Agentic Shared Memory는 AI 기반 멀티 에이전트 환경에서 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 벡터 임베딩과 효율적인 데이터 구조를 활용하여 에이전트의 관찰, 결정 및 상태 전이를 저장하며, 원활한 컨텍스트 검색과 업데이트를 가능하게 합니다. 에이전트는 공유 메모리를 조회하여 과거 상호작용이나 글로벌 지식을 접근할 수 있으며, 일관된 행동과 협력 문제 해결을 촉진합니다. 이 라이브러리는 LangChain과 같은 인기 AI 프레임워크 또는 맞춤형 에이전트 오케스트레이터와의 플러그 앤 플레이 통합을 지원하며, 사용자 정의 유지 정책, 컨텍스트 윈도우 크기, 검색 기능을 제공합니다. 메모리 관리를 추상화하여 개발자는 에이전트 로직에 집중하면서 분산 또는 중앙 집중 배포 환경에서도 확장 가능하고 일관된 메모리 처리를 보장할 수 있습니다. 이는 시스템 전체 성능 향상, 중복 계산 감소, 에이전트 지능 향상에 기여합니다.

AgentsFlow는 각 AI 에이전트를 유향 그래프의 노드로 추상화하여 개발자가 복잡한 파이프라인을 시각적 및 프로그래밍 방식으로 설계할 수 있도록 합니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 전처리 작업 또는 결정 로직을 나타내며, 출력이나 조건에 따라 후속 작업을 트리거하도록 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분기, 루프, 병렬 실행을 지원하며 내장 오류 처리, 재시도, 타임아웃 제어를 갖추고 있습니다. AgentsFlow는 주요 LLM 제공자, 커스텀 모델, 외부 API와 연동되며, 실시간 로그, 메트릭, 흐름 시각화를 제공하는 모니터링 대시보드를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템과 REST API를 통해 확장 및 CI/CD 파이프라인, 클라우드 서비스 또는 맞춤 애플리케이션에 통합할 수 있어 확장 가능하고 생산 단계의 AI 워크플로우에 적합합니다.

Eunomia는 구성 우선 방식을 활용하여 AI 에이전트를 오케스트레이션합니다. YAML를 통해 사용자는 에이전트 역할, 프롬프트 템플릿, 도구 통합, 메모리 저장소, 분기 로직을 정의합니다. 이 프레임워크는 동기/비동기 도구, 검색 강화 생성, 사고의 체인화를 지원합니다. 확장 가능한 플러그인 시스템은 맞춤 도구, 메모리 백엔드, 로깅 통합을 허용합니다. Eunomia의 CLI는 프로젝트의 스캐폴딩, 구성 검증, 로컬 또는 클라우드 환경에서 에이전트를 실행합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고, 대화 워크플로우를 반복하며, 심도 있는 커스터마이징 없이 에이전트 솔루션을 유지할 수 있습니다.

GPTMe는 대화 컨텍스트를 유지하고 외부 툴을 통합하며 일관된 API를 노출하는 강력한 플랫폼입니다. 개발자는 가벼운 파이썬 패키지를 설치하고, 플러그 앤 플레이 방식의 메모리 백엔드를 갖춘 에이전트를 정의하며, 커스텀 툴(예: 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업)을 등록하고, 로컬 또는 클라우드 서비스로 배포할 수 있습니다. GPTMe는 세션 추적, 다단계 추론, 프롬프트 템플릿, 모델 전환을 처리하며, 고객 서비스, 생산성 향상, 데이터 분석 등 위한 본격적인 어시스턴트를 제공합니다.