AgentGateway는 다중 에이전트 AI 애플리케이션 생성을 위한 개발자 중심 환경을 제공합니다. 분산 에이전트 오케스트레이션, 플러그인 통합 및 안전한 접근 제어를 지원합니다. 벡터 데이터베이스, REST/gRPC API, Slack 및 Notion과 같은 일반 서비스용 내장 커넥터로 에이전트가 문서를 쿼리하고, 비즈니스 논리를 수행하며 자율적으로 응답을 생성할 수 있습니다. 모니터링, 로깅 및 역할 기반 접근 제어도 포함되어 있어 조직 전체에 확장 가능하고 감사 가능한 AI 솔루션을 쉽게 배포할 수 있습니다.

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint는 AWS Bedrock 위에 다중 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있는 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 공유 메시지 큐를 통해 협력하는 기획자, 연구원, 실행자, 평가자를 정의하는 샘플 코드를 포함하며, 각 에이전트는 커스텀 프롬프트로 다양한 Bedrock 모델을 호출하고, 중간 출력을 다음 에이전트에 전달합니다. 내장된 CloudWatch 로깅, 에러 처리 패턴, 동기 또는 비동기 실행 지원으로 모델 선택, 배치 작업, 전체 오케스트레이션의 관리 방법을 보여줍니다. 개발자는 저장소를 클론하고, AWS IAM 역할과 Bedrock 엔드포인트를 구성하며, CloudFormation 또는 CDK로 배포합니다. 오픈 소스 설계는 역할 확장, 작업 간 에이전트 확장, S3, Lambda, Step Functions와의 통합을 권장합니다.

Besser Agentic Framework는 AI 에이전트의 정의, 조정, 확장을 위한 모듈형 도구 키트입니다. 에이전트 행동 구성을 가능케 하며, 외부 도구 및 API와의 통합, 에이전트 메모리와 상태 관리, 실행 모니터링이 가능합니다. Python 위에서 구축되어 확장 가능한 플러그인 인터페이스, 다중 에이전트 협력, 내장 로깅을 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 자동화 연구, 대화형 어시스턴트와 같은 작업을 위한 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.

LLMWare는 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하기 위한 종합 툴킷입니다. 재사용 가능한 체인 정의, 외부 도구 간단 인터페이스 통합, 컨텍스트 메모리 상태 관리, 언어 모델과 후단 서비스 간의 다단계 추론 오케스트레이션이 가능합니다. LLMWare를 통해 개발자는 다양한 모델 백엔드를 플러그인하고, 에이전트 결정 로직을 설정하며, 웹 브라우징, 데이터베이스 쿼리, API 호출과 같은 작업을 위한 맞춤형 툴킷을 부착할 수 있습니다. 모듈식 설계 덕분에 자율 에이전트, 챗봇 또는 연구 지원 도구를 빠르게 프로토타입할 수 있으며, 내장된 로깅, 오류 처리, 배포용 어댑터를 제공합니다. 개발 및 프로덕션 환경 모두에 적합합니다.

본질적으로, RxAgent-Zoo는 주변 환경, 재생 버퍼, 훈련 루프의 데이터 이벤트를 관측 가능한 스트림으로 취급하는 리액티브 RL 프레임워크입니다. 사용자들은 연산자를 연결하여 관측 데이터를 사전 처리하고, 네트워크를 업데이트하며, 지표를 비동기적으로 기록할 수 있습니다. 이 라이브러리는 병렬 환경 지원, 구성 가능한 스케줄러, 인기 있는 Gym과 Atari 벤치마크와의 통합을 제공합니다. 플러그 앤 플레이 API는 에이전트 구성요소의 원활한 교환을 가능하게 하여 재현 가능한 연구, 신속한 실험, 확장 가능한 훈련 워크플로우를 촉진합니다.

TinyAuton은 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 자율 에이전트가 작업을 계획, 수행 및 개선할 수 있도록 하는 최소한의 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. 목표 설정, 대화 컨텍스트 관리, 맞춤 도구 호출 및 에이전트 결정 기록을 위한 내장 모듈을 제공합니다. 반복 자기 성찰 루프를 통해 결과를 분석하고 계획을 조정하며 실패한 단계를 재시도할 수 있습니다. 외부 API 또는 로컬 스크립트를 도구로 통합하고, 메모리 또는 상태를 설정하며, 에이전트의 추론 파이프라인을 사용자 정의할 수 있습니다. TinyAuton은 데이터 추출에서 코드 생성까지 AI 기반 워크플로우의 빠른 프로토타이핑에 최적입니다.

Drive Flow는 단계 시퀀스를 정의하여 AI 기반 워크플로를 설계할 수 있는 유연한 프레임워크입니다. 각 단계는 대형 언어 모델(LLM)을 호출하거나, 사용자 정의 함수를 실행하거나, MemoDB에 저장된 영구 메모리와 상호 작용할 수 있습니다. 복잡한 분기 로직, 루프, 병렬 태스크 실행, 동적 입력 처리를 지원하며, TypeScript로 개발되어 선언적 DSL을 통해 흐름을 지정합니다. 내장된 오류 처리, 재시도 전략, 실행 컨텍스트 추적 및 광범위한 로깅도 제공됩니다. 핵심 사용 사례는 AI 비서, 자동 문서 처리, 고객 지원 자동화, 다단계 의사결정 시스템입니다. 오케스트레이션을 추상화하여 AI 애플리케이션의 개발을 가속화하고 유지보수를 간소화합니다.