LangBot은 여러 메시징 채널에 대형 언어 모델 통합을 가능하게 하는 자체 호스팅, 오픈 소스 플랫폼입니다. 웹 기반 UI를 통해 봇을 배포 및 관리하고, OpenAI, DeepSeek, 로컬 LLM을 포함한 다양한 모델 제공자를 지원하며, QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu, DingTalk와 같은 플랫폼에 적응합니다. 개발자는 대화 워크플로우 구성, 비율 제한 전략 구현, 플러그인으로 기능 확장을 할 수 있습니다. 확장성을 위해 설계된 LangBot은 메시지 처리, 모델 상호작용, 분석을 하나의 프레임워크로 통합하여 고객 서비스, 내부 알림, 커뮤니티 관리를 위한 대화형 AI 애플리케이션 제작을 가속화합니다.

Swarms.ai는 여러 AI 에이전트를 지능형 작업 흐름으로 정의하고 연결하는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 각 에이전트는 역할, 데이터 소스, 맞춤 API 통합을 통해 구성할 수 있습니다. 에이전트들은 메시지 전달, 행동 트리거, 컨텍스트 공유를 통해 복잡한 작업을 끝에서 끝으로 처리하며 협력합니다. 이 플랫폼은 역할 기반 접근 제어, 버전 관리, 실시간 분석을 제공하여 군집 성능을 모니터링합니다. 코딩이 필요 없으며, 사용자는 드래그 앤 드롭으로 구성 요소를 배치하고 트리거를 설정하며 출력을 연결하여 지원, 영업, 운영 등을 위한 자동 프로세스를 설계할 수 있습니다.

Nefi.ai는 코드를 작성하지 않고도 AI 기반 에이전트를 설계, 훈련 및 오케스트레이션하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 시각적 캔버스를 통해 LLM 모듈, 벡터 데이터베이스 검색, 외부 API 호출, 조건부 논리, 메모리 저장소와 같은 블록을 조립합니다. 에이전트는 맞춤 문서로 훈련하거나 기업 데이터를 연동할 수 있습니다. 일단 구축되면 챗봇, 이메일 어시스턴트, 예약된 작업 등으로 배포됩니다. 고급 기능으로는 모니터링 대시보드, 버전 관리, 역할 기반 접근 제어, Slack, Teams, Zapier와의 연동이 있습니다.

OpenAGI는 데이터 추출, 문서 처리, 고객 지원 자동화 및 연구 지원과 같은 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 통합 환경을 제공합니다. 사용자는 시각적 워크플로우를 통해 에이전트 행동을 구성하고, 모든 LLM 엔드포인트와 통합하며, 모니터링 및 로깅이 내장된 배포를 수행할 수 있습니다. 플랫폼은 반복 테스트, 협업 및 확장성을 간소화하여 신속한 지능형 자동화 솔루션 배포를 가능하게 합니다.

Raga의 Catalyst는 기업 전체에서 AI 기반 에이전트를 간단하게 생성하고 운영할 수 있도록 설계된 SaaS 플랫폼입니다. 사용자는 데이터베이스, CRM, 클라우드 스토리지에서 데이터를 벡터 저장소로 가져오고, 메모리 정책을 구성하며, 여러 LLM을 조정하여 복잡한 쿼리에 답변할 수 있습니다. 비주얼 빌더를 통해 드래그 앤드롭 방식으로 워크플로우를 설계하고, 도구와 API 연동, 실시간 분석도 지원합니다. 설정 후, 에이전트는 채팅 인터페이스, API 또는 임베디드 위젯으로 배포 가능하며, 역할 기반 접근 제어, 감사 로그, 대규모 운영도 가능합니다.

AgentSea AI Hub는 엔드투엔드 에이전트 개발 및 관리를 간소화하는 강력한 AI 플랫폼 및 프레임워크입니다. 드래그 앤 드롭 시각적 빌더를 통해 에이전트 페르소나, 대화 흐름, 맞춤형 기술을 복잡한 코딩 없이 설계할 수 있습니다. 개발자는 외부 API, 지식 베이스, 데이터베이스를 통합할 수 있으며, 내장된 메모리 관리 모듈이 세션 간 맥락을 보존합니다. 플랫폼은 웹, 모바일, 채팅, 음성, 이메일 등 다중 채널 배포를 지원하여 원활한 사용자 상호작용을 보장하며, 성능 모니터링, A/B 테스트, 버전 관리를 통해 지속적인 개선이 가능합니다. 역할 기반 액세스 제어와 협업 워크스페이스를 통해 팀은 복잡한 에이전트 프로젝트를 효율적으로 조율할 수 있습니다. AgentSea AI Hub는 디지털 작업자 생성 가속화, 반복 작업 자동화, 지능형 자동화를 통한 고객 참여 향상을 지원합니다.

AgentSmithy는 메모리 관리, 작업 계획 및 실행 오케스트레이션을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 AI 에이전트 개발 수명주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 Google Cloud Storage 또는 Firestore를 지속적 메모리로 활용하고, 이벤트 기반 트리거에는 Cloud Functions를, 확장 가능한 메시징에는 Pub/Sub를 사용합니다. 핸들러는 에이전트의 행동을 정의하며, 플래너는 다단계 작업 실행을 관리합니다. 가시성 모듈은 성능 지표와 로그를 추적합니다. 개발자는 맞춤 데이터 소스, 특화된 LLM 또는 도메인별 도구 강화에 플러그인을 통합할 수 있습니다. AgentSmithy의 클라우드 네이티브 구조는 고가용성과 탄력성을 보장하여 개발, 테스트 및 운영 환경에 원활한 배포를 가능하게 합니다. 내장된 보안 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 팀은 거버넌스를 유지하며 빠르게 지능형 에이전트 솔루션을 반복할 수 있습니다.

LangDB AI는 흩어진 문서를 검색 가능한 인터랙티브 어시스턴트로 전환하는 AI 기반 지식 관리 플랫폼입니다. 사용자는 PDF, Word 파일 또는 웹 페이지 등의 문서를 업로드하며, LangDB의 AI는 자연어 처리와 임베딩을 이용해 내용을 분석하고 인덱싱합니다. 의미 검색 엔진은 관련 구절을 검색하며, 챗봇 인터페이스를 통해 팀원이 자연스러운 언어로 질문할 수 있습니다. 이 플랫폼은 채팅 위젯, Slack, API 통합을 통한 멀티채널 배포를 지원하며, 관리자들은 사용자 역할, 사용량 분석, 문서 버전 관리를 원활하게 수행할 수 있습니다. 콘텐츠 수집, 태깅, 대화 지원 자동화를 통해 정보를 찾는 시간을 절감하고 고객 지원, 엔지니어링, 교육 부서 간 협업을 강화합니다.

Huly Labs는 클라우드 네이티브 AI 에이전트 플랫폼으로서 개발자와 제품팀이 지능형 어시스턴트를 설계, 배포 및 모니터링할 수 있게 합니다. 에이전트는 지속적 기억을 통해 맥락을 유지할 수 있으며, 외부 API 또는 데이터베이스를 호출하고, 시각적 빌더를 통해 다단계 워크플로우를 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 역할 기반 액세스 제어, Node.js SDK 및 CLI, 맞춤형 UI 구성요소, 실시간 성능 및 사용량 분석을 포함합니다. Huly Labs는 확장, 보안, 로그 관리를 기본 제공하여 빠른 반복과 엔터프라이즈 수준 배포를 가능하게 합니다.

OpenKBS는 기업 콘텐츠—PDF, 문서, 웹페이지—를 벡터 임베딩으로 변환하여 지식 그래프에 저장합니다. 사용자는 의미적 인덱스를 스캔하여 정밀한 답변을 얻기 위해 AI 챗봇과 상호작용합니다. 이 플랫폼은 강력한 API 엔드포인트, 사용자 정의 UI 위젯, 역할 기반 접근 제어를 제공합니다. 자동화된 문맥 기반 응답과 새 데이터로부터의 지속적 학습을 통해 내부 지원, 문서 검색, 개발자 온보딩을 가속화합니다.

Rubra는 외부 도구, API 또는 지식 기반과 상호작용할 수 있는 AI 기반 에이전트 구축을 위한 통합 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 간단한 JSON 또는 SDK 인터페이스를 통해 에이전트 동작을 정의하고, 웹 검색, 문서 검색, 스프레드시트 조작 또는 도메인 별 API와 같은 기능을 연결합니다. 이 플랫폼은 검색 강화 생성 파이프라인을 지원하여, 에이전트가 관련 데이터를 조회하고 정보에 기반한 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 개발자는 인터랙티브 콘솔에서 에이전트를 시험, 디버깅하고 성능 지표를 모니터링하며 필요에 따라 배포를 확장할 수 있습니다. 안전한 인증, 역할 기반 접근 제어, 상세 사용 로그를 갖춘 Rubra는 엔터프라이즈 수준의 에이전트 제작을 간소화합니다. 고객 지원봇, 자동 연구 보조, 워크플로 오케스트레이션 에이전트 등 다양한 용도로 개발과 배포 속도를 높입니다.

Secure Agent Augmentation은 보안 제어가 포함된 AI 에이전트 도구 호출을 감싸는 Python SDK와 도우미 모듈 세트를 제공합니다. LangChain과 Semantic Kernel과 같은 인기 있는 LLM 프레임워크와의 통합을 지원하며, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager와 같은 비밀 금고에 연결됩니다. 저장 중 및 전송 중 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 감사 기록이 에이전트가 민감한 데이터를 노출하지 않고 내부 지식 기반 및 API와 함께 추론을 확장할 수 있도록 보장합니다. 개발자는 보안된 도구 엔드포인트를 정의하고, 인증 정책을 구성하며, 안전한 쿼리를 위해 보강된 에이전트 인스턴스를 초기화합니다.

xmem.xyz는 모든 조직 데이터, 문서 및 모범 사례를 하나의 통합 리포지토리로 중앙 집중화합니다. 강력한 API 액세스와 실시간 데이터 동기화를 통해 팀이 최신 정보를 손쉽게 이용할 수 있도록 보장합니다. 이 플랫폼은 기밀 정보를 보호하기 위해 역할 기반 접근 제어를 제공하며, 빠른 데이터 검색을 위한 고급 AI 기반 검색 기능을 제공합니다. 또한 LLM에 원활하게 통합되어 지능형 데이터 가져오기 및 상황에 맞는 상호작용으로 워크플로를 향상시킵니다.

Arsenal은 첨단 AI 에이전트를 활용하여 팀의 지식 관리 방식과 상호작용 방식을 혁신합니다. 다양한 파일 형식(PDF, Word, 텍스트, 이미지)을 벡터 임베딩으로 변환하고, 검색 가능한 지식 그래프를 구축하며, 실시간 대화 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 연구 지원, 코드 검토, 보고서 작성 등의 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있습니다. 구글 드라이브, Slack, GitHub 등과의 무결점 통합, 역할 기반 액세스, API 엔드포인트를 통해 업무 흐름을 간소화하고 보다 빠른 인사이트를 제공합니다.

CompliantLLM은 엔터프라이즈 대상의 엔드투엔드 준수 솔루션을 제공합니다. CompliantLLM의 SDK 또는 API 게이트웨이와 통합하면 모든 LLM 상호작용이 가로채지고 사용자 정의 정책에 따라 평가됩니다. 데이터 프라이버시 규칙, 업계 규제, 기업 거버넌스 표준이 적용됩니다. 민감한 정보는 자동으로 마스킹되거나 편집되어 보호 데이터가 조직을 벗어나지 않도록 합니다. 이 플랫폼은 변경 불가능한 감사 로그와 시각적 대시보드를 생성하여 준수 담당자와 보안팀이 사용 패턴을 모니터링하고 잠재적 위반을 조사하며 상세한 준수 보고서를 작성할 수 있게 합니다. 맞춤형 정책 템플릿과 역할 기반 접근 제어를 통해 정책 관리를 간소화하고 감사 준비를 빠르게 하며 AI 워크플로우 내 비준수 위험을 낮춥니다.

Ollama Bot은 Node.js 기반의 AI 에이전트로서, Discord 서버에서 작동하며 Ollama CLI와 로컬 LLM 모델을 활용하여 대화형 응답을 생성합니다. 지속적인 채팅 컨텍스트를 구축하여 사용자가 여러 메시지에 걸쳐 주제 연속성을 유지할 수 있습니다. 관리자들은 커스텀 프롬프트를 정의하고, 모델 매개변수를 설정하며, 특정 역할에 명령을 제한할 수 있습니다. 이 봇은 여러 LLM 모델을 지원하고, 높은 처리량을 위해 메시지 큐를 자동으로 관리하며, 상호작용을 기록하여 감사를 지원합니다. 설치는 저장소를 클론하고, npm을 통해 의존성을 설치하며, 디스코드 토큰과 Ollama 설정 등 환경 변수를 구성하는 과정을 포함합니다. 배포 후, 봇은 슬래시 명령을 수신하고, 쿼리를 Ollama 모델에 전달하여 생성된 답변을 디스코드 채널에 바로 게시합니다.

GuruBase는 비기술 사용자도 문서 업로드, 웹사이트 연결 또는 지식 데이터베이스 링크를 통해 강력한 AI 챗봇을 만들 수 있는 SaaS 플랫폼입니다. 사전 제작된 대화 템플릿을 선택하거나 프롬프트와 플로우를 맞춤설정하여 특정 사용 사례에 맞게 조정한 후, 웹 위젯, Slack, Microsoft Teams에 배포할 수 있습니다. 또한, 사용량, 성능, 사용자 만족도를 추적하는 분석 대시보드와 민감한 데이터를 보호하는 역할 기반 액세스 제어가 포함되어 있습니다.