LLM-구동 RAG 시스템은 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 문서 컬렉션 임베딩, FAISS, Pinecone 또는 Weaviate를 통한 인덱싱, 런타임에 관련 컨텍스트를 검색하는 모듈을 제공합니다. 이 시스템은 LangChain 래퍼를 사용하여 LLM 호출을 오케스트레이션하며, 프롬프트 템플릿, 스트리밍 응답 및 다중 벡터 저장소 어댑터를 지원합니다. 지식 기반에 대한 엔드투엔드 RAG 배포를 간소화하며, 임베딩 모델 구성, 프롬프트 디자인, 결과 후처리 등 각 단계에서 맞춤형 구성이 가능합니다.

MIU CS589 AI Agent API는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, 외부 도구 또는 서비스를 통합하며, HTTP 엔드포인트를 통해 스트리밍 또는 배치 응답을 처리할 수 있습니다. 프레임워크는 인증, 요청 라우팅, 오류 처리, 로깅을 내장하고 있으며, 확장 가능하여 새 도구 등록, 에이전트 메모리 조정, LLM 매개변수 구성도 가능합니다. 실험, 데모, 프로토타입 제작에 적합하며, 다중 도구 오케스트레이션을 간소화하고 AI 에이전트 개발을 가속화합니다.

PowershellGPT는 개발자가 PowerShell 셸에서 OpenAI의 GPT 모델을 직접 호출할 수 있도록 하는 포괄적인 확장 프로그램입니다. Invoke-ChatGPT 및 Get-ChatCompletion 등의 cmdlet을 포함하며, 프롬프트를 제출하고 스트리밍 출력, 대화 상태 관리를 할 수 있습니다. 시스템 메시지 정의, 온도와 토큰 제한 설정, 기존 스크립트 또는 파이프라인에 AI 반응을 통합할 수 있습니다. 크로스 플랫폼 지원, 암호화된 API 키 저장 및 커스터마이징 가능한 설정으로 코드 생성, 리팩토링, 디버깅, 문서화, 자동화 작업을 간소화하여 GPT 기반 인텔리전스를 스크립트 워크플로우에 직접 내장합니다.

Python AI Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 개발자 친화적 툴킷을 제공합니다. 사용자 정의 도구와 액션을 정의하고, 메모리 모듈로 대화 기록을 유지하며, 인터랙티브 경험을 위한 스트리밍 응답을 지원하는 내장 메커니즘을 갖추고 있습니다. 플러그인 아키텍처를 확장하여 API, 데이터베이스, 외부 서비스를 통합할 수 있어 데이터를 가져오거나 계산을 수행하며 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 구성 가능한 파이프라인, 오류 처리, 로깅을 지원하여 견고한 배포가 가능합니다. 최소한의 보일러플레이트로, 개발자는 채팅봇, 가상 비서, 데이터 분석기 또는 작업 자동화 도구를 구축할 수 있으며, LLM 추론과 다단계 의사결정을 활용합니다. 오픈소스 특성은 커뮤니티 참여를 장려하며 어떠한 파이썬 환경에도 적응할 수 있습니다.

AWS 샘플 모델 컨텍스트 프로토콜 데모는 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 관리 및 도구 호출을 위한 표준 패턴을 보여주는 오픈 소스 리포지토리입니다. JavaScript/TypeScript와 Python 버전의 두 개의 완전한 데모가 포함되어 있으며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하여 개발자가 AWS Lambda 함수 호출, 대화 기록 유지, 응답 스트리밍을 수행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 샘플 코드는 메시지 포맷화, 함수 인자 직렬화, 오류 처리, 맞춤형 도구 통합을 보여주며, 생성형 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 가속화합니다.

Stellar Chat은 강력한 프레임워크로, LLM 상호작용, 메모리 관리, 도구 통합을 추상화하여 대화형 AI 에이전트 구축을 지원합니다. 확장 가능한 파이프라인은 사용자 입력 전처리, 벡터 기반 메모리 검색을 통한 컨텍스트 확장, 구성 가능한 프롬프트 전략을 적용한 LLM 호출을 처리합니다. 개발자들은 Pinecone, Weaviate, FAISS와 같은 인기 벡터 저장 솔루션을 플러그인하고, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리 또는 기업용 애플리케이션 제어와 같은 작업을 위해 타사 API 또는 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 스트리밍 출력과 실시간 피드백으로 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하며, 고객 지원 봇, 지식 검색, 내부 워크플로 자동화용 스타터 템플릿과 모범 사례 예제도 포함되어 있습니다. Docker 또는 Kubernetes로 배포 시, 확장성 있도록 설계되어 있으며 MIT 라이선스 하에 완전한 오픈 소스를 유지합니다.

HyperChat은 대화형 AI를 애플리케이션에 쉽게 삽입할 수 있게 하는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다양한 LLM 공급자와의 연결을 통합하고, 세션 컨텍스트와 메모리 지속성을 처리하며, 반응형 UI를 위한 스트리밍 부분 응답을 제공합니다. 내장된 함수 호출과 플러그인 지원을 통해 외부 API를 실행하고, 실시간 데이터와 액션으로 대화를 풍부하게 만듭니다. 모듈형 아키텍처와 UI 툴킷으로 빠른 프로토타이핑과 프로덕션 환경 배포가 가능합니다.

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.

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.

Rusty Agent는 대형 언어 모델을 활용하는 자율 AI 에이전트의 제작을 간소화하기 위해 설계된 가볍지만 강력한 Rust 라이브러리입니다. 에이전트, 도구, 메모리 모듈과 같은 핵심 추상화를 도입하여, 개발자가 사용자 정의 도구 통합(예: HTTP 클라이언트, 지식 베이스, 계산기)을 정의하고, 다단계 대화를 프로그래밍 방식으로 오케스트레이션할 수 있도록 합니다. Rusty Agent는 동적 프롬프트 빌딩, 스트리밍 응답, 세션 간 컨텍스트 메모리 저장을 지원합니다. OpenAI API(GPT-3.5/4)와 원활히 통합되고, 추가 LLM 제공자로 확장할 수 있습니다. Rust의 강한 타이핑과 성능 장점으로, 안전하고 동시성 있는 에이전트 워크플로우 실행을 보장합니다. 자동 데이터 분석, 인터랙티브 챗봇, 작업 자동화 파이프라인 등 다양한 사례에 활용할 수 있으며, Rust 개발자가 인텔리전트 언어 기반 에이전트를 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있습니다.

Rags는 검색 증강 생성 애플리케이션을 구축하기 위한 모듈형 파이프라인을 제공합니다. FAISS, Pinecone 등 인기 벡터 저장소와 통합하며, 설정 가능한 프롬프트 템플릿과 대화 맥락 유지를 위한 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 Llama-2, GPT-4, Claude2 같은 LLM 제공자를 통합 API를 통해 선택적으로 전환할 수 있습니다. Rags는 스트리밍 응답, 사용자 지정 전처리, 평가 훅을 지원하며, 확장 가능한 설계 덕분에 프로덕션 서비스에 원활히 통합 가능하며, 자동 문서 수집, 의미 검색, 대규모 텍스트 생성 작업에 적합합니다.

Sharp-GPT는 인터페이스의 사용자 지정 속성을 활용하여 프롬프트 템플릿을 정의하고, 모델을 구성하며, 대화식 메모리를 관리하여 안정적인 AI 에이전트를 개발할 수 있게 합니다. 실시간 상호작용을 위한 스트리밍 출력, 구조화된 응답을 위한 JSON 자동 역직렬화, 폴백 전략 및 로깅 지원이 포함되어 있습니다. 플러그인 가능한 HTTP 클라이언트와 공급자 추상화로 OpenAI, Azure 또는 기타 LLM 서비스를 손쉽게 전환 가능하며, 챗봇, 콘텐츠 생성, 요약, 분류 등 다양한 분야에 적합하여, Sharp-GPT는 Windows, Linux, 또는 macOS 환경에서 개발을 빠르게 진행할 수 있도록 도와줍니다.

AGNO Agent UI는 AI 에이전트 채팅 경험 구축에 최적화된 React 컴포넌트 라이브러리입니다. 미리 만들어진 채팅 창, 메시지 버블, 입력 양식, 로딩 지표, 오류 처리 패턴을 포함합니다. 개발자는 실시간 스트리밍으로 모델 답변을 활용하고, 커스텀 훅으로 대화 상태를 관리하며, 브랜드에 맞게 컴포넌트를 주제화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 LangChain과 같은 인기 있는 에이전트 프레임워크와 통합되어 멀티 스텝 워크플로와 플러그인 지원을 가능하게 하며, 반응형 디자인과 ARIA 준수로 접근성과 크로스 디바이스 상호작용을 보장하여 팀이 UI 구조보다 에이전트 로직에 집중할 수 있게 합니다.

AgentReader는 개발자 친화적인 AI 에이전트 프레임워크로, PDFs, 텍스트 파일, Markdown 문서, 웹페이지 등 다양한 데이터 소스를 로드하고 인덱싱할 수 있습니다. 주요 LLM 제공업체와 원활하게 통합되어 인터랙티브 채팅 세션과 지식 기반 질문응답을 지원합니다. 특징으로는 실시간 스트리밍 응답, 맞춤형 검색 파이프라인, 헤드리스 브라우저를 활용한 웹 스크래핑, 확장 가능한 플러그인 아키텍처가 있습니다.

AiChat은 역할 기반 프롬프트 관리, 메모리 처리, 스트리밍 응답 기능을 제공하는 다목적 툴킷입니다. 사용자는 시스템, 어시스턴트, 사용자 등 여러 대화 역할을 설정하여 대화 맥락과 행동을 형성할 수 있습니다. 프레임워크는 외부 API, 데이터 검색 또는 맞춤 로직을 위한 플러그인 통합을 지원하여 기능 확장을 원활하게 합니다. 모듈형 설계로 언어 모델 교체 및 피드백 루프 구성이 용이합니다. 내장된 메모리 기능은 세션 간 컨텍스트를 유지하며, 스트리밍 API는 낮은 지연 시간으로 상호작용을 제공합니다. 개발자는 명확한 문서 및 샘플 프로젝트를 통해 웹, 데스크탑, 서버 환경에서 챗봇 배포를 가속화할 수 있습니다.

AIFoundry-AgentService-Streamlit은 Python으로 작성된 오픈소스 데모 애플리케이션으로, AIFoundry의 AgentService API를 통해 빠르게 AI 에이전트를 시작할 수 있습니다. 인터페이스는 에이전트 프로필 선택, 온도 및 최대 토큰과 같은 대화 파라미터 조정, 대화 히스토리 표시 옵션을 포함합니다. 스트리밍 응답, 여러 환경의 에이전트 지원, 요청 및 응답 로그 기록을 지원하여 디버깅에 유용합니다. 테스트 및 다양한 에이전트 구성을 검증하기 쉽게 만들어 프로토타이핑 주기를 단축하고 배포 전 통합 부담을 줄입니다.

AutoGen UI는 다중 에이전트 대화 흐름을 렌더링하고 관리하기 위한 프론트엔드 툴킷입니다. 채팅창, 에이전트 선택기, 메시지 타임라인, 디버깅 패널 등 미리 만들어진 컴포넌트를 제공합니다. 개발자는 여러 AI 에이전트를 구성하고, 응답을 실시간으로 스트리밍하며, 대화의 각 단계를 기록하고, 사용자 지정 스타일을 적용할 수 있습니다. 백엔드 오케스트레이션 라이브러리와 쉽게 통합되어 AI 에이전트 상호작용을 구축하고 모니터링하는 완전한 엔드 투 엔드 인터페이스를 제공합니다.

Chatchat Lite는 브라우저에서 실행하도록 설계된 오픈소스 경량 채팅 UI 프레임워크로, OpenAI, Azure, 커스텀 HTTP 엔드포인트 및 로컬 언어 모델을 포함한 여러 AI 백엔드에 연결할 수 있습니다. 실시간 스트리밍 응답, Markdown 렌더링, 코드 블록 포맷, 테마 전환, 대화 히스토리 유지 기능을 제공하며, 개발자는 커스텀 플러그인, 환경별 구성 및 셀프 호스팅 또는 타사 AI 서비스에 적합하게 확장할 수 있어 프로토타입, 데모, 운영용 채팅 앱에 이상적입니다.

DelphiGemini는 Google의 Gemini LLM API를 래핑한 가볍고 사용하기 쉬운 Delphi 래퍼를 제공합니다. 인증, 요청 포맷, 응답 파싱을 처리하며, 프롬프트를 보내고 텍스트 완성 또는 채팅 응답을 받을 수 있습니다. 스트리밍 출력 지원으로 실시간으로 토큰을 표시할 수 있습니다. 또한 동기 및 비동기 메서드, 설정 가능한 타임아웃, 상세한 오류 보고 기능도 갖추고 있습니다. 이를 사용하여 채팅봇, 콘텐츠 생성기, 번역기, 요약기 또는 AI 기반 기능을 직접 Delphi 애플리케이션에 구축하세요.