GPTMe는 대화 컨텍스트를 유지하고 외부 툴을 통합하며 일관된 API를 노출하는 강력한 플랫폼입니다. 개발자는 가벼운 파이썬 패키지를 설치하고, 플러그 앤 플레이 방식의 메모리 백엔드를 갖춘 에이전트를 정의하며, 커스텀 툴(예: 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업)을 등록하고, 로컬 또는 클라우드 서비스로 배포할 수 있습니다. GPTMe는 세션 추적, 다단계 추론, 프롬프트 템플릿, 모델 전환을 처리하며, 고객 서비스, 생산성 향상, 데이터 분석 등 위한 본격적인 어시스턴트를 제공합니다.

ImageAgent는 텍스트-이미지 생성, 이미지 편집(인페인팅, 스타일 전송), 이미지 분석(캡셔닝, 객체 탐지)을 수행하는 Python 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다. LangChain과 유사한 오케스트레이션을 사용하여 여러 단계를 자율적으로 관리하며, 프롬프트 파싱을 처리하고 맞춤형 도구 및 파이프라인으로 확장할 수 있습니다.

llm-ReAct는 대형 언어 모델을 위한 ReAct(Reasoning and Acting) 아키텍처를 구현하여, 사슬 사고 추론과 외부 도구 실행, 메모리 저장을 원활하게 통합합니다. 개발자는 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업, 계산기 등 맞춤형 도구 모음을 구성하고, 필요시 도구를 호출하여 정보를 조회하거나 처리하는 다단계 작업을 계획할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태와 과거 작업을 저장하여 맥락에 기반한 행동을 지원합니다. 모듈화된 Python 코드와 OpenAI API 지원으로, llm-ReAct는 문제 해결, 워크플로 자동화, 풍부한 컨텍스트 제공 응답에 적합한 지능형 에이전트 실험 및 배포를 간소화합니다.

mini-agi는 최소한의 모듈형 프레임워크를 제공하여 자율 AI 에이전트 생성 과정을 쉽게 만듭니다. 파이썬으로 작성되었으며, OpenAI의 언어 모델을 활용하여 고수준 목표를 해석하고 하위 작업으로 분해하며, HTTP 요청, 파일 작업 또는 사용자 지정 작업과 같은 도구 호출을 조율합니다. 이 프레임워크는 에이전트 상태 및 결과를 추적하는 메모리 저장소, 비용 기반 히유레스틱을 이용한 작업 분해 플래너, 그리고 도구를 순차적으로 호출하는 실행 모듈을 포함합니다. 구성 파일로 커스텀 도구를 삽입하거나, 프롬프트 템플릿을 정의하거나, 계획 깊이를 조정할 수 있습니다. mini-agi의 가볍고 유연한 구조는 연구 쿼리 수행, 워크플로우 자동화 또는 코드를 자율 생성하는 AI 에이전트의 프로토타입에 적합합니다.

SuperBot은 개발자가 Python과 명령줄을 통해 자율적이고 컨텍스트 인식이 가능한 어시스턴트를 배포할 수 있게 하는 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 채팅 모델과 메모리 시스템, 함수 호출 기능, 플러그인 아키텍처를 통합합니다. 에이전트는 셸 명령을 실행하고, 코드를 구동하며, 파일과 상호작용하고, 웹 검색을 수행하며, 대화 상태를 유지할 수 있습니다. SuperBot은 복잡한 워크플로를 위한 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 모두 간단한 Python 스크립트와 CLI 명령으로 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 설계로 맞춤형 도구를 추가하고, 작업을 자동화하며, 외부 API와 통합하여 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

ToolAgents는 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 대형 언어 모델과 외부 도구를 통합하는 모듈식 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 문서 분석 등 작업의 엔드포인트를 통해 도구를 등록합니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고, LLM의 출력을 기반으로 도구를 동적으로 호출하거나 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 순차 및 병렬 작업 수행, 오류 처리, 사용자 정의 플러그인 확장을 지원하며, Python 기반 API를 통해 데이터를 검색하고 콘텐츠를 생성하며 스크립트를 실행하고 문서를 처리하는 지능형 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 간소화하여 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 자동화를 가능하게 합니다.

Whiz는 복잡한 대화 및 작업 지향 워크플로우를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. Whiz를 사용하는 개발자는 도구 — Python 함수 혹은 외부 API — 를 정의하고, 사용자 요청 처리 시 호출할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 컨텍스트를 캡처하여 일관된 다중 턴 상호작용을 가능하게 합니다. 역동적 계획 엔진은 목표를 실행 가능한 단계로 분해하며, 유연한 인터페이스는 커스텀 정책, 도구 레지스트리, 메모리 백엔드 주입을 허용합니다. Whiz는 임베딩 기반 의미 검색을 지원하여 관련 문서를 검색하고, 감사성을 위한 로깅과 확장을 위한 비동기 실행도 제공합니다. 완전한 오픈소스인 Whiz는 Python이 구동되는 어디서든 배포 가능하며, 고객지원 챗봇, 데이터 분석 어시스턴트 또는 도메인 전문 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.

기업 AI 에이전트 스펙은 에이전트 정체성, 설명, 트리거, 메모리 관리 및 지원 도구에 대한 매니페스트 스키마를 포함한 포괄적 사양을 정의합니다. 이 프레임워크는 JSON 기반 도구 정의 형식, 파이프라인 및 워크플로우 오케스트레이션 가이드라인, 및 일관된 배포를 위한 버전 관리 기준을 포함합니다. 사용자 정의 도구 등록, 보안 및 거버넌스 모범 사례, 다양한 런타임과의 통합을 통해 확장성을 지원합니다. 오픈 표준을 따르면, 팀은 여러 환경에서 AI 에이전트를 구축, 공유 및 유지하여 협업, 확장성, 일관된 개발 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

LocalAgent는 최신 LLM을 활용하여 사용자의 프롬프트를 해석하고 로컬 머신에서 동작을 수행합니다. 파일 검색 및 편집, 셸 명령 실행, 웹 검색, 등록된 사용자 도구와의 상호작용이 가능합니다. 세션 간 맥락을 유지하며 이전 작업과 변수를 기억합니다. 개발자는 터미널을 벗어나지 않고 프로젝트 생성, 코드 리팩토링, 환경 설정 자동화 등을 신속하게 수행할 수 있습니다. 모듈식 설계로 로컬 또는 원격 모델 API와 쉽게 통합하거나 맞춤형 작업 환경을 확장할 수 있습니다.

OpenAI Agents는 OpenAI의 언어 모델을 지원하는 모듈형 환경으로서, 개발자는 메모리 저장소, 맞춤 도구 또는 플러그인 등록, 다중 에이전트 협력 조율, 내장 로깅을 통한 실행 모니터링이 가능합니다. 프레임워크는 API 호출, 컨텍스트 관리, 비동기 작업 스케줄링을 처리하여 데이터 추출, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 연구 지원과 같은 복잡한 AI 기반 작업의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

ZhipuAI Agent to OpenAI는 ZhipuAI의 채팅 완료 서비스를 OpenAI 스타일의 에이전트 인터페이스와 연결하기 위해 설계된 전문 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 기능 호출 패러다임을 모방한 Python SDK를 제공하며, 써드파티 도구 통합을 지원합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 정의하고, 외부 API를 호출하며, 여러 턴에 걸쳐 대화 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 프레임워크는 요청 오케스트레이션, 동적 프롬프트 구성 및 응답 파싱을 처리하여 OpenAI의 ChatCompletion 포맷에 호환되는 구조화된 출력을 반환합니다. API 차이를 추상화하여 기존 OpenAI 중심 워크플로우 내에서 중국어 모델을 원활하게 활용할 수 있게 합니다. 중국어 LLM 능력을 갖춘 챗봇, 가상 도우미, 자동화된 워크플로우 구축에 이상적이며, 기존 OpenAI 기반 코드를 변경하지 않고도 사용할 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.

ChainLite는 재사용 가능하게 설계된 체인 모듈로 LLM 오케스트레이션의 복잡성을 추상화하여 AI 에이전트 제작을 간소화합니다. 간단한 Python 데코레이터와 구성 파일을 사용하여 개발자는 에이전트의 행동, 도구 인터페이스 및 메모리 구조를 정의합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Cohere, Hugging Face와 같은 인기 LLM 공급자와 외부 데이터 소스(API, 데이터베이스)와 통합되어 에이전트가 실시간 정보를 가져올 수 있도록 지원합니다. Streamlit이 구동하는 브라우저 기반 UI를 통해 사용자는 토큰 수준의 대화 기록 검사, 프롬프트 디버그, 체인 실행 그래프 시각화가 가능합니다. ChainLite는 로컬 개발부터 프로덕션 컨테이너까지 여러 배포 대상 지원으로 데이터 과학자, 엔지니어, 제품팀 간 원활한 협업을 가능하게 합니다.