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.

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.

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.

Anna Mobile LLM Agent는 Anna Money의 모바일 앱 내에 원활하게 통합되도록 설계된 대화형 AI 프레임워크입니다. 사용자 자연어 입력을 해석하고, 안전한 API를 통해 실시간 계좌 및 거래 데이터를 검색하며, 지출 분류, 거래 요약, 예산 조언 등의 작업을 수행합니다. 개발자는 맞춤형 툴, 트리거, 컨텍스트 메모리를 구성하여 특정 금융 워크플로우에 맞게 에이전트를 조정할 수 있습니다. OpenAI, Azure OpenAI, 로컬 트랜스포머 모델을 지원하며, React Native 프론트엔드를 통해 iOS와 Android 기기에서 빠르고 안전하며 개인화된 금융 지원을 제공합니다.

FreeAct는 모듈식 아키텍처를 사용하여 AI 에이전트의 생성 과정을 간소화합니다. 개발자는 상위 목표를 정의하고 계획 모듈을 구성하여 단계별 계획을 생성합니다. 추론 구성 요소는 계획의 실현 가능성을 평가하며, 실행 엔진은 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 외부 도구 호출을 조율합니다. 메모리 관리는 대화 컨텍스트와 과거 데이터를 추적하여 에이전트가 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있게 지원합니다. 환경 레지스트리는 사용자 지정 도구와 서비스의 쉽게 통합할 수 있도록 하며, 동적 적응을 가능하게 합니다. FreeAct는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 로컬 서버 또는 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다. 오픈소스 특성 및 확장 가능한 설계로 연구 및 실용적인 지능형 에이전트의 신속한 프로토타입 제작을 지원합니다.