CoreLink-Persona-Engine은 성격 특성, 메모리 행동, 대화 흐름을 정의하여 독특한 페르소나를 갖는 AI 에이전트를 생성할 수 있는 모듈형 프레임워크입니다. 지식 베이스, 사용자 정의 로직, 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 아키텍처를 제공합니다. 엔진은 단기 및 장기 메모리를 모두 관리하며, 세션 간 컨텍스트 연속성을 가능하게 합니다. 개발자는 JSON 또는 YAML로 페르소나 프로필을 구성하고, OpenAI 또는 로컬 모델 같은 LLM 공급자에 연결하며, 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 내장 로그와 분석을 통해 성능 모니터링과 행동 수정이 용이하며, 고객 지원 챗봇, 가상 비서, 롤플레잉 애플리케이션, 연구 프로토타입에 적합합니다.

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).

GRASP는 TypeScript 또는 JavaScript 환경에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 구조화된 파이프라인을 제공합니다. 핵심적으로 개발자는 도구(함수 또는 외부 API 커넥터)를 등록하고, 에이전트 행동을 안내하는 프롬프트 템플릿을 지정하여 에이전트를 정의합니다. 내장된 메모리 모듈은 에이전트가 컨텍스트 정보를 저장하고 검색할 수 있게 하여, 다중 턴 대화와 지속적인 상태 유지를 가능하게 합니다. 계획 구성 요소는 사용자 입력에 따라 도구 선택과 실행을 조율하며, 실행 레이어는 API 호출과 결과 처리를 담당합니다. GRASP의 플러그인 시스템은 검색 증강 생성(RAG), 작업 스케줄링, 로깅 등을 지원하는 커스텀 확장 기능을 가능하게 하며, 모듈식 설계는 팀이 필요한 컴포넌트만 선택하여, 기존 시스템 및 서비스와의 통합을 용이하게 합니다.

Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.

개인 AI 비서는 대화용 채팅, 맥락 인식 메모리, 자동화된 작업 수행을 제공하는 모듈식 Python AI 에이전트입니다. 웹 탐색, 파일 관리, 이메일 전송, 캘린더 예약을 위한 플러그인 시스템을 갖추고 있습니다. OpenAI 또는 로컬 언어 모델과 SQLite 기반의 메모리 저장소를 통해 대화 기록을 보존하고 시간에 따라 응답을 조정합니다. 개발자는 커스텀 모듈로 기능을 확장하여 생산성, 연구 또는 홈 오토메이션에 활용할 수 있습니다.

Semantic Kernel Copilot 데모는 Microsoft의 Semantic Kernel 프레임워크로 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 종단 간 참조 애플리케이션입니다. 이 데모는 다단계 추론을 위한 프롬프트 체이닝, 세션 간 맥락을 기억하는 메모리 관리, 외부 API 또는 서비스와의 통합을 가능하게 하는 플러그인 기반 스킬 구조를 특징으로 합니다. 개발자는 Azure OpenAI 또는 OpenAI 모델용 커넥터를 구성하고, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의하며, 캘린더 액세스, 파일 작업, 데이터 검색과 같은 도메인별 스킬을 구현할 수 있습니다. 이 샘플은 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하여 사용자 의도를 이해하고, 작업을 수행하며, 시간에 따라 맥락을 유지하는 대화형 Copilot를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이는 개인화된 AI 어시스턴트 개발을 빠르게 촉진합니다.

Stella Framework는 맥락을 유지하고 도구 지원 액션을 수행하며 역동적인 대화 경험을 제공하는 견고한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원합니다. LLM 통합의 복잡성을 추상화하여 OpenAI, Hugging Face, 자체 호스팅 모델에 대한 공급자에 구애받지 않는 어댑터를 제공합니다. 에이전트는 사용자 데이터와 대화 기록을 회상하는 맞춤형 메모리 저장소를 활용할 수 있으며, 플러그인은 외부 API, 데이터베이스 또는 서비스와의 상호작용을 가능하게 합니다. 내장된 오케스트레이션 엔진은 의사 결정 루프를 관리하며, 간결한 DSL을 통해 액션, 도구 호출 및 응답 처리를 정의할 수 있습니다. 고객 지원 봇, 연구 어시스턴트, 워크플로우 자동화 도구 등 다양한 역할의 AI 에이전트 배포를 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.

AI-Agents는 Python과 OpenAI 모델을 사용하여 AI 기반 에이전트를 정의하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 웹 검색, 계산기, 위키피디아 조회, 맞춤형 기능 등 플러그인 도구를 포함하여 에이전트가 복잡하고 다단계인 추론을 수행할 수 있게 합니다. 내장된 메모리 구성요소는 세션 간 맥락 유지를 가능하게 합니다. 개발자는 저장소를 클론하고 API 키를 설정하며 도구를 빠르게 확장 또는 교체할 수 있습니다. 명확한 예제와 문서를 통해 AI-Agents는 맞춤형 대화 또는 작업 중심 AI 솔루션의 구상부터 배포까지 워크플로를 간소화합니다.

ADK-Golang은 Go 생태계를 위한 오픈 소스 에이전트 개발 키트입니다. 이 모듈식 프레임워크는 API, 데이터베이스, 외부 서비스 등 도구를 등록 및 관리하고, 동적 프롬프트 템플릿을 구축하며, 다중 턴 대화에서의 대화 메모리 유지를 지원합니다. 내장된 오케스트레이션 패턴과 로깅 지원을 통해 데이터 검색, 자동화 워크플로우, 맥락 기반 채팅과 같은 작업을 수행하는 AI 에이전트를 쉽게 구성, 테스트, 배포할 수 있습니다. ADK-Golang은 저수준 API 호출을 추상화하여 초기화, 계획, 실행, 응답 처리 등 에이전트 전체 라이프사이클을 순수 Go로 처리합니다.

Agentic Kernel은 재사용 가능 컴포넌트의 구성에 의해 AI 에이전트를 구축하기 위한 분리된 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 목표를 분해하는 계획 파이프라인을 정의할 수 있으며, 임베딩 또는 파일 기반 백엔드를 이용하여 단기 및 장기 메모리 저장소를 구성하고, 외부 도구 또는 API를 등록하여 행동을 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 동적 도구 선택, 에이전트 리플렉션 사이클, 스케줄링을 지원하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다. 플러그인 가능한 설계 덕분에 모든 LLM 공급자와 사용자 정의 컴포넌트와 호환되어 대화형 비서, 자동 연구 에이전트, 데이터 처리 봇 등 다양한 유스케이스를 가능하게 합니다.

AskAtlasAI-Agent는 MongoDB Atlas에 저장된 임의의 문서 세트에 대해 자연어 질의에 응답하는 AI 에이전트 배포를 가능하게 합니다. 임베딩, 검색, 응답 생성을 위한 LLM 호출을 조율하고, 대화 맥락을 처리하며, 구성 가능한 프롬프트 체인을 제공합니다. JavaScript/TypeScript로 구축되어 최소한의 환경설정만 필요합니다: Atlas 클러스터에 연결하고, OpenAI 자격 증명을 제공하며, 문서를 인제스트하거나 참조하여 간단한 API를 통해 질의를 시작하세요. 맞춤형 랭킹 함수, 메모리 백엔드, 다중 모델 오케스트레이션도 확장 가능합니다.

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.

Build with ADK는 CLI 스캐폴딩 도구, 워크플로우 정의, LLM 통합 모듈, 테스트 유틸리티, 로깅 및 배포 지원을 제공하여 AI 에이전트 생성 과정을 간소화합니다. 개발자는 에이전트 프로젝트를 초기화하고, AI 모델을 선택하며, 프롬프트를 구성하고, 외부 도구 또는 API에 연결하며, 로컬 테스트를 수행하고, 간단한 명령으로 프로덕션 또는 컨테이너 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 플러그인으로 쉽게 확장 가능하며, 다중 프로그래밍 언어를 지원하여 최대 유연성을 제공합니다.

Minimalist Agent는 파이썬에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 기본 프레임워크입니다. LangChain의 에이전트 클래스와 OpenAI의 API를 활용하여 다단계 추론, 도구의 동적 선택, 함수 실행을 수행합니다. 리포지토리를 클론하고, OpenAI API 키를 구성하며, 사용자 지정 도구 또는 엔드포인트를 정의하고, CLI 스크립트를 통해 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 설계는 명확성과 확장성을 강조하며, 핵심 에이전트 행동의 학습, 수정, 확장이 용이합니다.

CUPCAKE AGI(Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence)는 언어 모델, 메모리, 외부 도구를 결합하여 자율 에이전트 구축을 단순화하는 유연한 Python 프레임워크입니다. 목표 플래너, 모델 실행기, 메모리 관리자 등 핵심 모듈을 갖추고 있으며, 상호작용 간 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. API, 데이터베이스 또는 커스텀 툴킷과 통합하기 위해 플러그인을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 워크플로를 모두 지원하여 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 배포에 이상적입니다.

기업 AI 에이전트 스펙은 에이전트 정체성, 설명, 트리거, 메모리 관리 및 지원 도구에 대한 매니페스트 스키마를 포함한 포괄적 사양을 정의합니다. 이 프레임워크는 JSON 기반 도구 정의 형식, 파이프라인 및 워크플로우 오케스트레이션 가이드라인, 및 일관된 배포를 위한 버전 관리 기준을 포함합니다. 사용자 정의 도구 등록, 보안 및 거버넌스 모범 사례, 다양한 런타임과의 통합을 통해 확장성을 지원합니다. 오픈 표준을 따르면, 팀은 여러 환경에서 AI 에이전트를 구축, 공유 및 유지하여 협업, 확장성, 일관된 개발 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

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.

NeXent는 YAML 또는 Python SDK를 통해 맞춤형 디지털 워커를 정의할 수 있는 유연한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 여러 LLM, 외부 API, 도구 체인을 모듈식 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 상태 유지 상호작용을 가능하게 하며, 모니터링 대시보드는 실시간 인사이트를 제공합니다. NeXent는 로컬과 클라우드 배포, Docker 컨테이너 지원 및 수평 확장을 통해 엔터프라이즈 워크로드를 처리합니다. 오픈 소스 설계는 확장성과 커뮤니티 기반 플러그인을 장려합니다.

Super-Agent-Party는 각 에이전트가 계획, 조사, 초안 작성, 검토 등 고유 역할을 수행하는 파티 객체를 정의할 수 있게 합니다. 각각의 에이전트는 사용자 정의 프롬프트, 도구, 모델 파라미터로 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 라우팅과 공유 맥락을 관리하여, 에이전트들이 하위 작업에 대해 실시간으로 협력할 수 있도록 지원합니다. 타사 서비스용 플러그인 연동, 유연한 오케스트레이션 전략, 오류 처리 루틴도 지원됩니다. 직관적인 API를 통해 사용자는 동적으로 에이전트를 추가하거나 제거하며, 워크플로우를 연결하고 에이전트 상호작용을 시각화할 수 있습니다. Node.js 기반이고 주요 클라우드 제공 업체와 호환되어 확장성과 유지보수성이 뛰어난 AI 다중 에이전트 시스템 개발을 간소화합니다.