Browser Operator는 자연어 명령을 이해하는 AI 기반 브라우저로 만듭니다. OpenAI API 키를 연결하여 URL 방문, 버튼 클릭, 양식 작성, 표 또는 목록 추출, 콘텐츠 다운로드가 가능합니다. 여러 단계를 하나의 워크플로우로 연결하고, 결과를 CSV 또는 JSON으로 내보내거나 예약도 할 수 있습니다. 모든 처리는 브라우저 내에서 로컬로 수행되어 빠른 응답과 데이터 프라이버시를 보장합니다. 코딩이 필요 없으며, 필요한 내용을 말하면 브라우저 오퍼레이터가 처리합니다.

Llamator는 메모리 모듈, 도구 통합, 동적 프롬프트 템플릿을 결합하여 유니파이드 파이프라인에서 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있는 오픈소스 JavaScript 라이브러리입니다. 계획, 액션 실행, 반영 루프를 조정하여 다단계 작업을 처리하며, 여러 LLM 공급자를 지원하고 API 호출 또는 데이터 처리를 위한 맞춤형 도구 정의를 허용합니다. Llamator를 사용하면 웹 또는 Node.js 애플리케이션 내에서 채팅봇, 개인 비서, 자동화 워크플로를 빠르게 프로토타이핑할 수 있으며, 모듈형 아키텍처로 확장과 테스트가 용이합니다.

Multi-Agents는 계획자, 실행자, 비평가와 같은 다양한 AI 에이전트들이 다단계 작업을 해결하기 위해 협력하는 구조적 환경을 제공합니다. 계획자 에이전트는 상위 목표를 하위 작업으로 분해하고, 실행자 에이전트는 외부 API 또는 도구와 상호작용하여 각 단계를 수행하며, 비평가 에이전트는 결과의 정확성과 일관성을 검토합니다. 메모리 모듈은 에이전트가 상호작용 간에 맥락을 저장할 수 있도록 하며, 메시징 시스템은 원활한 통신을 보장합니다. 이 프레임워크는 확장 가능하며 사용자는 맞춤 역할을 추가하거나 독점 도구를 통합하거나 LLM 백엔드를 교체할 수 있어 특정 용도에 맞게 조정 가능합니다.

SCOUT-2는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 자율 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 목표 분해, 작업 계획, 실행 엔진, 피드백 기반 반성 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 상위 목표를 정의하면 SCOUT-2는 자동으로 작업 트리를 생성하고, 작업자를 배치하여 실행하며, 진행 상황을 모니터링하고 결과에 따라 작업을 수정합니다. OpenAI API와 통합되며, 맞춤 프롬프트와 템플릿으로 확장하여 다양한 워크플로를 지원할 수 있습니다.

Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

Desktop Commander는 반복 작업을 줄이고 생산성을 높이기 위해 설계된 AI 데스크탑 자동화 에이전트입니다. 사용자는 ‘내 다운로드를 날짜별로 정리’ 또는 ‘이메일 열고 요약 작성’과 같은 간단한 명령을 입력하거나 말하며, 에이전트가 애플리케이션에서 실행합니다. 파일 작업, 애플리케이션 제어, 스크립트 실행, 시스템 설정 조정 등을 지원합니다. 맞춤형 워크플로우와 API 통합으로 개인 또는 기업용으로 적합하며, 복잡한 다단계 프로세스를 하나의 명령으로 수행할 수 있습니다.