JasonEnvironments는 Jason 멀티에이전트 시스템 전용으로 설계된 환경 모듈 컬렉션을 제공합니다. 각 모듈은 표준화된 인터페이스를 통해 에이전트들이 추적-도망, 자원 채취, 협력 작업 등 다양한 시나리오에서 인지, 행동, 상호작용할 수 있도록 합니다. 라이브러리는 기존 Jason 프로젝트에 간단히 통합 가능하며, JAR 파일을 포함시키고, 환경을 에이전트 아키텍처 파일에서 설정한 후 시뮬레이션을 실행하면 됩니다. 개발자는 환경 파라미터와 규칙을 확장하거나 사용자 맞춤화할 수 있어 연구 또는 교육 목적에 맞게 조정 가능합니다.

Bitte AI Agents는 자율 AI 비서의 제작을 간소화하도록 설계된 엔드투엔드 에이전트 개발 프레임워크입니다. 에이전트 역할을 정의하고, 메모리 저장소를 구성하며, 외부 API 또는 맞춤형 도구를 통합하고, 다단계 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 개발자는 플랫폼 SDK를 사용하여 어떤 환경에서도 에이전트를 구축, 테스트, 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트 관리, 대화 기록, 보안 제어를 기본 제공하여 고객 서비스 자동화, 데이터 인사이트, 콘텐츠 생성과 같은 유스케이스에 신속한 반복과 확장 가능한 배포를 지원합니다.

AI Agents Laravel은 Laravel 애플리케이션 내에서 AI 기반 에이전트를 정의, 관리 및 실행하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 다양한 대형 언어 모델(OpenAI, Anthropic, Hugging Face)과의 상호작용을 추상화하고, HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리, 맞춤형 비즈니스 로직 등 도구 통합 지원을 내장하고 있습니다. 개발자는 맞춤 프롬프트, 메모리 백엔드(메모리 내, 데이터베이스, Redis) 및 의사결정 규칙을 설정하여 복잡한 대화 흐름이나 자동화된 작업을 처리할 수 있습니다. 이 패키지는 이벤트 로그, 오류 처리, 모니터링 후크를 포함하여 에이전트 성능을 추적하며, 빠른 프로토타이핑과 지능형 도우미, 데이터 파서, 워크플로우 자동화의 원활한 통합을 가능하게 합니다.

AI Engineer DevTools는 AI 에이전트의 구축과 유지 관리를 간소화하는 포괄적인 개발자 도구입니다. 프로젝트 구조를 위한 명령줄 스캐폴딩, 표준 에이전트 패턴을 위한 코드 생성, 환경 구성 스크립트, 통합 테스트 프레임워크, CI/CD 파이프라인 예제, 배포 자동화 및 모니터링 설정을 제공합니다. 보일러플레이트를 줄이고 모범 사례를 강제함으로써, 일관성, 신뢰성 및 빠른 반복을 보장하며, 개발 단계와 운영 단계 모두에서 AI 에이전트 프로젝트의 품질을 향상시킵니다.

EthLisbon은 이더리움 스마트 계약과 상호작용하여 자동으로 경매, 입찰, 거래를 수행하는 준비된 자율 에이전트 구조를 제공합니다. 온체인 이벤트를 듣고, 오프체인 데이터 피드를 처리하며, 구성이 가능한 파라미터에 따라 맞춤 전략을 실행합니다. 모듈식 코드베이스는 개발자가 기술을 확장하고, 추가 오라클을 통합하며, 여러 에이전트 인스턴스를 배포할 수 있게 합니다. 재시도 및 상태 관리 메커니즘은 복원력을 보장하며, 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 실시간으로 에이전트 운영 상황을 보여줍니다.

Evolving Agents는 모듈형 AI 에이전트를 구축하고 진화시키기 위한 유전 프로그래밍 기반의 프레임워크입니다. 사용자는 교체 가능한 구성요소로 에이전트 아키텍처를 조립하고 환경 시뮬레이션과 적합도 지표를 정의한 후, 진화 주기를 실행하여 향상된 에이전트 행동을 자동으로 생성합니다. 이 라이브러리에는 돌연변이, 교차, 집단 관리, 진화 모니터링을 위한 도구가 포함되어 있으며, 다양한 시뮬레이션 환경에서 자율 에이전트를 프로토타이핑, 테스트, 개선할 수 있습니다.

Justinvarghese511의 Agents Course는 개발자가 AI 에이전트를 설계, 구현, 배포하는 기술을 갖추도록 하는 구조화된 학습 프로그램입니다. 단계별 튜토리얼을 통해 참가자는 에이전트 의사 결정 흐름 설계, 외부 API 통합, 컨텍스트와 메모리 관리를 배웁니다. 이 코스에는 실습용 코드 예제, Jupyter 노트북, 실용적인 연습이 포함되어 있어 데이터를 자동으로 추출하고, 대화형으로 응답하며, 다단계 작업을 수행하는 에이전트를 제작할 수 있습니다. 수료 후에는 AI 에이전트 프로젝트 포트폴리오와 배포 모범 사례를 갖출 수 있습니다.

에이전트의 자발적 통신은 멀티 에이전트 시스템이 자체 통신 프로토콜을 개발하는 방법을 탐구하는 연구자를 위해 설계된 오픈소스 PyTorch 프레임워크입니다. 이 라이브러리는 참조 게임, 결합 게임, 객체 식별 과제 등을 포함하는 협력 강화 학습 과제의 유연한 구현을 제공합니다. 사용자는 발신자와 수신자 에이전트의 아키텍처를 정의하고, 어휘 크기와 시퀀스 길이와 같은 메시지 채널 속성을 지정하며, 정책 기울기 또는 감독 학습과 같은 훈련 전략을 선택할 수 있습니다. 프레임워크에는 실험 수행, 통신 효율성 분석, 자발적 언어 시각화를 위한 엔드투엔드 스크립트가 포함되어 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 게임 환경이나 맞춤형 손실 함수를 쉽게 확장할 수 있습니다. 연구자들은 발표된 연구를 재현하고, 새로운 알고리즘을 벤치마킹하며, 자발적 에이전트 언어의 구성적 특성과 의미를 탐구할 수 있습니다.