AIAgentWorkshop은 계획, 의사결정, 도구 사용이 가능한 자율 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 오픈소스 Python 프로젝트입니다. 웹 검색, 파일 관리, 시스템 명령 통합 예제와 간단한 메모리 및 추론 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 가이드된 연습을 통해 사용자 목표를 해석하고, 다단계 플랜을 생성하며, 다양한 도구에서 작업을 수행하고, 컨텍스트를 유지하는 에이전트를 만들 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 도구 교체 또는 확장과 복잡한 워크플로우를 위한 에이전트 액션의 연결을 용이하게 하여 AI 연구 개념을 실행 가능한 프로토타입으로 전환합니다.

openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.

Aegix는 복잡한 워크플로우를 다단계 추론으로 처리할 수 있는 AI 에이전트 조정을 위한 강력한 SDK를 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 지원하며, 데이터베이스 커넥터 또는 웹 스크래퍼 같은 사용자 정의 도구를 통합할 수 있고, 벡터 저장소와 같은 메모리 모듈로 대화 상태를 유지할 수 있습니다. Aegix의 유연한 에이전트 루프 구조는 계획, 실행, 검토 단계를 지정할 수 있게 하여, 에이전트가 출력을 반복적으로 개선하도록 합니다. 문서 질문, 코드 도우미 또는 자동 지원 에이전트 개발에 관계없이, Aegix는 명확한 추상화와 구성 기반 파이프라인, 확장 포인트를 통해 개발을 간소화합니다. 프로토타입에서 배포까지 확장 가능하며 신뢰성 높은 성능과 유지보수적 코드 구조를 보장합니다.

AI Agent Example은 강력한 언어 모델을 활용하는 지능형 에이전트를 구축하는 데 관심 있는 개발자와 연구자를 위한 실습 시연 저장소입니다. 이 프로젝트에는 에이전트 계획, 메모리 저장, 도구 호출을 위한 샘플 코드가 포함되어 있으며, 외부 API 또는 사용자 정의 함수를 통합하는 방법을 보여줍니다. 사용자 의도를 해석하고, 행동 계획을 수립하며, 미리 정의된 도구를 호출하여 작업을 수행하는 간단한 대화형 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 일정 예약, 웹 스크래핑, 자동 데이터 처리와 같은 새로운 기능으로 에이전트를 확장하는 명확한 패턴을 따를 수 있습니다. 이 모듈형 구조는 AI 기반 워크플로우와 맞춤형 디지털 어시스턴트 실험을 가속화하고, 에이전트 오케스트레이션과 상태 관리에 대한 통찰력을 제공합니다.