CrewAI GUI Qt는 CrewAI 프레임워크를 기반으로 한 AI 에이전트 파이프라인 설계 및 실행을 위한 포괄적인 시각적 환경을 제공합니다. 사용자들은 데이터 소스, LLM 모델, 처리 단계, 출력 핸들러를 나타내는 구성 가능한 노드들을 드래그 앤 드롭하여 시퀀셜 또는 병렬 워크플로를 정의할 수 있으며, 각각의 노드는 온도, 토큰 제한, API 엔드포인트 등 사용자 지정 가능 파라미터를 노출하여 모델의 동작을 세밀하게 제어합니다. 실시간 실행 엔진은 그래프를 실행하고, 중간 출력을 콘솔 패널에 표시하며, 오류를 강조 표시하여 디버깅을 돕습니다. 프로젝트는 JSON 또는 XML로 저장, 가져오기, 내보내기 가능하며, 협업이나 자동 배포를 위해 사용할 수 있습니다. 플러그인 확장, 로깅, 성능 모니터링도 지원하여 프로토타이핑, 연구, 생산 수준의 에이전트 개발에 적합합니다.

Fast-LLM-Agent-MCP는 메모리 관리, 사고의 연쇄 추론, 다단계 계획을 결합한 AI 에이전트를 구축하기 위한 경량 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 OpenAI, Azure OpenAI, 로컬 Llama 및 기타 모델과 통합하여 대화 맥락을 유지하고 구조화된 추론 과정을 생성하며 복잡한 작업을 실행 가능한 하위 작업으로 분할할 수 있습니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 도구 및 메모리 저장소를 통합할 수 있어 가상 도우미, 의사 결정 지원 시스템, 자동 고객 지원 봇 등에 적합합니다.

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.

LLPhant는 개발자가 다목적 LLM 기반 에이전트를 생성할 수 있도록 하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. API, 검색, 데이터베이스 등 외부 도구 통합, 다중 턴 대화용 메모리 관리, 커스터마이징 가능한 의사결정 루프를 위한 내장 추상화를 제공합니다. OpenAI, Hugging Face 등의 여러 LLM 백엔드와 플러그인 스타일 컴포넌트, 구성 기반 워크플로우를 지원하여 에이전트 개발을 가속화합니다. 챗봇 프로토타입, 작업 자동화, 외부 도구와 컨텍스트 메모리를 활용하는 디지털 어시스턴트 구축에 활용할 수 있습니다.

멀티 에이전트 시뮬레이션은 사용자 지정 센서, 액추에이터, 의사결정 논리를 갖춘 에이전트 클래스를 정의할 수 있는 유연한 API를 제공합니다. 사용자는 장애물, 자원, 통신 프로토콜이 포함된 환경을 구성한 후, 단계별 또는 실시간 시뮬레이션 루프를 실행합니다. 내장된 로깅, 이벤트 일정, Matplotlib 통합을 통해 에이전트 상태를 추적하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 행동, 환경, 성능 최적화를 쉽게 추가할 수 있어 학술 연구, 교육, 다중 에이전트 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

DreamGPT는 GPT 모델 기반 AI 에이전트의 개발, 구성, 배포를 단순화하도록 설계된 다목적 오픈소스 플랫폼입니다. 직관적인 Python SDK와 명령줄 인터페이스를 제공하여 새로운 에이전트의 스캐폴딩, 플러그형 메모리 백엔드와의 대화 기록 관리, 표준화된 플러그인 시스템을 통한 외부 도구 통합이 가능합니다. 개발자는 사용자 정의 프롬프트 플로우를 정의하거나 API 또는 데이터베이스와 연결하여 검색 강화된 생성 작업을 수행하고, 내장 로깅 및 텔레메트리를 통해 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. DreamGPT의 모듈식 아키텍처는 클라우드 환경에서 수평 확장과 사용자 데이터의 안전한 처리를 지원합니다. 도우미, 채팅봇, 디지털 워커용 미리 만들어진 템플릿을 통해 팀은 고객 서비스, 데이터 분석, 자동화 등 맞춤형 AI 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

Agent Script는 대규모 언어 모델에 선언적 스크립팅 레이어를 제공하여 YAML 또는 JSON 스크립트를 작성해 에이전트 워크플로우, 도구 호출, 메모리 사용을 정의할 수 있습니다. OpenAI, 로컬 LLM 또는 기타 제공자를 플러그인하고, 외부 API를 도구로 연결하며, 장기 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 맥락 관리, 비동기 실행, 상세 로그를 기본 제공하며, 적은 코드로 챗봇, RPA 워크플로우, 데이터 추출 에이전트 또는 사용자 정의 제어 루프의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있어 AI 기반 자동화의 구축, 테스트, 배포를 용이하게 합니다.

Agents-Deep-Research는 사용자 정의 목표를 하위 작업으로 분해하는 태스크 계획 엔진, 컨텍스트를 저장하고 검색하는 장기 메모리 모듈, 외부 API와 시뮬레이션 환경과 상호 작용할 수 있는 도구 통합 계층을 제공하여 자율 AI 에이전트 개발과 테스트를 간소화하도록 설계되었습니다. 또한 다양한 시나리오에서 에이전트 성능을 측정할 수 있는 평가 스크립트와 벤치마크 도구도 제공합니다. Python 위에 구축되고 다양한 LLM 백엔드에 적응 가능하며, 연구자와 개발자가 빠르게 새로운 에이전트 아키텍처를 프로토타입하고, 재현 가능한 실험을 수행하며, 제어된 환경에서 다양한 계획 전략을 비교할 수 있도록 합니다.