Arenas는 LLM 기반 에이전트 개발의 전체 수명 주기를 효율화하도록 설계되었습니다. 개발자는 에이전트 페르소나를 정의하고, 외부 API와 도구를 플러그인으로 통합하며, 유연한 DSL을 사용해 다단계 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 기록, 오류 처리, 로깅을 관리하며, 강력한 RAG 파이프라인과 다중 에이전트 협업을 지원합니다. CLI와 REST API를 통해 로컬에서 프로토타입을 제작하고 마이크로서비스 또는 컨테이너화된 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다. Arenas는 인기 있는 LLM 제공업체를 지원하며, 모니터링 대시보드와 일반적인 사용 사례에 대한 미리보기 템플릿을 포함합니다. 이 유연한 아키텍처는 보일러플레이트 코드를 줄이고 고객 참여, 연구, 데이터 처리 등 분야의 AI 기반 솔루션의 출시 기간을 단축합니다.

EnergeticAI는 오픈 소스 AI 모델의 통합을 단순화하기 위해 설계된 Node.js 라이브러리입니다. 서버리스 함수에 대해 최적화된 TensorFlow.js를 활용하여 빠른 콜드 스타트와 효율적인 성능을 보장합니다. 임베딩 및 분류기와 같은 일반적인 AI 작업을 위한 사전 훈련된 모델을 통해 배포 프로세스를 가속화하고 AI 통합을 개발자에게 원활하게 만듭니다. 서버리스 최적화에 집중함으로써 최대 67배 더 빠른 실행을 보장하여 현대 마이크로서비스 아키텍처에 이상적입니다.

Letta는 지능형 디지털 워커를 통해 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있도록 설계된 종합 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 맞춤형 에이전트 템플릿과 강력한 시각적 워크플로우 빌더를 결합하여 팀이 단계별 프로세스를 정의하고, 다양한 API와 데이터 소스를 통합하며, 문서 처리, 데이터 분석, 고객 참여, 시스템 모니터링 등을 담당하는 자율 에이전트를 배포할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처 기반으로, 인기 있는 AI 모델, 버전 관리, 거버넌스 도구를 내장 지원합니다. 실시간 대시보드는 에이전트 활동, 성능 지표, 오류 처리를 제공하여 투명성과 신뢰성을 보장합니다. 역할 기반 액세스 제어와 보안 배포 옵션을 통해 Letta는 시험 프로젝트에서 기업 전반의 디지털 워크포스 관리까지 확장됩니다.

인기 있는 LlamaIndex 프레임워크의 강력한 Go 구현인 Llama-Index-Go는 텍스트 데이터를 기반으로 벡터 인덱스를 구축하고 쿼리하는 종단 간 기능을 제공합니다. 사용자들은 내장 또는 커스텀 로더를 통해 문서를 로드하고, OpenAI 또는 기타 공급자를 이용해 임베딩을 생성하며, 벡터를 메모리 또는 외부 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. QueryEngine API는 키워드 및 의미 검색, 부울 필터, LLM과의 RAG를 지원합니다. Markdown, JSON, HTML용 파서 확장이나 대안 임베딩 모델 연동도 가능합니다. 모듈화된 구성요소와 명확한 인터페이스로 고성능, 손쉬운 디버깅, 마이크로서비스/CLI/웹 애플리케이션과의 유연한 통합을 지원하며 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

rag-services는 RAG 파이프라인을 별도 마이크로서비스로 분해하는 확장 가능한 플랫폼입니다. 문서 저장소 서비스, 벡터 인덱스 서비스, 임베더 서비스, 여러 LLM 추론 서비스, 워크플로우를 조정하는 오케스트레이터 서비스를 제공합니다. 각각의 구성 요소는 REST API를 공개하여 데이터베이스와 모델 제공업체를 자유롭게 조합할 수 있습니다. 도커(Docker)와 도커 컴포즈(Docker Compose)를 지원하여 로컬 또는 쿠버네티스 클러스터에 배포 가능합니다. 이 프레임워크는 챗봇, 지식 기반, 자동 문서 Q&A를 위한 확장 가능하며 장애 허용력이 뛰어난 RAG 솔루션을 지원합니다.