BeeAI는 코딩 없이 AI 에이전트를 구축하고 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. PDF, CSV와 같은 문서 수집, API 및 도구와의 통합, 에이전트 메모리 관리, 채팅 위젯 또는 API를 통한 배포를 지원합니다. 분석 대시보드와 역할 기반 액세스 제어를 통해 성능 모니터링, 워크플로우 개선 및 확장이 가능합니다.

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.

AChat.dev는 고급 기능을 갖춘 AI 챗봇을 생성, 테스트, 배포할 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 에이전트가 과거 상호작용을 기억하는 지속 가능한 대화 메모리, 실시간 데이터 수집을 위한 외부 API 호출, 역할 기반 다중 에이전트 협업을 지원합니다. Python 및 Node.js SDK를 기반으로 하며, 빠른 설정을 위한 템플릿, 확장성을 위한 플러그인 아키텍처, 에이전트 성능 추적용 모니터링 대시보드를 포함하고 있습니다. GDPR 준수 데이터 처리와 클라우드 및 온프레미스 배포 모두 지원합니다.

Agentic Framework는 대형 언어 모델과 MongoDB를 활용하는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하는 다목적 오픈소스 프레임워크입니다. 모듈식 컴포넌트를 제공하여 에이전트 메모리 관리, 도구 세트 정의, 다단계 워크플로우 조정, 프롬프트 템플릿 구성을 지원합니다. 통합된 MongoDB 기반 메모리 저장소는 세션 간 지속적 컨텍스트를 유지하게 하며, 플러그인 가능한 도구 인터페이스는 외부 API 및 데이터 소스와의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. Node.js 기반으로 로깅, 모니터링 훅, 배포 예제도 포함되어 있어 지능형 에이전트의 빠른 프로토타이핑과 확장이 가능합니다. 사용자 맞춤형 구성으로 지식 검색, 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 프로세스 자동화 등 다양한 작업에 적합한 에이전트를 설계할 수 있어 개발 시간과 비용을 절감합니다.

AgentUniverse는 디자인, 오케스트레이션, 실행을 위한 통합 Python SDK를 제공합니다. 개발자는 에이전트 동작을 정의하고, 외부 도구 또는 API를 통합하며, 대화형 메모리를 유지하고, 다단계 작업을 시퀀싱할 수 있습니다. LangChain, 맞춤형 도구 플러그인, 구성 가능한 런타임 환경을 지원하여 에이전트 개발과 배포를 가속화합니다. 내장된 모니터링과 로깅을 통해 실시간 인사이트를 제공하며, 모듈화된 아키텍처로 손쉽게 새 기능이나 AI 모델로 확장할 수 있습니다.