Modelfy는 고급 독점 신경망 및 옥트리 해상도 기술을 사용하여 2D 이미지를 고품질 3D 모델로 변환하도록 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 사용자는 이미지를 업로드하여 GLB, OBJ, STL 등 형식의 최적화된 3D 자산을 받을 수 있습니다. 이 플랫폼은 신속한 프로토타이핑, 게임 자산 또는 3D 프린팅 모델이 필요한 전문가에게 적합하며, 기업 수준의 인프라가 신뢰성과 정확한 텍스처 생성을 보장합니다.

Junjo Python API는 개발자가 Python 애플리케이션에 AI 에이전트를 통합할 수 있도록 하는 SDK입니다. 에이전트 정의, LLM에 연결, 웹 검색, 데이터베이스 또는 커스텀 함수와 같은 도구 오케스트레이션, 대화 메모리 유지에 대한 통합 인터페이스를 제공합니다. 조건부 논리를 갖춘 태스크 체인을 구축하고, 응답을 스트리밍하며, 오류를 우아하게 처리할 수 있습니다. 이 API는 플러그인 확장, 다국어 처리, 실시간 데이터 검색을 지원하여 자동 고객 지원부터 데이터 분석 봇까지의 다양한 유스케이스를 지원합니다. 포괄적인 문서, 코드 샘플, 파이썬다운 디자인으로, Junjo Python API는 지능형 에이전트 기반 솔루션의 시장 출시 시간과 운영 오버헤드를 줄입니다.

AI Library는 AI 에이전트 설계와 실행을 위한 포괄적 프레임워크를 제공하며, 에이전트 빌더, 체인 오케스트레이션, 모델 인터페이스, 도구 통합, 벡터 저장소 지원을 포함합니다. API 중심의 접근 방식과 방대한 문서, 샘플 프로젝트를 갖추고 있습니다. 채팅봇, 데이터 검색 에이전트 또는 자동화 도우미를 만들 때, AI Library의 모듈식 구조는 언어 모델, 메모리 스토어, 외부 도구 등 각 구성 요소를 쉽게 구성하고 결합하며 운영 환경에서 모니터링할 수 있도록 보장합니다.

Noema Declarative AI는 개발자와 연구자가 고수준의 선언적 방식으로 AI 에이전트와 워크플로우를 지정할 수 있게 합니다. YAML 또는 JSON 구성 파일을 작성하여 에이전트, 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 정의합니다. 그런 다음 Noema 런타임이 이 정의를 파싱하고, 언어 모델을 로드하며, 파이프라인의 각 단계를 실행하고, 상태와 컨텍스트를 처리하며, 구조화된 결과를 반환합니다. 이 접근법은 불필요한 코드를 줄이고 재현성을 높이며, 로직과 실행을 분리하여 챗봇, 자동화 스크립트, 연구 실험의 프로토타이핑에 이상적입니다.

WanderMind는 자율적 AI 에이전트 구축을 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 세션 간 맥락을 유지하는 지속적 메모리 저장소를 관리하며, 확장 기능을 위한 외부 도구 및 API와 통합하고, 맞춤형 플래너를 통해 다단계 추론을 조율합니다. 개발자는 다양한 LLM 제공자를 플러그인할 수 있고, 비동기 작업을 정의하며, 새 도구 어댑터를 통해 시스템을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 자율 워크플로우 실험을 빠르게 하도록 지원하며, 아이디어 탐색부터 자동연구 보조까지 무거운 엔지니어링 오버헤드 없이 애플리케이션을 가능하게 합니다.

JADE-DR-VPP는 가상발전소(VPP)의 수요 반응(DR)을 구현하는 오픈소스 Java 프레임워크입니다. 각 에이전트는 JADE 메시징을 통해 통신하는 유연한 부하 또는 발전 유닛을 나타내며, 시스템은 DR 이벤트를 조정하고, 부하 조정을 예약하며, 그리드 신호에 맞게 자원을 집계합니다. 사용자는 에이전트 행동을 구성하고, 대규모 시뮬레이션을 실행하며, 에너지 관리 전략의 성능 지표를 분석할 수 있습니다.

Agentube AI Agent는 개발자와 기업이 코딩 없이 AI 기반 에이전트를 생성할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭의 대화 흐름, 기억 관리, 분석 대시보드, 원활한 API 통합을 제공합니다. 에이전트는 고객 지원, 리드 자격 검증, 일정 잡기, 데이터 검색 작업을 수행할 수 있습니다. Vercel 기반으로 실시간 업데이트, 협업 편집, 원클릭 배포를 지원하며 웹 위젯, 텔레그램, WhatsApp 또는 맞춤 엔드포인트에 배포할 수 있습니다.

Ernie Bot Agent는 Baidu ERNIE Bot를 사용하여 AI 기반 대화 에이전트를 신속하게 생성할 수 있도록 설계된 개발자 프레임워크입니다. API 호출, 프롬프트 템플릿, 메모리 관리, 도구 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 이 SDK는 컨텍스트 인식을 갖춘 다중 턴 대화, 작업 실행을 위한 맞춤 워크플로우, 도메인별 확장을 위한 플러그인 시스템을 지원합니다. 내장 로깅, 오류 처리, 구성 옵션으로 보일러플레이트 코드를 줄이고, 챗봇, 가상 비서, 자동화 스크립트의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

Goat SDK는 Go에서 AI 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 플러그형 LLM 통합(OpenAI, Anthropic, Azure, 로컬 모델), 사용자 정의 액션 도구 레지스트리, 상태 유지형 대화를 위한 메모리 저장소를 제공합니다. 개발자는 체인, 리퍼레터 전략, 퍼블리셔를 정의하여 CLI, WebSocket, REST 엔드포인트 또는 내장 Web UI를 통해 상호작용을 출력할 수 있습니다. Goat은 스트리밍 응답, 사용자 지정 가능한 로깅, 간편한 오류 처리도 지원합니다. 이러한 구성요소를 결합하여 최소한의 보일러플레이트로 챗봇, 자동화 워크플로, 의사결정 지원 시스템을 개발할 수 있으며 필요에 따라 공급자와 도구를 교체하거나 확장할 수 있는 유연성을 유지합니다.

APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.

Rolodexter 3는 다단계 프로세스를 완료하기 위해 함께 작동하는 자율 AI 에이전트를 구축, 맞춤화 및 조율할 수 있게 해줍니다. 각 에이전트는 특정 역할과 맞춤형 프롬프트를 지정하고, 외부 도구 또는 API에 접근하며, 세션 간에 메모리 저장 또는 검색이 가능합니다. 직관적인 웹 UI를 통해 에이전트 활동, 로그 및 결과를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 개발자는 맞춤 플러그인으로 확장하거나 새로운 데이터 소스를 통합할 수 있어 신속한 프로토타이핑, 연구 자동화, 복잡한 작업 위임에 이상적입니다.

MARTI(다중 에이전트 강화 학습 툴킷 및 인터페이스)는 다중 에이전트 RL 알고리즘의 개발, 평가 및 벤치마킹을 간소화하는 연구 중심 프레임워크입니다. 사용자 정의 환경, 에이전트 정책, 보상 구조, 통신 프로토콜을 구성할 수 있는 플러그 앤 플레이 아키텍처를 제공합니다. MARTI는 인기 딥러닝 라이브러리와 통합되며, GPU 가속 및 분산 훈련을 지원하며, 성능 분석을 위한 상세 로그와 시각화를 생성합니다. 모듈식 설계 덕분에 새로운 접근법의 빠른 프로토타이핑과 표준 베이스라인과의 체계적 비교가 가능하며, 자율 시스템, 로보틱스, 게임 AI, 협력 멀티에이전트 시나리오 등의 분야에 이상적입니다.

GPT Labs는 GPT 기반 AI 에이전트를 생성, 학습, 배포하는 종합적인 노코드 플랫폼입니다. 영속적 메모리, 웹 브라우징, 파일 업로드와 처리, 외부 API와의 원활한 통합 등을 제공하며, 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자들은 대화형 워크플로우를 설계하고, 도메인별 지식을 주입하며, 실시간으로 상호작용을 테스트할 수 있습니다. 설정 후, 에이전트는 REST API 또는 웹사이트와 앱에 포함시켜 배포할 수 있으며, 코딩 없이 고객 지원, 가상 비서, 데이터 분석 작업을 자동화합니다. 플랫폼은 협업 기능, 에이전트 성능 분석, 버전 관리를 지원하며, 유연한 구조로 기업 요구에 맞춰 확장 가능합니다. 또한 역할 기반 액세스와 암호화 같은 보안 기능도 포함되어 있습니다.

Llama-Agent는 대형 언어 모델에 의해 구동되는 지능형 AI 에이전트를 만드는 개발자 중심 도구 키트입니다. 외부 API 또는 기능 호출을 위한 도구 통합, 컨텍스트 저장 및 검색을 위한 메모리 관리, 복잡한 작업을 분할하는 사고 체인 계획을 제공합니다. 에이전트는 행동을 수행하고, 사용자 지정 환경과 상호 작용하며, 플러그인 시스템을 통해 적응할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서 핵심 구성 요소를 쉽게 확장할 수 있어 다양한 도메인에서 빠른 실험과 자동화된 워크플로우 배포를 지원합니다.

IpyBox는 OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 하는 풍부한 인터랙티브 패널을 Jupyter 노트북에 통합합니다. 사용자는 AI 어시스턴트와 채팅하거나, 코드 생성을 요청하거나, 생성된 코드를 노트북 커널에서 자동으로 실행할 수 있습니다. 이 위젯은 현재 노트북 환경(변수 및 임포트된 모듈 포함)을 캡처하여 관련 제안을 생성하는 컨텍스트 인식 기능을 지원합니다. 사용자는 변수 값을 검사하고, 프롬프트를 다듬으며, 대화 기록을 위젯 내에서 직접 관리할 수 있습니다. 사용자 맞춤 설정을 통해 모델 파라미터를 조정하거나 응답 길이 제한, 실행 동작 구성을 할 수 있습니다. IpyBox는 대화형 AI와 라이브 코드 평가를 결합하여 탐색적 데이터 분석과 빠른 프로토타이핑을 간소화하며, 데이터 과학자, 연구원, 교육자에게 이상적입니다.

RL Collision Avoidance는 다중 로봇 충돌 회피 정책을 개발, 훈련, 배포하기 위한 전체 파이프라인을 제공합니다. 강화 학습 알고리즘을 통해 충돌 없는 탐색을 학습하는 Gym 호환 시뮬레이션 시나리오 세트가 있으며, 환경 파라미터를 사용자 정의하고 GPU 가속을 활용하여 더 빠른 훈련이 가능하며, 학습된 정책을 내보낼 수 있습니다. 또한 ROS와 통합되어 실 환경 테스트가 가능하며, 즉시 평가할 수 있는 사전 학습된 모델도 지원하고, 에이전트의 궤적 및 성능 지표 시각화 도구를 제공합니다.

SyntropAI는 개발자 중심의 파이썬 라이브러리로, 자율형 AI 에이전트 구축을 간소화합니다. 이 라이브러리는 메모리 관리, 도구 및 API 통합, LLM 백엔드 추상화, 다단계 워크플로우를 조율하는 기획 엔진이 포함된 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 사용자는 커스텀 도구를 정의하고, 지속 또는 단기 메모리를 구성하며, 지원되는 LLM 제공자를 선택할 수 있습니다. 또한 로깅 및 모니터링 훅이 포함되어 에이전트의 의사 결정을 추적할 수 있습니다. 플러그인 모듈을 통해 빠른 반복 개발이 가능하여 챗봇, 지식 어시스턴트, 태스크 자동화 봇, 연구 프로토타입에 적합합니다.

Agentic Website Dev는 전문 AI 에이전트를 조율하여 웹 개발의 자동화를 가져옵니다. 한 에이전트는 사용자 프롬프트를 분석하여 사이트 구조를 설계하고, 다른 하나는 반응형 HTML 및 CSS 템플릿을 생성하며, 코딩 에이전트는 동적 JavaScript 기능을 구현합니다. 마지막으로 배포 에이전트가 사이트를 패키징하고 Vercel 또는 Netlify와 같은 플랫폼에 배포합니다. 이 프레임워크는 기획, 코딩, 테스트, 배포의 전체 워크플로우를 추상화하여 빠른 프로토타이핑과 반복을 가능하게 합니다. 개발자는 간단한 영어로 요구 사항을 정의하고, 에이전트들이 협력하여 완전한 웹사이트를 만들어 낸다. 이를 통해 수작업 코딩을 줄이고, 출시 시간을 단축하며, 비기술적 사용자가 웹 개발에 참여할 수 있도록 지원합니다.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit)은 Node.js 및 브라우저 환경에서 경량화되고 확장 가능한 자율 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, OpenAI 및 Hugging Face와 같은 대형 언어 모델 API를 통합하며, 다단계 도구 실행 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상태를 유지하는 대화용 맞춤형 메모리 백엔드, 웹 검색, 파일 작업, 외부 API 호출을 위한 도구 등록, 플러그인 가능한 결정 전략을 지원합니다. Taiat을 활용하면 데이터 검색, 요약, 자동 코드 생성, 대화형 어시스턴트 등 다양한 작업을 자율적으로 계획, 추론, 실행하는 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.