령을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트와 상호작용하기 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 타이핑하는 대신 자연어를 통해 AI 에이전트와 쉽게 소통할 수 있습니다. 해당 플랫폼은 간단한 웹 후크와 통합되며 OpenAI를 사용하여 고품질 음성 인식과 60개 이상의 언어를 지원합니다. 데이터 개인 정보 보호가 우선시되며, 등록이 필요하지 않고 모든 데이터가 사용자 장치에 저장됩니다. Vagent.io는 다양한 백엔드와 연결하고 보다 복잡한 작업을 위한 모듈식 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 높은 유연성을 제공합니다.

Saiki는 YAML 선언적 정의를 통해 복잡한 AI 기반 워크플로우를 구축하는 오픈 소스 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 각 에이전트는 작업 수행, 외부 서비스 호출 또는 다른 에이전트를 연결하는 체인 형태의 시퀀스를 수행할 수 있습니다. Saiki는 내장 REST API 서버, 실행 추적, 상세 로그, 실시간 모니터링을 위한 웹 기반 대시보드를 제공합니다. 재시도, 폴백, 커스텀 확장 기능을 지원하여 견고한 자동화 파이프라인의 반복, 디버깅, 확장을 용이하게 합니다.

Salieri는 다중 에이전트 애플리케이션을 통해 AI 프로젝트의 개발을 간소화하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 고급 AI 기술을 활용함으로써 Salieri는 생산성과 효율성을 높여 팀의 워크플로 자동화를 쉽게 만들어 줍니다. Salieri의 직관적인 디자인과 강력한 기능은 사용자가 세부적인 아이디어를 대화형으로 포함된 이야기로 변환할 수 있게 해 줍니다. 이는 내러티브 중심의 프로젝트, 게임 및 기타 용도에 적합합니다. 강력하고 효율적인 시스템을 제공하며, Salieri는 지식 그래프 및 형식 엔진을 통합하여 AI 모델의 정확성과 비용 효율성을 개선합니다.

SARL은 의사결정 지원과 함께 Eclipse IDE의 동적 지원을 제공하며, 에디터 지원, 코드 생성, 디버깅 및 테스팅 도구를 포함합니다. 런타임 엔진은 시뮬레이션 프레임워크(예: MadKit, Janus) 및 로봇공학과 IoT의 실제 시스템을 대상으로 할 수 있습니다. 개발자는 모듈식 기술과 프로토콜을 조합하여 복잡한 MAS 애플리케이션을 구조화하고 적응형 분산 AI 시스템의 개발을 단순화할 수 있습니다.

셰퍼딩은 강화 학습 연구자와 개발자를 위해 설계된 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크로, 콘티뉴어스 또는 디스크리트 공간에서 플랭킹, 수집, 분산 목표 그룹과 같은 행동을 수행하도록 에이전트를 훈련시킵니다. 모듈식 보상 설계, 환경 파라미터 설정, 훈련 성능을 모니터링하는 로깅 유틸리티를 포함하며, 사용자 정의 장애물, 동적 에이전트 군집, 맞춤 정책을 TensorFlow 또는 PyTorch로 정의할 수 있습니다. 시각화 스크립트는 궤적 차트와 에이전트 상호작용의 비디오를 생성합니다. 셰퍼딩의 모듈식 설계 덕분에 기존 RL 라이브러리와 원활히 통합되어 재현 가능한 실험, 새로운 협력 전략 벤치마킹, 빠른 AI 기반 목양 솔루션 프로토타이핑이 가능합니다.

SonAgent는 Python에서 AI 에이전트를 구축, 구성 및 실행하기 위해 설계된 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. 메모리 저장, 도구 래퍼, 계획 논리, 비동기 이벤트 처리를 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 등록, 언어 모델 통합, 장기 에이전트 메모리 관리, 여러 에이전트를 조정하여 복잡한 작업에 협력하게 할 수 있습니다. SonAgent의 모듈화된 설계는 대화형 봇, 워크플로우 자동화, 분산 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.

OpenAI Swarm은 다수의 AI 에이전트 간 병렬 실행과 합의 기반 의사결정을 가능하게 하는 다목적 오케스트레이션 라이브러리입니다. 작업을 개별 모델 인스턴스로 브로드캐스트하고, 그들의 출력을 집계하며, 구성 가능한 투표 또는 랭킹 방식을 적용하여 최고 점수를 받은 결과를 선택합니다. 개발자는 에이전트 수, 투표 임계값, 모델 조합을 조절하여 신뢰도를 높이고 편향을 완화하며 해결책 품질을 개선할 수 있습니다. Swarm은 연쇄 응답, 반복 피드백 루프, 상세 추론 기록을 지원하여 요약, 분류, 코드 생성, 복잡한 추론 태스크의 성능을 집단 지성으로 향상시킵니다.

Swarm Simulator는 실시간 멀티 에이전트 실험을 위한 맞춤형 환경을 제공합니다. 사용자는 정렬, 결합, 분리의 핵심 행동 파라미터를 조정하고, 시각적 캔버스에서 출현하는 역동성을 관찰할 수 있습니다. 인터랙티브 UI 슬라이더, 에이전트 수의 동적 조정, 데이터 내보내기를 지원하며, 교육 시연, 연구 프로토타입 제작 또는 취미로 군집 지능 원리 탐구에 적합합니다.

Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.

SuperSwarm은 여러 전문 에이전트가 실시간으로 통신하고 협력하는 AI 기반 워크플로우를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 주요 컨트롤러 에이전트가 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하고 이를 전문가 에이전트에게 할당하는 동적 작업 분해를 지원합니다. 에이전트는 컨텍스트를 공유하고, 메시지를 전달하며, 중간 결과를 기반으로 접근 방식을 적응시킬 수 있습니다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드, RESTful API, CLI를 제공하여 배포 및 모니터링을 수행합니다. 개발자는 사용자 정의 역할을 정의하고, 군집 토폴로지를 구성하며, 플러그인을 통해 외부 도구와 통합할 수 있습니다. SuperSwarm은 컨테이너 오케스트레이션을 이용하여 수평 확장을 수행하며, 무거운 작업 부하에서도 견고한 성능을 보장합니다. 로그, 지표 및 시각화를 통해 에이전트 간 상호작용을 최적화하여 고급 연구, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 의사결정 프로세스 등에 적합합니다.

xBrain은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 생성, 구성, 오케스트레이션하는 모듈러 구조를 제공합니다. 사용자들은 데이터 검색, 분석 또는 생성과 같은 특정 능력을 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 워크플로우에 조합하여 각 에이전트가 통신하고 작업을 위임하도록 합니다. 프레임워크에는 비동기 실행을 관리하는 스케줄러, 외부 API 통합을 위한 플러그인 시스템, 실시간 모니터링과 디버깅용 로그 메커니즘이 포함됩니다. xBrain의 유연한 인터페이스는 맞춤형 메모리 구현과 에이전트 템플릿을 지원하여 다양한 도메인에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다. 챗봇과 데이터 파이프라인, 연구 실험 등에 활용하여 최소한의 반복 코드를 통해 복잡한 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.

MultiAgentModel은 멀티에이전트 시나리오를 위한 맞춤형 환경 및 에이전트 클래스를 정의하는 통합 API를 제공합니다. 개발자는 관측 및 행동 공간, 보상 구조, 통신 채널을 지정할 수 있습니다. PPO, DQN, A2C와 같은 인기 RL 알고리즘을 기본 지원하여 최소한의 구성으로 훈련할 수 있습니다. 실시간 시각화 도구를 통해 에이전트 상호작용과 성능 지표를 모니터링합니다. 모듈식 아키텍처는 새로운 알고리즘과 맞춤형 모듈의 손쉬운 통합을 가능하게 하며, 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 유연한 구성 시스템, 실험 추적을 위한 로깅 유틸리티, 원활한 포터블성을 위한 OpenAI Gym 환경과의 호환성을 포함합니다. 사용자들은 공유 환경에서 협력하거나, 기록된 세션을 재생하여 분석할 수 있습니다.