Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

ChatStreamAiAgent는 생성되는 토큰을 실시간으로 스트리밍하는 경량 파이썬 툴킷을 개발자에게 제공합니다. 여러 LLM 공급자를 지원하며, 비동기 이벤트 후크와 웹 또는 콘솔 애플리케이션에 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 관리와 프롬프트 템플릿을 통해 팀은 대화형 어시스턴트, 고객 지원 봇 또는 인터랙티브 튜토리얼을 신속히 프로토타입으로 개발하면서 낮은 지연 시간과 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.

UnitMesh Framework는 AI 에이전트 체인을 정의, 관리 및 실행하기 위한 유연하고 모듈식 환경을 제공합니다. OpenAI, Anthropic 및 사용자 지정 모델과 원활하게 통합하며, Python 및 Node.js SDK를 지원하고, 내장 메모리 저장소, 도구 커넥터 및 플러그인 아키텍처를 갖추고 있습니다. 개발자는 병렬 또는 순차적 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하고, 실행 로그를 추적하며, 사용자 정의 모듈을 통해 기능 확장도 가능합니다. 이벤트 기반 설계로 클라우드 또는 온프레미스 배포에서 높은 성능과 확장성을 보장합니다.

EspressoAI는 개발자가 큰 언어 모델 기반의 AI 에이전트를 설계, 구성, 배포할 수 있도록 구조화된 환경을 제공합니다. 에이전트 워크플로우 내에서 도구 등록과 호출을 지원하며, 내장 메모리 모듈을 통해 대화 맥락을 관리하고, 다단계 추론을 위한 프롬프트 체인을 허용합니다. 외부 API, 커스텀 플러그인, 조건부 논리를 통합하여 에이전트 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈형 설계는 확장성을 보장하며, 팀이 구성요소를 교체하거나, 새 기능을 추가하거나, 자체 제공하는 LLM에 맞춰 재설계하는 것을 용이하게 합니다(핵심 로직 재작성 불필요).

OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.

Inngest AgentKit은 Node.js 환경 내에서 AI 에이전트 개발을 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. Inngest의 이벤트 기반 아키텍처를 활용하며, 외부 이벤트(HTTP 요청, 예약된 작업, 웹훅 호출)에 따라 에이전트 워크플로우를 트리거합니다. 템플릿 렌더링 유틸리티를 포함하며, 세션 간 컨텍스트를 유지하는 내장 상태 관리와 외부 API 및 언어 모델과의 원활한 통합 기능을 갖추고 있습니다. 에이전트는 부분 응답을 실시간으로 스트리밍하고, 복잡한 로직을 관리하며, 오류 처리와 재시도를 통해 다단계 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 인프라와 워크플로우 관심사를 추상화함으로써, 개발자는 지능적 행동 설계에 집중할 수 있으며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 대화형 어시스턴트 및 데이터 처리 파이프라인, 태스크 자동화 봇의 배포를 가속화할 수 있습니다.

AI-Agent-Solana은 AI 기반 의사결정과 블록체인 실행 간의 격차를 해소하는 전문 프레임워크입니다. Solana의 고처리량 네트워크를 활용하여, 개발자는 실시간 데이터를 기반으로 스마트 계약 트랜잭션을 자동으로 트리거하는 지능형 에이전트를 TypeScript로 작성할 수 있습니다. SDK는 안전한 지갑 관리, 온체인 데이터 조회, Solana 클러스터용 이벤트 리스너, 사용자 정의 워크플로우를 포함하는 모듈을 제공하며, 이를 통해 에이전트의 행동을 정의할 수 있습니다. 자동 유동성 관리, NFT 발행 봇, 거버넌스 투표 에이전트 등 어떤 유스케이스든 AI-Agent-Solana는 복잡한 온체인 상호작용을 조율하면서도 안전한 키 관리와 효율적인 병렬 작업 처리를 보장합니다. 모듈식 설계와 포괄적인 문서 덕분에 기능 확장이나 기존 분산 어플리케이션과의 통합이 용이합니다.

Chainrel은 개발자가 자신의 백엔드 서비스에서 블록체인 이벤트를 쉽게 통합하고 관리할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. Chainrel을 활용하면 사용자는 지갑 전송, 크로스체인 이벤트, DeFi 주문 이벤트 또는 웹3 프로젝트와 관련된 이벤트를 들을 수 있어 수동 구현에 필요한 노력을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이 플랫폼은 이벤트 기반 아키텍처를 강화하고, 실시간 이벤트 알림을 제공하며, 서로 다른 블록체인 네트워크 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하는 데 특히 유용합니다. 블록체인 이벤트 관리 프로세스를 간소화하려는 분들에게 이상적인 선택입니다.

Esquilax는 복잡한 AI 에이전트 워크플로우 구축과 오케스트레이션을 위해 설계된 가벼운 TypeScript 프레임워크입니다. 명확한 API를 통해 에이전트를 선언적으로 정의하고, 메모리 모듈을 할당하며, API 호출 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 커스텀 플러그인 액션을 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 처리와 다중 에이전트 조정을 지원하며, 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 프로세스 생성을 간소화합니다. 이벤트 기반 아키텍처를 통해 작업을 체인하거나 동적으로 트리거하며, 로그 및 디버깅 도구가 에이전트 상호작용을 완벽하게 파악할 수 있도록 합니다. 보일러플레이트 코드를 추상화하여 팀이 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑을 할 수 있도록 돕습니다.

MASlite는 에이전트 클래스를 생성하고 행동을 등록하며, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 처리하는 명확한 API를 제공합니다. 에이전트 작업을 관리하는 스케줄러, 상호작용을 시뮬레이션하는 환경 모델링, 핵심 기능 확장을 위한 플러그인 시스템을 포함합니다. 개발자는 에이전트 라이프사이클 메서드를 정의하고, 채널을 통해 에이전트를 연결하며, 헤드리스 모드 또는 시각화 도구와 통합하여 빠르게 다중 에이전트 시나리오를 프로토타이핑할 수 있습니다.

Poke-Env는 포켓몬 쇼다운 배틀용 AI 에이전트의 생성과 평가를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다. 서버와의 통신, 게임 상태 데이터 파싱, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 턴별 행동 관리를 수행합니다. 사용자는 리인포스먼트 러닝이나 휴리스틱 알고리즘을 이용한 맞춤 전략 구현을 위해 기본 플레이어 클래스를 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배틀 시뮬레이션, 병렬 매치업, 행동, 보상, 결과 등에 대한 상세 로그 기록을 지원하며, 낮은 수준의 네트워킹 및 파싱 작업을 추상화하여 AI 연구자와 개발자가 알고리즘 설계, 성능 최적화, 전략 벤치마킹에 집중할 수 있게 합니다.

SARL은 의사결정 지원과 함께 Eclipse IDE의 동적 지원을 제공하며, 에디터 지원, 코드 생성, 디버깅 및 테스팅 도구를 포함합니다. 런타임 엔진은 시뮬레이션 프레임워크(예: MadKit, Janus) 및 로봇공학과 IoT의 실제 시스템을 대상으로 할 수 있습니다. 개발자는 모듈식 기술과 프로토콜을 조합하여 복잡한 MAS 애플리케이션을 구조화하고 적응형 분산 AI 시스템의 개발을 단순화할 수 있습니다.

SonAgent는 Python에서 AI 에이전트를 구축, 구성 및 실행하기 위해 설계된 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. 메모리 저장, 도구 래퍼, 계획 논리, 비동기 이벤트 처리를 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 등록, 언어 모델 통합, 장기 에이전트 메모리 관리, 여러 에이전트를 조정하여 복잡한 작업에 협력하게 할 수 있습니다. SonAgent의 모듈화된 설계는 대화형 봇, 워크플로우 자동화, 분산 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.