Lagent는 대형 언어 모델 위에 지능형 에이전트를 생성할 수 있는 개발자 중심 프레임워크입니다. 태스크를 하위 목표로 분할하는 동적 계획 모듈, 긴 세션 동안 맥락을 유지하는 메모리 저장소, API 호출 또는 외부 서비스 액세스를 위한 도구 통합 인터페이스를 제공합니다. 사용자 맞춤형 파이프라인을 통해 에이전트 행동, 프롬프트 전략, 오류 처리, 출력 파싱을 정의할 수 있습니다. Lagent의 로깅 및 디버깅 도구는 의사 결정 과정을 모니터링하는 데 도움을 주며, 확장 가능한 아키텍처는 로컬, 클라우드, 엔터프라이즈 배포를 지원합니다. 자율 비서, 데이터 분석기, 워크플로우 자동화를 빠르게 개발할 수 있습니다.

Nudger는 목표 설정 및 프로젝트 관리를 단순화하는 AI 기반 로드맵 작성기입니다. 목표를 관리 가능한 작업 및 하위 작업으로 분해하고 동적 뷰 및 진행 추적을 제공합니다. 음성 인식 입력, 지능형 하위 작업 생성 및 복잡한 작업에 대한 도움을 주는 AI 어시스턴트와 같은 기능 덕분에 Nudger는 경로를 유지하는 데 도움을 줍니다. 좋아하는 캘린더에 로드맵을 쉽게 내보내고 그곳에서 직접 작업을 업데이트할 수 있습니다.

SeeAct는 관찰된 장면에 기반하여 하위 목표를 생성하는 대형 언어 모델 기반 계획 모듈과, 하위 목표를 환경별 행동으로 번역하는 실행 모듈의 이단계 파이프라인으로 비전-언어 에이전트를 강화하도록 설계되었습니다. 인지 백본은 이미지 또는 시뮬레이션에서 객체 및 장면 특징을 추출합니다. 모듈식 아키텍처는 계획자 또는 인지 네트워크의 교체를 쉽게 하며, AI2-THOR, Habitat 및 커스텀 환경에서 평가를 지원합니다. SeeAct는 엔드 투 엔드 작업 분해, 그라운딩, 실행을 제공하여 상호작용하는 내장형 AI 연구를 가속화합니다.

Rhythmic은 인간 중심의 AI를 활용하여 민첩한 팀이 아이디어를 실행 가능한 계획으로 전환하는 데 도움을 줍니다. 우리의 AI는 비즈니스 사례를 에픽으로 변환하고, 복잡한 작업을 분해하고, 사용자 여정을 시뮬레이션하며, 효과적으로 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. 기존 도구와 통합함으로써 Rhythmic은 생산성을 크게 향상시키고, 스마트한 추정, 맞춤형 제안, 프로젝트 관리에 대한 제어를 제공합니다. 초기 액세스 프로그램에 참여하여 제품 계획 프로세스를 혁신하세요.

Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

IoA는 여러 AI 에이전트를 통합된 워크플로우 내에서 정의, 조정 및 실행할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 주요 구성 요소에는 상위 목표를 분해하는 플래너, 특화된 에이전트에 작업을 할당하는 수행기, 그리고 컨텍스트 관리를 위한 메모리 모듈이 포함됩니다. 외부 API 및 툴킷과의 통합, 실시간 모니터링, 그리고 커스터마이징 가능한 기능 플러그인을 지원합니다. 개발자는 기존 모듈을 결합하거나 맞춤 논리로 확장하여 자율 어시스턴트, 고객 지원 챗봇, 데이터 처리 파이프라인을 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

mini-agi는 최소한의 모듈형 프레임워크를 제공하여 자율 AI 에이전트 생성 과정을 쉽게 만듭니다. 파이썬으로 작성되었으며, OpenAI의 언어 모델을 활용하여 고수준 목표를 해석하고 하위 작업으로 분해하며, HTTP 요청, 파일 작업 또는 사용자 지정 작업과 같은 도구 호출을 조율합니다. 이 프레임워크는 에이전트 상태 및 결과를 추적하는 메모리 저장소, 비용 기반 히유레스틱을 이용한 작업 분해 플래너, 그리고 도구를 순차적으로 호출하는 실행 모듈을 포함합니다. 구성 파일로 커스텀 도구를 삽입하거나, 프롬프트 템플릿을 정의하거나, 계획 깊이를 조정할 수 있습니다. mini-agi의 가볍고 유연한 구조는 연구 쿼리 수행, 워크플로우 자동화 또는 코드를 자율 생성하는 AI 에이전트의 프로토타입에 적합합니다.

Proactive AI Agents는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 정교한 자율 에이전트 생태계의 설계를 위해 설계된 개발자 중심 프레임워크입니다. 에이전트 생성, 작업 분해, 에이전트 간 통신을 위한 기본 기능을 제공하여 복잡한 다단계 목표에 대한 원활한 조정을 지원합니다. 각 에이전트는 맞춤 도구, 메모리 저장소, 계획 알고리즘을 갖추어 사용자 요구를 선제적으로 예측하고 작업 일정을 계획하며 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 새로운 언어 모델, 도구 키트, 지식 기반의 모듈식 통합을 지원하며, 내장된 로깅 및 모니터링 기능도 포함합니다. 에이전트 조율의 복잡성을 추상화하여, 연구, 자동화 및 기업 애플리케이션용 AI 기반 워크플로우 개발을 가속화합니다.

Agentic Solver는 대형 언어 모델(LLMs)을 활용하여 현실 문제를 해결하는 자율 AI 에이전트를 개발하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 작업 분해, 계획, 실행, 결과 평가용 컴포넌트를 제공하며, 고수준 목표를 일련의 행동으로 나눌 수 있습니다. 외부 API, 맞춤형 함수, 메모리 저장소를 통합하여 에이전트 기능을 확장할 수 있으며, 내장된 로깅과 재시도 메커니즘으로 내구성을 보장합니다. Python으로 작성됐으며, 모듈화된 파이프라인과 유연한 프롬프트 템플릿을 지원하여 실험 속도를 높입니다. 고객 지원, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 적합하며, 초기 구성, 도구 등록, 지속적인 모니터링과 성능 최적화까지 전체 라이프사이클을 간소화합니다.

LangGraph와 함께하는 AI 에이전트는 관계 및 통신을 정의하기 위해 그래프 표현을 활용합니다. 각 노드는 에이전트 또는 도구를 나타내며, 작업 분해, 프롬프트 맞춤화, 동적 액션 라우팅을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 인기 있는 LLM과 원활하게 통합되며, 사용자 정의 도구 함수, 메모리 저장소 및 디버깅용 로깅을 지원합니다. 개발자는 복잡한 워크플로우의 프로토타이핑, 다단계 프로세스 자동화, 협업 에이전트 간 상호작용 실험을 몇 줄의 Python 코드로 수행할 수 있습니다.

Automata는 JavaScript와 TypeScript에서 자율 AI 에이전트 생성이 가능한 개발자 중심의 프레임워크입니다. 작업 분해를 위한 플래너, 맥락 유지용 메모리 모듈, HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리 및 사용자 지정 API 호출을 위한 도구 통합 등 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 비동기 실행, 플러그인 확장, 구조화된 출력 지원을 통해, 다단계 추론, 외부 시스템과의 상호작용, 지식 기반의 동적 업데이트가 가능한 에이전트 개발이 간소화됩니다.

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.

Dynamic Multi-Agent RAG Pathway는 각 에이전트가 문서 검색, 벡터 검색, 컨텍스트 요약 또는 생성과 같은 특정 작업을 처리하며 중앙 오케스트레이터가 입력과 출력을 동적으로 라우팅하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트를 정의하고 간단한 구성 파일로 파이프라인을 조립하며, 내장 로그, 모니터링, 플러그인 지원을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 RAG 기반 솔루션 개발을 가속화하며, 적응형 작업 분해 및 병렬 처리를 통해 처리량과 정확도를 향상시킵니다.

포킹 패스는 사용자에게 복잡한 선택을 탐색할 수 있는 구조화된 경로를 제공하도록 설계된 강력한 의사 결정 도구입니다. 개인적인 결정이든 팀 기반 프로젝트이든 이 도구는 더 큰 목표를 관리 가능한 단계로 나누는 데 도움을 주어 모든 결정이 논리적 사고와 명확한 통찰력으로 뒷받침되도록 합니다. 포킹 패스를 활용함으로써 사용자는 장기 목표와의 정렬을 보장하고 일관되게 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.