Council은 역할 정의, 작업 체인 연결, 외부 도구 또는 API 통합을 통해 AI 에이전트 설계에 구조화된 환경을 제공합니다. 사용자는 메모리 저장소를 구성하고, 에이전트 상태를 관리하며, 맞춤형 추론 파이프라인을 구현할 수 있습니다. Council의 플러그인 아키텍처는 NLP 서비스, 데이터 소스, 타사 도구와의 원활한 통합을 가능하게 하며, 복잡한 작업을 신속하게 프로토타입하고 신뢰성 있게 수행하는 다중 에이전트 시스템 배포를 지원합니다.

CrewAI 에이전트 생성기는 명령줄 인터페이스를 활용하여, 의견이 분분한 폴더 구조, 샘플 프롬프트 템플릿, 도구 정의, 테스트 스텁이 포함된 새로운 AI 에이전트 프로젝트를 초기화합니다. OpenAI, Azure 또는 사용자 맞춤 LLM 엔드포인트에 연결을 구성할 수 있으며, 벡터 스토어를 이용한 에이전트 메모리 관리, 협력 워크플로우에서 다수의 에이전트를 조정, 세부 대화 로그를 확인, Vercel, AWS Lambda 또는 Docker에 배포하는 내장 스크립트로 개발을 가속화하고 일관된 아키텍처를 보장합니다.

crewAI Playground는 AI 기반 에이전트를 구축하고 실험하는 개발자 도구와 샌드박스입니다. 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 지정하여 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트를 정의합니다. 이 플랫폼은 여러 에이전트를 동시에 실행하고, 메시지 라우팅을 처리하며, 대화 기록을 로그에 남깁니다. 외부 데이터 소스용 플러그인 통합, 메모리 백엔드(메모리 또는 영구적), 테스트를 위한 웹 인터페이스를 지원합니다. 챗봇, 가상 비서, 자동화 워크플로우의 프로토타입 제작에 사용하세요.

CrewAI Studio는 개발자가 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 시각화 및 모니터링할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 사용자는 각 에이전트의 프롬프트, 체인 로직, 메모리 설정 및 외부 API 통합을 그래픽 캔버스를 통해 구성할 수 있습니다. 스튜디오는 인기 있는 벡터 데이터베이스, LLM 공급자, 플러그인 엔드포인트에 연결됩니다. 실시간 디버깅, 대화 기록 추적, 원클릭 배포를 지원하여 강력한 디지털 보조 도구 제작을 간소화합니다.

Dial4JaCa는 JaCaMo 다중 에이전트 플랫폼용 Java 라이브러리 플러그인으로, 에이전트 간 메시지를 가로채어 에이전트 의도를 인코딩하고 이를 LLM 백엔드(OpenAI, 로컬 모델)로 라우팅합니다. 대화 컨텍스트를 관리하고, 신념 기반을 갱신하며, 응답 생성 기능을 AgentSpeak(L)의 추론 주기 내에 직접 통합합니다. 개발자는 프롬프트를 커스터마이징하고 대화 아티팩트를 정의하며 비동기 호출을 처리하여 에이전트가 사용자 발화를 해석하고, 작업을 조정하며, 외부 정보를 자연어로 검색할 수 있도록 합니다. 모듈식 설계로 오류 처리, 로깅, 다중 LLM 선택을 지원하며, 연구, 교육, 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다.

RAG-Llama3 멀티 에이아이 Django 웹사이트 코드 생성기는 검색 기반 증강 생성 기법과 여러 Llama3 기반 에이전트를 결합한 특수 AI 프레임워크입니다. 사용자 정의 요구 사항과 외부 문서를 처리하여 관련 코드 조각을 검색하며, 여러 AI 에이전트를 조율하여 Django 모델 정의, 뷰 로직, 템플릿, URL 라우팅 및 프로젝트 설정을 협력적으로 초안 작성합니다. 이 반복적 접근 방식은 생성된 코드가 사용자 기대와 최선의 실천 사례에 부합하도록 보장합니다. 사용자는 문서 또는 코드 샘플을 기반 지식으로 구성하고, 특정 기능에 대해 에이전트에게 요청합니다. 시스템은 모듈화된 앱, REST API 엔드포인트, 및 사용자 정의 가능한 템플릿을 포함하는 완전한 Django 프로젝트 기반을 반환합니다. 모듈화된 구조는 개발자가 맞춤 비즈니스 로직을 통합하고, 바로 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 합니다.

Fetch.ai는 분산 네트워크 상에서 디지털 트윈을 나타내는 자율 에이전트를 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼과 소프트웨어 개발 키트입니다. Python과 Rust용 SDK, 피어 검색을 위한 오픈 이코노믹 프레임워크(OEF), 그리고 안전한 거래를 위한 원장과의 원활한 통합을 제공합니다. 개발자는 시장 형성, 데이터 제공 또는 작업 입찰과 같은 맞춤형 에이전트 기술을 정의하고 테스트 네트워크 또는 메인넷에 배포할 수 있습니다. Fetch.ai의 에이전트는 자율적으로 통신, 협상, 스마트 계약 실행을 수행하며, 공급망, IoT 생태계, 모빌리티 서비스, 에너지 그리드 등 다양한 분야에서 강력한 다중 에이전트 조정을 가능하게 합니다.

JaCaMo는 Jason 기반 BDI 에이전트, CArtAgO 환경 모델링, Moise 조직 구조 및 역할 지정의 핵심 3가지 구성요소를 통합하여 설계 및 실행을 위한 통합 환경을 제공합니다. 개발자는 에이전트 계획서를 작성하고, 작업이 포함된 아티팩트를 정의하며, 규범적 틀에 따라 그룹을 조직할 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 MAS 상호작용의 시뮬레이션, 디버깅, 시각화를 위한 도구를 포함하며, 분산 실행, 아티팩트 저장소, 유연한 메시징을 지원하여 스웜 인텔리전스, 협력 로봇공학, 분산 의사결정 분야의 빠른 프로토타입 제작 및 연구를 가능하게 합니다. 모듈화된 설계는 학술 및 산업 프로젝트 전반에 걸친 확장성과 유연성을 보장합니다.

Dynamic Multi-Agent RAG Pathway는 각 에이전트가 문서 검색, 벡터 검색, 컨텍스트 요약 또는 생성과 같은 특정 작업을 처리하며 중앙 오케스트레이터가 입력과 출력을 동적으로 라우팅하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트를 정의하고 간단한 구성 파일로 파이프라인을 조립하며, 내장 로그, 모니터링, 플러그인 지원을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 RAG 기반 솔루션 개발을 가속화하며, 적응형 작업 분해 및 병렬 처리를 통해 처리량과 정확도를 향상시킵니다.

EasyAgent는 파이썬에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. OpenAI, Azure, 로컬 모델 등의 플러그인 가능한 LLM 백엔드, 맞춤형 계획 및 추론 모듈, API 도구 통합, 영구 메모리 저장소를 지원합니다. 개발자는 간단한 YAML 또는 Python 코드를 통해 에이전트의 행동을 정의하고, 내장된 함수 호출을 활용하여 외부 데이터에 접근하며, 복잡한 워크플로우를 위한 여러 에이전트를 조정할 수 있습니다. EasyAgent는 또한 로깅, 모니터링, 오류 처리, 맞춤형 확장 포인트를 포함하며, 모듈형 아키텍처는 고객 지원, 데이터 분석, 자동화, 연구와 같은 분야에서 프로토타이핑과 맞춤형 에이전트 배포를 가속화합니다.

에이전트의 자발적 통신은 멀티 에이전트 시스템이 자체 통신 프로토콜을 개발하는 방법을 탐구하는 연구자를 위해 설계된 오픈소스 PyTorch 프레임워크입니다. 이 라이브러리는 참조 게임, 결합 게임, 객체 식별 과제 등을 포함하는 협력 강화 학습 과제의 유연한 구현을 제공합니다. 사용자는 발신자와 수신자 에이전트의 아키텍처를 정의하고, 어휘 크기와 시퀀스 길이와 같은 메시지 채널 속성을 지정하며, 정책 기울기 또는 감독 학습과 같은 훈련 전략을 선택할 수 있습니다. 프레임워크에는 실험 수행, 통신 효율성 분석, 자발적 언어 시각화를 위한 엔드투엔드 스크립트가 포함되어 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 게임 환경이나 맞춤형 손실 함수를 쉽게 확장할 수 있습니다. 연구자들은 발표된 연구를 재현하고, 새로운 알고리즘을 벤치마킹하며, 자발적 에이전트 언어의 구성적 특성과 의미를 탐구할 수 있습니다.

F1Tenth Two-Agent Simulator는 ROS와 Gazebo 기반으로 구축된 특수한 시뮬레이션 프레임워크로, 사용자 지정 트랙에서 경쟁 또는 협력하는 두 대의 1/10 스케일 자율 차량을 에뮬레이션합니다. 현실적인 타이어 모델 물리, 센서 에뮬레이션, 충돌 감지, 데이터 로깅을 지원하며, 사용자는 자신만의 계획 및 제어 알고리즘을 연결하고, 에이전트 파라미터를 조정하며, 성능, 안전성 및 협력 전략을 평가하는 대전 시나리오를 실행할 수 있습니다.

FlyingAgent는 다양한 도메인에서 추론, 계획, 행동 수행이 가능한 자율 에이전트를 시뮬레이션하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 에이전트는 내부 메모리를 유지하여 맥락을 기억하며, 웹 탐색, 데이터 분석, 타사 API 호출 등의 작업에 외부 툴킷을 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 다중 에이전트 협력, 플러그인 기반 확장, 맞춤형 결정 정책을 지원합니다. 개방형 설계로 개발자는 메모리 백엔드, 도구 통합, 작업 관리자 등을 커스터마이징하여 고객 지원 자동화, 연구 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 디지털 워크포스 오케스트레이션 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

GenAI Job Agents는 AI 기반 작업 에이전트의 생성과 관리를 간소화하는 데 설계된 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 개발자는 간단한 구성 파일 또는 Python 클래스를 사용하여 맞춤형 작업 유형과 에이전트 행동을 정의할 수 있습니다. 시스템은 OpenAI의 LLM 기반 추론과 LangChain의 호출 체인을 매끄럽게 통합하며, 작업을 큐에 넣고 병렬로 실행하며 내장된 로깅과 오류 처리 메커니즘으로 모니터링할 수 있습니다. 에이전트는 동적 입력을 처리하고 실패를 자동으로 재시도하며, 하류 처리를 위한 구조화된 결과물을 생성할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처, 확장 가능한 플러그인, 명확한 API로 구성되어 있어, GenAI Job Agents는 반복 작업을 자동화하고 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션하며, 프로덕션 환경에서 AI 기반 운영을 확장할 수 있도록 지원합니다.

GenWorlds는 다중 에이전트 시스템의 생성을 촉진하기 위해 설계된 AI 개발 프레임워크입니다. 웹소켓을 통한 이벤트 기반 통신 프레임워크를 활용하여 개발자는 자율 에이전트가 비동기적으로 서로 및 주변과 상호작용할 수 있는 인터랙티브한 환경을 설정할 수 있습니다. 이 에이전트들은 협력하고, 행동을 계획하며, 복잡한 작업을 공동으로 수행함으로써 GenWorlds는 확장 가능하고 유연한 AI 생태계를 구축하는 강력한 플랫폼입니다.

GPA-LM은 파이썬 기반 프레임워크로, 대형 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 합니다. 상위 명령을 하위 태스크로 분해하는 플래너, 도구 호출과 상호작용을 관리하는 실행기, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 모듈이 포함되어 있습니다. 플러그인 아키텍처는 개발자가 커스텀 도구, API, 결정 논리를 추가할 수 있게 합니다. 다중 에이전트 지원으로 역할 조율, 작업 분산, 결과 집계가 가능합니다. OpenAI GPT 같은 인기 LLM과 원활하게 통합하며 다양한 환경에서 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 연구, 자동화, 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 자율 에이전트 개발을 가속화합니다.

GPT-agents는 GPT를 활용하여 자율 AI 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 도구 키트입니다. 내장된 에이전트 클래스, 모듈형 도구 통합 시스템, 지속적 메모리 관리 기능을 제공하여 계속적인 컨텍스트를 지원합니다. 이 프레임워크는 대화 계획 루프와 다중 에이전트 협업을 처리하여 목표 지정, 하위 작업 예약 및 복잡한 워크플로우에서 에이전트 연결을 가능하게 합니다. 사용자 정의 도구, 모델 선택, 오류 처리를 지원하여 다양한 분야에 대해 강력하고 확장 가능한 자동화를 제공합니다.

GridWorldEnvs는 강화학습 및 다중 에이전트 시스템의 설계, 테스트, 벤치마킹을 지원하는 포괄적인 그리드 월드 환경 스위트를 제공합니다. 사용자는 그리드 크기, 에이전트 시작 위치, 목표 위치, 장애물, 보상 구조, 행동 공간을 쉽게 구성할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 고전적인 그리드 내비게이션, 장애물 회피, 협력 작업과 같은 미리 만들어진 템플릿이 포함되어 있으며, JSON 또는 Python 클래스를 통해 사용자 정의 시나리오를 정의할 수도 있습니다. OpenAI Gym API와의 원활한 통합으로 표준 RL 알고리즘을 바로 적용할 수 있습니다. 또한, GridWorldEnvs는 단일 또는 다중 에이전트 실험, 로깅, 시각화 유틸리티를 지원하여 에이전트 성능을 추적할 수 있습니다。

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration은 복잡한 작업을 수행하기 위해 기초 모델 기반의 여러 AI 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 관리형 서비스 기능입니다. 사용자는 에이전트 페르소나와 역할을 구성하고, 통신을 위한 메시징 스키마를 정의하며, 컨텍스트 유지를 위한 공유 메모리를 설정합니다. 실행 중에는 에이전트가 하류 소스에서 데이터를 요청하고, 하위 작업을 위임하며, 서로의 출력을 집계할 수 있습니다. 이 협력적 접근 방식은 반복적 사고 루프를 지원하고, 작업 정확성을 향상시키며, 작업 부하에 따라 동적으로 에이전트를 확장할 수 있게 합니다. AWS 콘솔, CLI, SDK와 통합되어 있으며, 서비스는 에이전트 상호작용과 성능 지표를 시각화하는 모니터링 대시보드를 제공하여 개발과 운영의 복잡성을 줄입니다.