에이전트셋을 사용하면 고객 서비스부터 워크플로 자동화까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 사용자는 고유한 비즈니스 요구에 맞게 에이전트의 매개변수 및 기능을 정의하여 운영에 적합한 도구를 확보할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스는 모든 기술 수준의 사용자를 위해 설계되었으며, AI를 특정 작업 흐름에 쉽게 적응시켜 전반적인 효율성을 높입니다.

Colosseum Agent Battles는 사용자 정의 가능한 전투장 내에서 AI 에이전트 경쟁을 위한 모듈식 Python SDK를 제공합니다. 사용자는 특정 지형, 자원, 규칙이 포함된 환경을 정의한 후, 표준 인터페이스를 통해 에이전트 전략을 구현할 수 있습니다. 프레임워크는 전투 스케줄링, 심판 로직 및 실시간 에이전트 행동과 결과의 기록을 관리하며, 토너먼트 실행, 승/패 통계 추적, 차트 기반 성과 시각화 도구를 포함합니다. 개발자는 인기 머신러닝 라이브러리와 연동하여 에이전트를 훈련시키고 전투 데이터를 분석하거나, 커스텀 규칙을 위한 심판 모듈 확장도 할 수 있습니다. 이 모든 것이 AI 전략의 벤치마킹을 간소화하며, JSON 및 CSV 형식으로 로깅도 지원되어 후속 분석이 가능합니다.

Phidata는 메모리, 지식 및 추론 기능이 풍부한 AI 에이전트를 구축, 배포 및 모니터링하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 이 시스템은 사용자가 외부 시스템과 상호작용하고 다양한 데이터 소스를 활용하며 학습을 통해 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 민첩하고 반응적인 에이전트를 생성할 수 있도록 합니다. Phidata는 여러 대형 언어 모델(LLM)을 지원하여 사용자에게 선택의 유연성을 제공합니다. 내장 메모리 기능을 통해 에이전트는 개인화된 대화를 유지할 수 있어 다양한 산업의 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

RainbowGPT는 OpenAI 모델을 사용하는 AI 에이전트의 설계, 맞춤화, 배포를 위한 완벽한 프레임워크를 제공합니다. FastAPI 백엔드, 도구 및 메모리 관리를 위한 LangChain 통합, 에이전트 생성과 테스트를 위한 React 기반 UI를 포함합니다. 사용자는 문서를 업로드하여 벡터 기반의 지식 검색을 하거나, 사용자 정의 프롬프트 및 행동을 정의하고, 외부 API 또는 함수를 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대화 내역을 기록하여 분석하며, 다중 에이전트 워크플로우를 지원하여 복잡한 자동화와 대화형 파이프라인을 구현합니다.

AgentLLM은 그래픽 인터페이스 또는 JSON 정의를 통해 사용자들이 자율 에이전트를 생성, 구성, 실행할 수 있는 웹 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다. 에이전트는 작업을 추론하며 여러 단계로 워크플로우를 계획하고, Python 도구 또는 외부 API를 호출하며, 대화와 메모리를 유지하고, 결과에 따라 적응할 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenAI, Azure 또는 자가 호스팅 모델을 지원하며, 웹 검색, 파일 처리, 수학 계산, 맞춤형 플러그인 등의 도구 통합을 제공합니다. 실험적이고 빠른 프로토타이핑을 위해 설계된 AgentLLM은 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석, 고객 지원, 맞춤 추천이 가능한 인텔리전트 에이전트 구축을 간소화합니다.

Autogen Studio Research는 GitHub에 호스팅된 연구 프로토타입으로, 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 시각화 및 반복할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 에이전트 컴포넌트를 배치하고, 커뮤니케이션 채널을 정의하며, 실행 파이프라인을 구성할 수 있는 웹 기반 UI를 제공합니다. 내부적으로 Python SDK를 사용하여 다양한 LLM 백엔드(OpenAI, Azure, 로컬 모델)에 연결하며, 실시간 로그, 지표, 디버깅 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 신속한 프로토타이핑, 의사결정 워크플로우, 자동화된 작업 오케스트레이션에 적합하도록 설계되었습니다.

GenerativeAgentsCN은 현실감 있는 디지털 페르소나를 시뮬레이션하기 위해 설계된 스탠포드의 Generative Agents 프레임워크를 오픈소스 중국어로 이식한 것입니다. 대규모 언어 모델과 장기 기억 모듈, 반사 루틴, 계획자 논리 등을 결합하여, 맥락을 인지하고 과거 상호작용을 기억하며 자율적으로 다음 행동을 결정하는 에이전트를 조정합니다. 이 툴킷은 즉시 실행 가능한 Jupyter 노트북, 모듈형 파이썬 컴포넌트, 포괄적인 중국어 문서화를 제공하여 환경 설정, 에이전트 특성 정의 및 기억 매개변수 커스터마이징 방법을 안내합니다. 이를 활용해 AI 기반 NPC 행동 탐색, 고객 지원 봇 프로토타입 개발, 에이전트 인지 연구 등을 수행할 수 있으며, 유연한 API를 통해 기억 알고리즘 확장, 맞춤형 LLM 통합, 실시간 에이전트 상호작용 시각화도 가능합니다.

MCP Ollama 에이전트는 Ollama의 로컬 LLM 런타임을 활용하여 작업 자동화를 위한 다용도 에이전트 프레임워크를 제공합니다. SERP API를 이용한 웹 검색, 파일 시스템 조작, 셸 명령 실행, 파이썬 환경 관리 등 여러 도구 인터페이스를 통합합니다. 사용자 정의 프롬프트와 도구 구성을 정의하여 복잡한 워크플로우를 조율하고 반복 작업을 자동화하며, 다양한 도메인에 맞춘 맞춤형 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 에이전트는 도구 호출과 컨텍스트 관리를 수행하여 대화 기록과 도구 응답을 유지하며 일관된 행동을 생성합니다. CLI 기반의 설정과 모듈식 아키텍처로 새 도구를 쉽게 확장하고 연구, 데이터 분석, 개발 지원 등 다양한 사용 사례에 적응할 수 있습니다.