LiteMultiAgent는 각각 고유한 역할과 책임이 부여된 여러 AI 에이전트를 병렬 또는 순차적으로 구축하고 실행할 수 있는 모듈식 SDK를 제공합니다. 내장 메모리 저장소, 메시징 파이프라인, 플러그인 어댑터, 실행 루프를 갖추어 복잡한 에이전트 간 통신을 관리합니다. 사용자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 외부 도구 또는 API를 플러그인하며, 로그를 통해 대화를 모니터링할 수 있습니다. 프레임워크의 경량 설계와 종속성 관리 덕분에 신속한 프로토타이핑과 협력 AI 워크플로우의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

Flock은 개발자가 친화적인 모듈식 프레임워크로서 여러 LLM 호출을 연결하고, 대화 메모리를 관리하며, 외부 도구를 자율 에이전트에 통합할 수 있도록 합니다. 비동기 실행과 플러그인 확장 지원을 통해 에이전트 행동, 트리거, 컨텍스트 관리를 세밀하게 제어할 수 있으며, Node.js와 브라우저 환경에서 원활하게 작동하여 팀이 챗봇, 데이터 처리 워크플로우, 가상 비서 및 기타 AI 기반 자동화 솔루션을 빠르게 프로토타입할 수 있게 합니다.

Labs는 대규모 언어 모델을 활용하여 AI 에이전트를 정의하고 실행하는 오픈소스의 임베드 가능한 도메인 특화 언어입니다. 프롬프트 선언, 컨텍스트 관리, 조건적 분기, 외부 도구(예: 데이터베이스, API) 연동 구조를 제공합니다. Labs를 통해 개발자는 에이전트 워크플로를 코드로 기술하여, 데이터 수집, 분석, 생성 등 다단계 태스크를 오케스트레이션합니다. 이 프레임워크는 DSL 스크립트를 실행 가능한 파이프라인으로 컴파일하며, 로컬 또는 프로덕션 환경에서 실행할 수 있습니다. Labs는 인터랙티브 REPL, 커맨드라인 도구와 표준 LLM 제공자와 통합되며, 모듈식 아키텍처로 커스텀 함수와 유틸리티 확장이 용이해 빠른 프로토타이핑과 유지보수 용이성을 제공합니다. 경량 런타임은 낮은 오버헤드와 기존 애플리케이션에 원활하게 내장 가능합니다.