ANAC-agents는 ANAC 자동 협상 에이전트 대회(ANAC)를 위해 여러 협상 에이전트 구현을 중앙 집중화한 Python 기반 프레임워크입니다. 리포지토리 내 각 에이전트는 유틸리티 모델링, 제안 생성, 양보 전략, 수락 기준에 대해 뚜렷한 전략을 구현하여 비교 연구와 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다. 사용자들은 맞춤 이슈와 선호 프로필이 있는 협상 도메인을 정의한 후 쌍방 협상 또는 토너먼트 형식 경쟁을 시뮬레이션할 수 있습니다. 도구키트에는 설정 스크립트, 평가 지표, 협상 역학 분석을 위한 로깅 유틸리티가 포함되어 있으며, 연구자와 개발자는 기존 에이전트를 확장하거나 새로운 알고리즘을 시험하며, 외부 학습 모듈을 통합하여 전략적 결정과 자동 협상 분야의 혁신을 가속화할 수 있습니다.

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.

Swarms SDK는 대형 언어 모델을 사용하는 협력적 다중 에이전트 시스템의 생성, 구성, 실행을 간소화합니다. 개발자는 연구원, 종합자, 비평가와 같은 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 이들을 메시지를 교환하는 소집단(스웜)으로 그룹화합니다. SDK는 스케줄링, 컨텍스트 지속성, 메모리 저장을 처리하여 반복적인 문제 해결을 가능하게 합니다. OpenAI, Anthropic 및 기타 LLM 제공자와의 원활한 통합을 지원하며, 로깅, 결과 집계, 성능 평가를 위한 유틸리티를 제공합니다.

Esquilax는 복잡한 AI 에이전트 워크플로우 구축과 오케스트레이션을 위해 설계된 가벼운 TypeScript 프레임워크입니다. 명확한 API를 통해 에이전트를 선언적으로 정의하고, 메모리 모듈을 할당하며, API 호출 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 커스텀 플러그인 액션을 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 처리와 다중 에이전트 조정을 지원하며, 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 프로세스 생성을 간소화합니다. 이벤트 기반 아키텍처를 통해 작업을 체인하거나 동적으로 트리거하며, 로그 및 디버깅 도구가 에이전트 상호작용을 완벽하게 파악할 수 있도록 합니다. 보일러플레이트 코드를 추상화하여 팀이 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑을 할 수 있도록 돕습니다.

Journalizr는 세계 최고의 음성 기록 및 마음챙김 프롬프트를 통해 저널링 프로세스를 간소화하는 디지털 저널링 앱입니다. 접근성에 초점을 맞추어 설계되었으며, 난독증과 ADHD를 가진 개인들이 저널링 습관을 쉽게 형성할 수 있도록 돕습니다. 완전히 무료이며 사용 제한이 없고, 저널링을 위한 필수 기능만을 남겨 번거로움 없는 경험을 제공합니다. Journalizr는 지속적으로 성장하고 개선하여 사용자가 최고의 저널링 도구를 가질 수 있도록 합니다.

Multi-Agent-LLM은 대규모 언어 모델 기반 여러 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 개별 에이전트에 고유한 페르소나, 메모리 저장소 및 외부 도구 또는 API와의 통합을 정의할 수 있습니다. 중앙의 AgentManager는 통신 루프를 관리하여 에이전트들이 공유 환경 내에서 메시지를 교환하며 협력하여 복잡한 목표를 달성할 수 있게 합니다. 프레임워크는 LLM 제공자(OpenAI, Hugging Face 등) 교체, 유연한 프롬프트 템플릿, 대화 기록, 단계별 도구 컨텍스트를 지원합니다. 개발자는 로깅, 오류 처리, 동적 에이전트 생성과 같은 내장 유틸리티를 활용하여 다단계 워크플로우, 연구 작업, 의사결정 파이프라인을 확장 가능하게 자동화할 수 있습니다.

RL Shooter는 ViZDoom과 OpenAI Gym API를 통합하는 파이썬 기반 프레임워크로, FPS 게임을 위한 유연한 강화 학습 환경을 만듭니다. 사용자는 사용자 정의 시나리오, 맵, 보상 구조를 정의하여 탐색, 타겟 감지, 사격 작업에 사용할 수 있습니다. 조정 가능한 관찰 프레임, 행동 공간, 로깅 기능을 갖추고 있어 Stable Baselines 및 RLlib과 같은 인기 딥 RL 라이브러리를 지원하며, 성능 추적과 실험 재현성을 보장합니다.

Super-Agent-Party는 각 에이전트가 계획, 조사, 초안 작성, 검토 등 고유 역할을 수행하는 파티 객체를 정의할 수 있게 합니다. 각각의 에이전트는 사용자 정의 프롬프트, 도구, 모델 파라미터로 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 라우팅과 공유 맥락을 관리하여, 에이전트들이 하위 작업에 대해 실시간으로 협력할 수 있도록 지원합니다. 타사 서비스용 플러그인 연동, 유연한 오케스트레이션 전략, 오류 처리 루틴도 지원됩니다. 직관적인 API를 통해 사용자는 동적으로 에이전트를 추가하거나 제거하며, 워크플로우를 연결하고 에이전트 상호작용을 시각화할 수 있습니다. Node.js 기반이고 주요 클라우드 제공 업체와 호환되어 확장성과 유지보수성이 뛰어난 AI 다중 에이전트 시스템 개발을 간소화합니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

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.

LiteMultiAgent는 각각 고유한 역할과 책임이 부여된 여러 AI 에이전트를 병렬 또는 순차적으로 구축하고 실행할 수 있는 모듈식 SDK를 제공합니다. 내장 메모리 저장소, 메시징 파이프라인, 플러그인 어댑터, 실행 루프를 갖추어 복잡한 에이전트 간 통신을 관리합니다. 사용자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 외부 도구 또는 API를 플러그인하며, 로그를 통해 대화를 모니터링할 수 있습니다. 프레임워크의 경량 설계와 종속성 관리 덕분에 신속한 프로토타이핑과 협력 AI 워크플로우의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

NeuralABM은 PyTorch를 활용하여 신경망을 에이전트 기반 모델링에 통합하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 사용자는 에이전트 구조를 신경 모듈로 지정하고, 환경 역학을 정의하며, 시뮬레이션 단계별 역전파를 통해 에이전트 행동을 훈련시킬 수 있습니다. 이 프레임워크는 사용자 정의 보상 신호, 커리큘럼 학습, 동기식 또는 비동기식 업데이트를 지원하여 자발적 현상 연구를 가능하게 합니다. 로그 기록, 시각화, 데이터 세트 내보내기 유틸리티를 통해 연구자와 개발자는 에이전트 성능을 분석하고, 모델 디버깅, 시뮬레이션 설계 반복이 가능합니다. NeuralABM은 강화 학습과 ABM의 결합을 사회 과학, 경제학, 로봇공학, 게임 NPC 행동 등 다양한 응용 분야에 쉽게 통합할 수 있도록 모듈식 구성요소를 제공하며, 환경 커스터마이징, 다중 에이전트 인터랙션, 외부 데이터셋 또는 API 연동을 지원하여 현실 세계 시뮬레이션도 가능하게 합니다. 오픈 설계는 실험 구성과 버전 관리 통합을 통해 재현성과 협업을 촉진합니다.

에이전트 지향 아키텍처(AOA)는 개발자가 지능형 다중 에이전트 시스템을 구축하고 유지하는 데 사용할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 에이전트는 상태, 행동 및 상호 작용 패턴을 캡슐화하며 비동기 메시지 버스를 통해 통신합니다. AOA는 에이전트 등록, 탐색, 매칭 모듈을 포함하여 동적 서비스 구성을 가능하게 합니다. 행동 모델링은 유한 상태 기계, 목표 기반 계획, 이벤트 기반 트리거를 지원합니다. 프레임워크는 생성, 일시 중단, 이동 및 종료와 같은 에이전트 라이프사이클 이벤트를 처리합니다. 내장 모니터링과 로깅은 성능 튜닝과 디버깅을 용이하게 합니다. AOA의 플러그인 가능한 전송 계층은 TCP, HTTP, 맞춤 프로토콜을 지원하여 온프레미스, 클라우드 또는 엣지 배포에 적합하게 만듭니다. 인기 라이브러리와의 통합으로 데이터 처리와 AI 모델 통합이 원활하게 이루어집니다.

Agent-Squad는 모듈형 Python 프레임워크로, 팀이 복잡한 작업 수행을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 실행할 수 있게 합니다. 핵심적으로, Agent-Squad는 데이터 수집기, 요약기, 코더, 검증기 등 다양한 에이전트 프로필을 설정하고, 이들이 정의된 채널을 통해 소통하며 메모리 컨텍스트를 공유할 수 있도록 합니다. 높은 목표를 하위 작업으로 분해함으로써, 프레임워크는 병렬 처리를 조율하고 LLM과 외부 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 도구와 연계합니다. 개발자는 워크플로우를 JSON 또는 코드로 정의하고, 에이전트 상호작용을 모니터링하며 내장된 로깅 및 평가 도구를 통해 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.