Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

AgentCrew는 에이전트 수명주기, 메모리 영속성, 작업 스케줄링, 에이전트 간 통신 등과 같은 공통 기능을 추상화하여 AI 에이전트의 생성과 관리를 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 에이전트 프로필을 정의하고 트리거 및 조건을 지정하며, OpenAI와 Anthropic과 같은 주요 LLM 공급자와 쉽게 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 Python SDK, CLI 도구, RESTful 엔드포인트, 직관적인 웹 대시보드를 제공하여 에이전트 성능을 모니터링합니다. 워크플로우 자동화 기능을 통해 에이전트는 병렬 또는 연속 작업이 가능하며, 메시지를 교환하고 상호작용을 기록하여 감사 및 재교육에 활용됩니다. 모듈화 된 아키텍처는 플러그인 확장을 지원하여, 고객 서비스 챗봇에서부터 연구 지원, 데이터 추출 파이프라인 등 다양한 용도에 맞게 플랫폼을 맞춤화할 수 있습니다.

Agentic는 코드를 작성하지 않고 자율 AI 에이전트를 설계, 배포 및 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 방식의 에이전트 빌더, 원활한 API 통합, 지속적인 메모리 저장소, 분석 대시보드를 제공합니다. 사용자들은 에이전트 페르소나를 정의하고, 맞춤 프롬프트와 이벤트 트리거를 구성하며, Slack 또는 CRM 시스템과 같은 외부 서비스에 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 일정 예약, 오류 처리, 팀 협업도 지원하여 데이터 강화, 이메일 응답, 보고서 생성, 리드 자격평가와 같은 작업을 전체 가시성과 제어권을 가지고 자동화할 수 있습니다.

AI Agent Demo는 사용자 및 외부 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트 구축에 적합한 다목적 템플릿을 제공합니다. LangChain을 활용하여 체인, 도구, 기억 모듈을 조율하여 SerpAPI를 통한 웹 검색, 웹 콘텐츠 요약, 벡터 기반 기억 유지, 안전한 Python REPL 도구를 이용한 코드 스니펫 실행 등을 수행할 수 있게 합니다. 에이전트는 CLI 명령과 FastAPI HTTP 엔드포인트를 제공하며, 텍스트 및 음성 입력을 지원합니다. 개발자는 도구 정의와 체인 로직을 커스터마이징하여 고객 지원, 데이터 검색, 자율 워크플로우에 적합한 에이전트를 만들 수 있으며, 모듈형 구조 덕분에 데이터베이스 쿼리 또는 타사 API 연동이 용이합니다.

CereBro는 자기 주도적 작업 분해, 지속적인 메모리 및 동적 도구 사용이 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 생각, 행동 및 메모리를 관리하는 Brain 핵심, 외부 API를 위한 맞춤 플러그인 지원, 오케스트레이션을 위한 CLI 인터페이스를 포함하고 있으며, 사용자는 에이전트 목표를 정의하고, 추론 전략을 설정하며, 웹 검색, 파일 작업 또는 도메인별 도구와 같은 기능을 통합하여 수동 개입 없이 작업을 끝까지 수행할 수 있습니다.

Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.