MACL은 여러 개의 AI 에이전트 생성과 조정을 단순화하도록 설계된 모듈형 Python 프레임워크입니다. 개별 에이전트에 커스텀 기술을 정의하고, 통신 채널을 설정하며, 에이전트 네트워크 전체의 작업을 스케줄할 수 있습니다. 에이전트는 메시지를 교환하고, 책임을 협상하며, 공유된 데이터를 기반으로 동적으로 적응할 수 있습니다. 인기 LLM 지원과 확장성을 위한 플러그인 시스템을 내장하여, 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 파이프라인, 시뮬레이션 환경과 같은 분야에서 확장 가능하고 유지보수 용이한 AI 워크플로우를 지원합니다.

NaturalAgents는 LLM 기반 에이전트의 생성과 배포를 간소화하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 컨텍스트 추적, 도구 통합 모듈을 제공하여 장기 세션 동안 정보를 저장하고 불러올 수 있습니다. 계층적 플래너는 다단계 추론과 행동을 조율하며, 확장 시스템은 커스텀 플러그인과 외부 API 호출을 지원합니다. 내장된 로깅과 분석 도구를 통해 개발자는 에이전트 성능을 모니터링하고 워크플로우 이슈를 디버그할 수 있습니다. 자연 에이전트는 동기 및 비동기 실행 모두를 지원하여 상호작용 및 자동화 파이프라인에 유연성을 제공합니다.

OpenAI Agents Chatbot은 개발자가 도구, 지식 검색, 메모리 모듈 등 여러 전문 AI 에이전트를 통합하고 관리할 수 있도록 합니다. 연쇄 사고 조정, 세션 기반 메모리, 구성 가능한 도구 엔드포인트, 원활한 OpenAI API 상호작용이 특징입니다. 사용자는 각 에이전트의 행동을 사용자 맞춤화하고, 로컬 또는 클라우드 환경에 배포하며, 추가 모듈로 프레임워크를 확장할 수 있습니다. 이는 고급 챗봇, 가상 도우미, 작업 자동화 시스템 개발을 가속화합니다.

OperAgents는 GPT와 같은 대규모 언어 모델을 사용하는 자율 에이전트 구축 및 조정을 위해 설계된 개발자용 툴킷입니다. 사용자 지정 에이전트 클래스를 정의하고, 외부 도구(API, 데이터베이스, 코드 실행)를 통합하며, 컨텍스트 유지를 위해 에이전트의 메모리를 관리할 수 있습니다. 구성 가능한 파이프라인을 통해 연구, 요약, 의사결정 지원 등의 다단계 작업을 수행하며, 도구를 동적으로 호출하고 상태를 유지합니다. 이 프레임워크에는 에이전트 성능 모니터링, 오류 자동 처리, 확장을 위한 모듈이 포함되어 있습니다. LLM과 도구 관리를 추상화하여, OperAgents는 자동화 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 분야에서 AI 기반 워크플로우 개발 속도를 높입니다.

Proactive AI Agents는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 정교한 자율 에이전트 생태계의 설계를 위해 설계된 개발자 중심 프레임워크입니다. 에이전트 생성, 작업 분해, 에이전트 간 통신을 위한 기본 기능을 제공하여 복잡한 다단계 목표에 대한 원활한 조정을 지원합니다. 각 에이전트는 맞춤 도구, 메모리 저장소, 계획 알고리즘을 갖추어 사용자 요구를 선제적으로 예측하고 작업 일정을 계획하며 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 새로운 언어 모델, 도구 키트, 지식 기반의 모듈식 통합을 지원하며, 내장된 로깅 및 모니터링 기능도 포함합니다. 에이전트 조율의 복잡성을 추상화하여, 연구, 자동화 및 기업 애플리케이션용 AI 기반 워크플로우 개발을 가속화합니다.

pyafai는 개발자가 자율 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행하는 데 도움을 주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 문맥 유지를 위한 메모리 관리, 외부 API 호출용 도구 통합, 환경 모니터링을 위한 옵서버, 결정 내리기 위한 플래너, 에이전트 루프를 관리하는 오케스트레이터를 위한 플러그인 가능한 모듈을 제공합니다. 로깅과 모니터링 기능은 에이전트의 성능과 행동을 투명하게 보여줍니다. pyafai는 주요 LLM 공급자를 기본 제공하며, 커스텀 모듈 제작을 지원하고 템플릿 코드를 줄여 신속한 프로토타이핑, 연구봇, 자동화 워크플로우 개발을 가능하게 합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.

Steel은 프로덕션 환경에서 LLM 기반 에이전트의 생성과 운영을 가속화하기 위해 설계된 개발자 중심의 프레임워크입니다. 주요 모델 API를 위한 공급자 무관 커넥터, 인메모리 및 영속 메모리 저장소, 내장 도구 호출 패턴, 응답 자동 캐싱, 상세한 추적을 통한 관측 기능을 제공합니다. 개발자는 복잡한 에이전트 워크플로우를 정의하고, 맞춤형 도구(검색, 데이터베이스 쿼리, 외부 API 등)를 통합하며, 스트리밍 출력을 처리할 수 있습니다. Steel은 오케스트레이션의 복잡성을 추상화하여 팀이 비즈니스 로직에 집중하고 AI 기반 애플리케이션을 빠르게 반복할 수 있도록 합니다.

SuperBot은 개발자가 Python과 명령줄을 통해 자율적이고 컨텍스트 인식이 가능한 어시스턴트를 배포할 수 있게 하는 포괄적인 AI 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 채팅 모델과 메모리 시스템, 함수 호출 기능, 플러그인 아키텍처를 통합합니다. 에이전트는 셸 명령을 실행하고, 코드를 구동하며, 파일과 상호작용하고, 웹 검색을 수행하며, 대화 상태를 유지할 수 있습니다. SuperBot은 복잡한 워크플로를 위한 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 모두 간단한 Python 스크립트와 CLI 명령으로 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 설계로 맞춤형 도구를 추가하고, 작업을 자동화하며, 외부 API와 통합하여 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Team Coordination은 복잡한 작업에 함께 참여하는 다중 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간단하게 만드는 경량 Python 라이브러리입니다. 계획자, 실행자, 평가자 또는 통신자와 같은 전문 지정 역할을 정의함으로써 사용자는 높은 수준의 목표를 관리 가능한 하위 작업으로 분해하고, 이를 개별 에이전트에 할당하며, 구조화된 통신을 촉진할 수 있습니다. 이 프레임워크는 비동기 실행, 프로토콜 라우팅, 결과 집계를 담당하여 AI 에이전트 팀이 효율적으로 협력할 수 있게 합니다. 플러그인 시스템은 인기 있는 LLM, API 및 맞춤 논리와의 통합을 지원하여 자동 고객 서비스, 연구, 게임 AI, 데이터 처리 파이프라인 등에 이상적입니다. 명확한 추상화와 확장 가능한 구성요소로, Team Coordination은 확장 가능한 다중 에이전트 워크플로우 개발을 가속화합니다.

Team of AI Agents는 모듈식 아키텍처를 통해 다중 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 고유 역할을 수행하며, 글로벌 메모리와 로컬 컨텍스트를 이용해 지식을 유지합니다. 비동기 메시징, 어댑터를 통한 도구 활용, 결과에 따른 동적 재할당을 지원합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python 스크립트로 에이전트를 구성해 주제 특화, 목표 계층, 우선순위 처리를 가능하게 합니다. 내장 성능 평가 및 디버깅 지표로 빠른 반복이 가능합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처로 사용자 정의 NLP 모델, 데이터베이스 또는 외부 API를 통합할 수 있습니다. Team of AI Agents는 전문화된 에이전트들의 집단 지능을 활용하여 복잡한 워크플로우를 가속화하며, 연구, 자동화, 시뮬레이션 환경에 적합합니다.

AgentInteraction은 대규모 언어 모델을 사용한 다중 에이전트 상호작용을 시뮬레이션, 조율, 평가하기 위해 설계된 개발자 중심 Python 프레임워크입니다. 사용자 정의 에이전트 역할을 정의하고, 중앙 관리자를 통해 대화 흐름을 제어하며, 일관된 API를 통해 어떤 LLM 공급자와도 통합할 수 있습니다. 메시지 라우팅, 컨텍스트 관리, 성능 분석 같은 기능으로 AgentInteraction은 협력 또는 경쟁 에이전트 아키텍처 실험을 간소화하며, 복잡한 대화 시나리오의 프로토타이핑과 성공률 측정을 용이하게 만듭니다.

Fetch.ai의 자율경제에이전트(AEA)는 상호작용, 외부 환경, 디지털 원장과 통신할 수 있는 자율 소프트웨어 에이전트의 설계, 구현, 조정을 가능하게 하는 다목적 프레임워크입니다. 플agin 기반 아키텍처를 활용하며, 통신 프로토콜, 암호화 원장 API, 분산 신원확인 및 맞춤형 의사결정 기술용 사전 제작 모듈을 제공합니다. 에이전트는 분산 시장 내에서 발견되고 거래할 수 있으며, 목표 기반 행동을 수행하고, 실시간 데이터 피드를 통해 적응 가능합니다. 이 프레임워크는 다중 에이전트 시나리오 용 시뮬레이션 도구와 실제 블록체인 또는 P2P 네트워크 배포를 지원합니다. 내장된 상호 운영성과 에이전트 간 메시징으로, 에이전트 간 조정이 핵심인 에너지 거래, 공급망 최적화 및 IoT 스마트 코디네이션 등 복잡한 자율 경제 애플리케이션 개발을 간소화합니다.

A2A(Agent-to-Agent Architecture)는 구글이 개발한 분산형 AI 에이전트의 공동 개발과 운용을 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다. 역할, 통신 채널, 공유 메모리를 정의하는 모듈식을 제공합니다. 개발자는 다양한 LLM 제공자를 통합하고, 에이전트 행동을 커스터마이징하며, 다단계 워크플로우를 조율할 수 있습니다. A2A에는 에이전트 간 상호작용을 추적할 수 있는 내장 모니터링, 오류 관리, 리플레이 기능이 포함되어 있습니다. 표준화된 프로토콜을 통해 에이전트 발견, 메시지 전달, 작업 할당을 단순화하여 복잡한 조정 패턴을 간소화하고 다양한 환경에서 에이전트 기반 애플리케이션의 신뢰성을 향상시킵니다.

AI Agents는 지능형 소프트웨어 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 포괄적인 파이썬 프레임워크입니다. 웹 검색, 파일 입출력, 맞춤 API 등 외부 서비스를 통합하기 위한 플러그 앤 플레이 툴킷을 제공합니다. 내장된 메모리 모듈로, 에이전트는 상호작용 간 컨텍스트를 유지하여 고급 다단계 추론과 지속적인 대화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 OpenAI를 비롯한 여러 LLM 제공자를 지원하며 개발자는 모델을 쉽게 전환하거나 결합할 수 있습니다. 사용자는 작업을 정의하고 도구 및 메모리 정책을 할당하며, 핵심 엔진은 프롬프트 생성, 도구 호출, 응답 파싱을 조율하여 원활한 에이전트 작동을 수행합니다.

ADK-Golang은 Go 생태계를 위한 오픈 소스 에이전트 개발 키트입니다. 이 모듈식 프레임워크는 API, 데이터베이스, 외부 서비스 등 도구를 등록 및 관리하고, 동적 프롬프트 템플릿을 구축하며, 다중 턴 대화에서의 대화 메모리 유지를 지원합니다. 내장된 오케스트레이션 패턴과 로깅 지원을 통해 데이터 검색, 자동화 워크플로우, 맥락 기반 채팅과 같은 작업을 수행하는 AI 에이전트를 쉽게 구성, 테스트, 배포할 수 있습니다. ADK-Golang은 저수준 API 호출을 추상화하여 초기화, 계획, 실행, 응답 처리 등 에이전트 전체 라이프사이클을 순수 Go로 처리합니다.

Agent Nexus는 복잡한 작업을 해결하기 위해 협력하는 상호 연결된 AI 에이전트를 설계, 구성, 실행하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트를 동적으로 등록하고, 파이썬 모듈을 통해 동작을 맞춤화하며, 간단한 YAML 구성으로 통신 파이프라인을 정의할 수 있습니다. 내장 메시지 라우터는 신뢰할 수 있는 에이전트 간 데이터 흐름을 보장하며, 통합 로깅 및 모니터링 도구는 성능을 추적하고 워크플로우 디버깅을 돕습니다. OpenAI와 Hugging Face와 같은 인기 AI 라이브러리 지원으로 다양한 모델의 통합도 간편합니다. 연구 실험 프로토타이핑, 자동화 고객 서비스 에이전트 구축 또는 다중 에이전트 환경 시뮬레이션 등에서, Agent Nexus는 협력적 AI 시스템 개발과 테스트를 간소화합니다.

Agentin은 계획, 행동 및 학습이 가능한 지능형 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 대화형 메모리 관리, 외부 도구 또는 API 통합, 병렬 또는 계층적 워크플로우 내에서 여러 에이전트를 오케스트레이션하는 추상화를 제공합니다. 구성 가능한 플래너 모듈과 맞춤형 도구 래퍼를 지원하여 자율 데이터 처리 에이전트, 고객 서비스 봇 또는 연구 보조 도구의 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 또한 프레임워크는 확장 가능한 로깅 및 모니터링 후크를 제공하여 에이전트 결정 추적과 복잡한 다단계 상호작용 문제 해결을 쉽게 합니다.

Agenite는 자율 에이전트의 생성, 오케스트레이션 및 관리를 간소화하도록 설계된 Python 중심 AI 에이전트 프레임워크입니다. 메모리 저장소, 작업 스케줄러, 이벤트 기반 통신 채널과 같은 모듈형 구성 요소를 제공하여 상태 기반 상호작용, 다단계 추론 및 비동기 워크플로우를 수행할 수 있는 에이전트를 개발할 수 있습니다. 이 플랫폼은 외부 API, 데이터베이스, 메시지 큐에 연결할 수 있는 어댑터를 제공하며, 플러그형 아키텍처는 자연어 처리, 데이터 검색 및 의사결정에 사용할 맞춤형 모듈을 지원합니다. Redis, SQL, 인메모리 캐시용 내장 저장 백엔드를 통해 Agenite는 지속적인 에이전트 상태를 보장하고 확장 가능한 배포를 가능하게 합니다. 또한 원격 제어용 명령줄 인터페이스와 JSON-RPC 서버를 포함하여 CI/CD 파이프라인과 실시간 모니터링 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.