SCOUT-2는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 자율 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 목표 분해, 작업 계획, 실행 엔진, 피드백 기반 반성 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 상위 목표를 정의하면 SCOUT-2는 자동으로 작업 트리를 생성하고, 작업자를 배치하여 실행하며, 진행 상황을 모니터링하고 결과에 따라 작업을 수정합니다. OpenAI API와 통합되며, 맞춤 프롬프트와 템플릿으로 확장하여 다양한 워크플로를 지원할 수 있습니다.

Hive는 Node.js 환경에 구축된 강력한 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 병렬 또는 순차 워크플로우에서 여러 AI 에이전트를 정의, 관리 및 실행하는 모듈식 시스템을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 프롬프트 템플릿, 메모리 저장소, API 또는 플러그인과 같은 외부 도구와의 연동으로 구성할 수 있습니다. Hive는 에이전트 간 통신 경로를 간소화하여 데이터 공유, 의사 결정, 작업 위임을 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 개발자는 맞춤 유틸리티를 구현하고 실행 로그를 모니터링하며 대규모 에이전트 배포를 할 수 있습니다. 또한, 오류 처리, 재시도 정책, 성능 최적화와 같은 기능을 포함하여 신뢰성 있는 자동화를 보장합니다. 최소한의 설정으로 팀은 챗봇, 데이터 분석 파이프라인, 콘텐츠 생성기 등 복잡한 AI 구동 서비스를 프로토타입할 수 있습니다.

Agentic-AI는 OpenAI GPT와 같은 대형 언어 모델을 활용한 자율 에이전트 구축을 간소화하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 작업 계획, 메모리 지속성, 도구 통합을 위한 핵심 모듈을 제공하며, 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해할 수 있습니다. 플러그인 기반 맞춤형 도구(API, 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리 등)를 지원하여 외부 시스템과 상호작용하게 합니다. 사고 연쇄 추론 엔진이 계획과 실행 루프를 조율하고, 맥락에 따른 메모리 회수 및 동적 의사결정을 수행합니다. 개발자는 쉽게 에이전트 행동을 구성하고, 작업 로그를 감시하며, 기능을 확장하여 다양한 애플리케이션에 적합한 확장 가능하고 적응성 있는 AI 기반 자동화를 구현할 수 있습니다.

Aladin은 개발자가 대형 언어 모델(LLMs)에 의해 구동되는 자율형 에이전트를 정의할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 각 에이전트는 SQLite, 인메모리 등 메모리 백엔드를 로드하고, 동적 프롬프트 템플릿을 활용하며, 외부 API 호출 또는 로컬 명령 실행을 위한 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 목표를 시퀀스화된 실행 행동으로 분해하는 작업 플래너를 갖추고 있으며, 우선순위에 따라 순차적으로 실행하고 LLM 피드백을 기반으로 반복합니다. YAML 파일과 환경 변수로 구성하여 다양한 사용 사례에 적응 가능하며, Docker Compose 또는 pip를 통해 배포할 수 있습니다. CLI와 FastAPI 기반 HTTP 엔드포인트를 통해 에이전트 시작, 실행 모니터링, 메모리 상태 점검이 가능하며, CI/CD 파이프라인, 채팅 인터페이스 또는 사용자 지정 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.