With AI Agents는 역할이 다양한 여러 AI 에이전트를 정의하고 오케스트레이션하는 TypeScript 기반 코드 우선 프레임워크입니다. 내장된 메모리 관리를 통해 컨텍스트를 지속하며, 외부 API를 통합하는 함수 호출 서브시스템과 인터랙티브 세션용 CLI 인터페이스를 제공합니다. 파이프라인 또는 계층으로 에이전트를 구성하여 데이터 분석 파이프라인이나 고객 지원 흐름과 같은 복잡한 작업을 자동화하고, 모듈성, 확장성, 손쉬운 맞춤화가 가능합니다.

LLMLing 에이전트는 대형 언어 모델 기반 AI 에이전트를 구축, 구성, 배포하는 모듈식 프레임워크입니다. 사용자는 여러 에이전트 역할을 인스턴스화 하고, 외부 도구 또는 API와 연결하며, 대화 메모리를 관리하고 복잡한 워크플로우를 조율할 수 있습니다. 플랫폼에는 에이전트 상호작용을 시각화하고, 메시지 히스토리를 기록하며, 실시간 조정을 허용하는 브라우저 기반 플레이그라운드가 포함되어 있습니다. Python SDK를 통해 개발자는 사용자 정의 행동을 스크립트화하고, 벡터 데이터베이스를 통합하며, 플러그인으로 시스템을 확장할 수 있습니다. LLMLing 에이전트는 재사용 가능한 구성요소와 명확한 추상화를 제공하여 챗봇, 데이터 분석 봇, 자동화 도우미를 손쉽게 만듭니다.

Agent Nexus는 복잡한 작업을 해결하기 위해 협력하는 상호 연결된 AI 에이전트를 설계, 구성, 실행하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트를 동적으로 등록하고, 파이썬 모듈을 통해 동작을 맞춤화하며, 간단한 YAML 구성으로 통신 파이프라인을 정의할 수 있습니다. 내장 메시지 라우터는 신뢰할 수 있는 에이전트 간 데이터 흐름을 보장하며, 통합 로깅 및 모니터링 도구는 성능을 추적하고 워크플로우 디버깅을 돕습니다. OpenAI와 Hugging Face와 같은 인기 AI 라이브러리 지원으로 다양한 모델의 통합도 간편합니다. 연구 실험 프로토타이핑, 자동화 고객 서비스 에이전트 구축 또는 다중 에이전트 환경 시뮬레이션 등에서, Agent Nexus는 협력적 AI 시스템 개발과 테스트를 간소화합니다.

AgentX는 대형 언어 모델(LLM), 도구 및 API 통합, 메모리 모듈을 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구용 플러그인 시스템, 벡터 기반 검색지원, 연쇄 사고(chain-of-thought) 추론, 세부 실행 로그를 특징으로 합니다. 사용자는 유연한 구성 파일 또는 코드를 통해 모델, Chroma DB와 같은 메모리 백엔드, 추론 파이프라인을 지정하여 에이전트를 정의합니다. AgentX는 세션 간 문맥 관리를 제공하고, 검색 증강 생성 및 다중 턴 대화를 지원하며, 모듈식 구성요소를 통해 워크플로우 조정, 에이전트 행동 맞춤화, 외부 서비스 통합을 통해 자동화, 연구 지원, 고객 지원, 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

RAGENT는 다양한 도구와 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들기 위해 설계되었습니다. 내부적으로 검색 강화 생성을 이용해 로컬 파일이나 외부 소스에서 관련 컨텍스트를 가져오고, 이를 바탕으로 OpenAI 모델로 응답을 생성합니다. 개발자는 웹 검색, Selenium을 활용한 브라우저 자동화, 파일 읽기/쓰기, 안전한 샌드박스 내 코드 실행, 이미지 텍스트 추출 OCR 도구를 추가할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 메모리를 관리하고, 도구 간 조정을 담당하며, 커스텀 프롬프트 템플릿도 지원합니다. RAGENT를 통해 팀은 문서 Q&A, 연구 자동화, 콘텐츠 요약, 엔드투엔드 워크플로우 자동화를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.