ANAC-agents는 ANAC 자동 협상 에이전트 대회(ANAC)를 위해 여러 협상 에이전트 구현을 중앙 집중화한 Python 기반 프레임워크입니다. 리포지토리 내 각 에이전트는 유틸리티 모델링, 제안 생성, 양보 전략, 수락 기준에 대해 뚜렷한 전략을 구현하여 비교 연구와 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다. 사용자들은 맞춤 이슈와 선호 프로필이 있는 협상 도메인을 정의한 후 쌍방 협상 또는 토너먼트 형식 경쟁을 시뮬레이션할 수 있습니다. 도구키트에는 설정 스크립트, 평가 지표, 협상 역학 분석을 위한 로깅 유틸리티가 포함되어 있으며, 연구자와 개발자는 기존 에이전트를 확장하거나 새로운 알고리즘을 시험하며, 외부 학습 모듈을 통합하여 전략적 결정과 자동 협상 분야의 혁신을 가속화할 수 있습니다.

Besser Agentic Framework는 AI 에이전트의 정의, 조정, 확장을 위한 모듈형 도구 키트입니다. 에이전트 행동 구성을 가능케 하며, 외부 도구 및 API와의 통합, 에이전트 메모리와 상태 관리, 실행 모니터링이 가능합니다. Python 위에서 구축되어 확장 가능한 플러그인 인터페이스, 다중 에이전트 협력, 내장 로깅을 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 자동화 연구, 대화형 어시스턴트와 같은 작업을 위한 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.

Chainlit은 개발자가 대화형 AI 및 에이전트 기반 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포하는 데 도움을 주기 위해 설계된 오픈 소스 비동기 Python 프레임워크입니다. 인기 있는 Python 라이브러리 및 프레임워크와의 통합을 지원하여 원활한 개발 경험을 제공합니다. Chainlit을 사용하면 사용자가 복잡한 상호작용을 처리할 수 있고 대화의 맥락을 유지할 수 있는 프로덕션 준비 완료 채팅 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

ChatGPT OpenAI Smart Speaker는 자신만의 음성 활성화 AI 도우미를 구축하기 위한 개발자 프레임워크입니다. Raspberry Pi, Linux PC, macOS 또는 Windows 기기에서 실행됩니다. 표준 Python 라이브러리로 음성 인식과 텍스트-음성 변환을 수행하며, 웨이크 워드 감지 후 질문을 캡처하여 OpenAI ChatGPT API에 전달하고 실시간으로 답변을 읽어줍니다. 맞춤 명령 확장, 스마트 홈 컨트롤 통합 또는 교육용 음성 AI 데모에 사용할 수 있습니다.

Cyrano는 자연어 프롬프트를 통해 대형 언어 모델과 외부 도구를 오케스트레이션하는 오픈소스 Python 프레임워크 및 CLI입니다. 사용자들은 커스텀 도구(함수)를 정의하고, 메모리와 토큰 제한을 설정하며, 콜백을 처리할 수 있습니다. Cyrano는 LLM의 JSON 응답을 파싱하고 지정된 도구를 순차적으로 실행합니다. 간단함, 모듈성, 외부 의존성 없음에 중점을 두고 있어 개발자가 채팅봇을 프로토타이핑하고, 자동 워크플로우를 구축하며, 신속히 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있습니다.

Fast Reinforcement Learning은 강화 학습 에이전트의 개발과 실행을 가속화하기 위해 설계된 전문 Python 프레임워크입니다. PPO, A2C, DDPG, SAC와 같은 인기 알고리즘을 바로 사용할 수 있으며, 높은 처리량의 벡터화된 환경 관리를 결합합니다. 사용자는 정책 네트워크를 쉽게 구성하고 학습 루프를 사용자 정의하며, 대규모 실험을 위한 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 모듈식 설계는 OpenAI Gym 환경과 원활하게 통합되어, 연구자와 실무자가 다양한 제어, 게임, 시뮬레이션 작업에서 에이전트를 프로토타이핑, 벤치마킹, 배포할 수 있도록 지원합니다.

defaultmodeAGENT는 다단계 워크플로우를 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트의 생성 과정을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 탐색과 이용을 결정하는 적응형 전략인 기본 모드 계획을 특징으로 하며, 사용자 지정 도구와 API의 원활한 통합을 지원합니다. 에이전트는 대화 메모리를 유지하고, 동적 프롬프트를 지원하며, 디버깅을 위한 로깅을 제공합니다. OpenAI의 API 위에 구축되어 있어 데이터 추출, 연구 및 작업 자동화를 위한 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.

GPA-LM은 파이썬 기반 프레임워크로, 대형 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 합니다. 상위 명령을 하위 태스크로 분해하는 플래너, 도구 호출과 상호작용을 관리하는 실행기, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 모듈이 포함되어 있습니다. 플러그인 아키텍처는 개발자가 커스텀 도구, API, 결정 논리를 추가할 수 있게 합니다. 다중 에이전트 지원으로 역할 조율, 작업 분산, 결과 집계가 가능합니다. OpenAI GPT 같은 인기 LLM과 원활하게 통합하며 다양한 환경에서 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 연구, 자동화, 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 자율 에이전트 개발을 가속화합니다.

HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.

HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.

InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.

LangChain은 AI 기반 애플리케이션 개발을 가속화하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 여러 언어 모델 호출(체인), 외부 도구와 상호작용하는 에이전트 구축, 대화 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 출력 분석기, 엔드 투 엔드 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 벡터 저장소, 데이터베이스, API와 호스팅 플랫폼과의 통합을 통해 실전 배포 가능한 챗봇, 문서 분석, 코드 도우미, 맞춤형 AI 파이프라인 등을 구축할 수 있습니다.

LeanAgent는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 의사결정을 위해 대형 언어 모델을 활용하는 내장 계획 모듈, 외부 API 또는 사용자 스크립트를 호출할 수 있는 확장 가능한 도구 통합 계층, 상호작용 동안 컨텍스트를 유지하는 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 개발자는 에이전트 워크플로우를 구성하고, 맞춤형 도구를 통합하며, 디버깅 유틸리티로 빠르게 반복하고, 다양한 도메인에 적합한 프로덕션 에이전트를 배포할 수 있습니다.

LLM Maze Agent 프레임워크는 대형 언어 모델을 사용하여 격자 미로를 탐색할 수 있는 지능형 에이전트 구축을 위한 파이썬 기반 환경을 제공합니다. 모듈식 환경 인터페이스와 체인 오브-사고 프롬프트 템플릿, 휴리스틱 플래닝을 결합하여 에이전트는 반복적으로 LLM에 쿼리하여 이동 방향을 결정하고, 장애물에 적응하며, 내부 상태 표현을 업데이트합니다. OpenAI와 Hugging Face 모델을 기본적으로 지원하여 원활한 통합이 가능하며, 미로 생성은 사용자 정의 가능하고 단계별 디버깅을 통해 다양한 전략을 실험할 수 있습니다. 연구자들은 보상 함수 조정, 관찰 공간 커스터마이징, 에이전트 경로 시각화 등을 통해 추론 과정을 분석할 수 있습니다. 이 설계는 LLM 기반 계획 평가, AI 개념 지도, 공간 추론 모델 성능 벤치마크에 이상적입니다.

LLM State Machine은 명시적 상태 기계를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 상태를 개별 단계로 정의하며, 각 단계는 대형 언어 모델 또는 사용자 정의 로직을 호출하고, 출력에 따라 전이합니다. 이 방식은 문서 처리, 대화형 봇 또는 자동화 파이프라인과 같은 다단계, LLM 기반 워크플로우에 대해 명확성, 유지보수성, 견고한 오류 처리를 제공합니다.

MARO(다중 에이전트 자원 최적화)는 공급망, 물류, 자원 관리를 위한 다중 에이전트 강화 학습 에이전트의 개발과 평가를 지원하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 재고 관리, 트럭 예약, 크로스 도킹, 컨테이너 임대 등 환경 템플릿을 포함하고 있습니다. 통합된 에이전트 API, 내장된 실험 추적기, 대규모 훈련을 위한 병렬 시뮬레이션 기능, 성능 분석을 위한 시각화 도구를 제공합니다. 모듈식으로 설계되어 확장 가능하며, 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재현 가능한 연구와 신속한 AI 최적화 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

Matcha Agent는 Python으로 자율 에이전트를 구축하기 위한 유연한 기반을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 세트(API, 스크립트, 데이터베이스)를 사용해 에이전트를 구성하고, 대화 메모리를 관리하며, 다양한 LLM(OpenAI, 로컬 모델 등) 간의 다중 단계 워크플로우를 조정할 수 있습니다. 플러그인 기반 아키텍처는 에이전트 행동을 쉽게 확장, 디버깅, 모니터링할 수 있게 합니다. 연구 과제 자동화, 데이터 분석, 고객 지원 등 다양한 분야에서 에이전트 개발과 배포를 간소화합니다.

MGym은 Python에서 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경을 구축하고 관리하기 위한 전문 프레임워크입니다. 여러 에이전트가 포함된 복잡한 시나리오를 정의할 수 있으며, 각각 커스터마이즈 가능한 관측·행동 공간, 보상 함수, 상호작용 규칙을 가집니다. MGym은 동기 및 비동기 실행 모드를 지원하며, 병행과 회전 기반 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. Gym과 유사한 API로 설계되어 Stable Baselines, RLlib, PyTorch와 원활히 통합됩니다. 환경 벤치마킹, 결과 시각화, 성능 분석을 위한 유틸리티 모듈도 포함되어 있어 MARL 알고리즘의 체계적 평가가 가능합니다. 모듈식 구조로 협력적, 경쟁적 또는 혼합형 에이전트 태스크를 빠르게 프로토타이핑할 수 있어 연구자와 개발자가 MARL 실험과 연구를 가속화할 수 있습니다.

Multi-Agent AI Assistant는 여러 GPT 기반 에이전트를 조정하는 모듈화된 Python 프레임워크로, 각 에이전트는 기획, 연구, 분석, 실행과 같은 역할이 부여됩니다. 시스템은 에이전트 간 메시지 전달, 메모리 저장, 외부 도구 및 API 연동을 지원하며, 복잡한 작업 분해와 협력적 문제 해결을 가능하게 합니다. 개발자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 새로운 도구 세트를 추가하며, 간단한 구성 파일로 워크플로우를 설정할 수 있습니다. 전문 에이전트 간 분산 추론을 활용하여, 자동 연구, 데이터 분석, 의사결정 지원, 작업 자동화를 가속화합니다. 저장소에는 일반적인 워크플로우와 에이전트 구성 템플릿이 포함되어 있어, 업무, 교육, 연구 환경에서 엔드 투 엔드 워크플로우를 처리하는 인텔리전트 어시스턴트와 디지털 워커의 신속한 프로토타입 제작이 가능합니다.

Nuzon-AI는 작업 정의, 대화 메모리 관리, 플러그인을 통한 확장이 가능한 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 주요 LLM(OpenAI, 로컬 모델)과의 연동을 지원하며, 웹 상호작용, 데이터 분석, 자동 워크플로우 수행이 가능합니다. 아키텍처에는 스킬 레지스트리, 도구 호출 시스템, 멀티 에이전트 조율 계층이 포함되어 있어 고객 지원, 연구 지원, 개인 생산성 향상을 위한 에이전트를 구성할 수 있습니다. 구성 파일을 통해 각 에이전트의 동작, 메모리 유지 정책, 디버깅 또는 감사 목적으로 로깅을 맞춤 설정할 수 있습니다.