Maxun.dev는 노코드/저코드 AI 에이전트 프레임워크로서, 개발자와 기업이 특정 업무에 적합한 지능형 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 사용자들은 시각적 인터페이스를 통해 에이전트 워크플로우를 정의하고, 데이터 출처와 외부 API를 통합하며, 문맥 이해를 위한 메모리 모듈을 설정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다중 에이전트 오케스트레이션, 실시간 모니터링과 성능 분석를 지원하여 에이전트 행동을 최적화합니다. 내장된 협업 도구, 버전 컨트롤, 원클릭 배포로 프로토타입부터 배포까지 전체 라이프사이클을 간소화하여 고객 지원, 문서 관리, 비즈니스 프로세스의 AI 기반 자동화를 빠르게 진행할 수 있습니다.

MCP Crew AI는 협업 팀 내에서 GPT 기반 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 관리자, 워커, 모니터 역할을 정의하여 태스크 위임, 실행, 감독을 자동화합니다. 패키지에는 OpenAI API 지원, 사용자 맞춤형 에이전트 플러그인용 모듈형 아키텍처, 크루 실행과 모니터링을 위한 CLI가 내장되어 있습니다. MCP Crew AI는 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화하여 확장 가능하고 투명하며 유지보수 용이한 AI 기반 워크플로우 구축을 쉽게 합니다.

Meta-Agent-with-More-Agents는 복수의 전문 하위 에이전트가 협력하는 메타 에이전트 아키텍처를 구현하는 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain을 이용한 에이전트 조정과 OpenAI API를 활용한 자연어처리를 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 감정 분석, 의사 결정 또는 콘텐츠 생성과 같은 맞춤형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 메타 에이전트는 작업 분해, 목표 배분, 결과 수집, 피드백 루프로 결과를 반복적으로 개선합니다. 모듈형 설계로 병렬 처리, 로깅, 에러 핸들링을 지원하며, 다단계 워크플로우, 연구 파이프라인, 역동적 의사결정 지원 시스템을 자동화하는 데 적합합니다. 에이전트 간 통신과 라이프사이클 관리를 추상화하여 견고한 분산 AI 시스템 구축을 용이하게 합니다.

OSU NLP Middleware는 Python으로 구축된 경량 프레임워크로, AI 에이전트 시스템 개발을 간단하게 합니다. 자연어 모델과 플러그인으로 정의된 외부 도구의 상호작용을 조율하는 핵심 에이전트 루프를 제공합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM 제공자를 지원하며, 데이터베이스 쿼리, 문서 검색, 웹 검색, 수학 계산, RESTful API 호출과 같은 작업을 위한 커스텀 도구 등록을 허용합니다. 미들웨어는 대화 기록을 관리하고, 속도 제한을 처리하며, 모든 상호작용을 로깅합니다. 또한, 신뢰성을 높이기 위해 캐시와 재시도 정책을 구성할 수 있으며, 최소한의 코드로 지능형 어시스턴트, 챗봇, 자율 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있습니다.

모듈형 LLM 아키텍처는 재사용 가능한 구성 요소를 통해 사용자 정의 LLM 기반 애플리케이션 생성 과정을 단순화하는 데 목적이 있습니다. 세션 상태 유지를 위한 메모리 모듈, 외부 API 호출용 도구 인터페이스, 템플릿 또는 동적 프롬프트 생성을 위한 프롬프트 매니저 그리고 에이전트 워크플로우를 제어하는 오케스트레이션 엔진을 제공합니다. 이 모듈들을 체인 형식으로 구성하여 다단계 추론, 맥락 기반 응답, 데이터 통합 같은 복잡한 동작을 가능하게 합니다. 프레임워크는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 모델을 전환하거나 혼합하는 것도 가능합니다. 또한, 새 모듈 또는 자체 로직을 추가할 수 있는 확장 포인트를 갖추고 있어, 재사용성을 높이고 투명성과 제어력을 유지하는 개발을 지원합니다.

Multi-Agent는 병렬로 실행되는 여러 AI 에이전트를 구축하고 오케스트레이션하는 데 도움을 주는 개발자 도구 키트입니다. 각 에이전트는 자체 메모리 저장소, 프롬프트 구성, 메시지 큐를 유지합니다. 사용자 정의 행동을 정의하고, 에이전트 간 통신 채널을 설정하며, 역할에 따라 작업을 자동으로 위임할 수 있습니다. 언어 이해 및 생성 용도로 OpenAI의 Chat API를 활용하며, 워크플로 오케스트레이션, 로깅, 오류 처리 위한 모듈식 컴포넌트를 제공합니다. 이를 통해 연구 조수, 데이터 처리자, 고객 지원 봇과 같은 전문 에이전트들을 만들어 복합적인 작업에 함께 활용할 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.

Multi-Agent ColComp는 복잡한 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트 팀을 조정하는 확장 가능한 오픈소스 프레임워크입니다. 개발자는 서로 다른 에이전트 역할을 정의하고, 통신 채널을 구성하며, 통합된 메모리 저장소를 통해 컨텍스트 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 협상, 조정, 합의 형성 플러그인 구성요소가 포함되어 있으며, 협력 텍스트 생성, 분산 계획, 다중 에이전트 시뮬레이션 등의 예제 시나리오가 제공됩니다. 모듈식 설계는 쉽게 확장 가능하며, 연구 또는 운영 환경에서 빠른 프로토타이핑과 평가를 지원합니다.

NagaAgent는 Python에서 AI 에이전트 생성, 오케스트레이션 및 확장을 간단하게 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 플러그 앤 플레이 도구 통합 시스템, 영구 회화 메모리 객체 및 비동기 다중 에이전트 컨트롤러를 제공합니다. 개발자는 사용자 지정 도구를 함수로 등록하고, 에이전트 상태를 관리하며, 다수의 에이전트 간 상호 작용을 코레이드할 수 있습니다. 프레임 워크에는 로깅, 오류 처리 훅 및 신속한 프로토타이핑을 위한 사전 구성 옵션이 포함되어 있습니다. NagaAgent는 고객 지원 봇, 데이터 처리 파이프라인 또는 연구 도우미와 같은 복잡한 워크플로우 구축에 적합하며 인프라 오버헤드가 없습니다.

Nefi.ai는 코드를 작성하지 않고도 AI 기반 에이전트를 설계, 훈련 및 오케스트레이션하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 시각적 캔버스를 통해 LLM 모듈, 벡터 데이터베이스 검색, 외부 API 호출, 조건부 논리, 메모리 저장소와 같은 블록을 조립합니다. 에이전트는 맞춤 문서로 훈련하거나 기업 데이터를 연동할 수 있습니다. 일단 구축되면 챗봇, 이메일 어시스턴트, 예약된 작업 등으로 배포됩니다. 고급 기능으로는 모니터링 대시보드, 버전 관리, 역할 기반 접근 제어, Slack, Teams, Zapier와의 연동이 있습니다.

Nexus Agents는 대형 언어 모델을 핵심으로 하는 모듈식 프레임워크로, 개발자는 커스텀 에이전트를 정의하고, 외부 도구를 통합하며, 선언형 YAML 또는 Python 구성으로 워크플로우를 조작할 수 있습니다. 동적 작업 라우팅, 메모리 관리, 에이전트 간 통신을 지원하여 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 자동화를 실현합니다. 내장 로깅, 오류 처리, CLI 지원으로 데이터 수집, 분석, 콘텐츠 생성, 고객 인터랙션 등 복합 파이프라인을 간소화합니다. 커스텀 도구 또는 LLM 제공자를 쉽게 확장할 수 있어, 비즈니스 프로세스, 연구 업무, 운영 워크플로우의 자동화를 지원합니다.

Noema Declarative AI는 개발자와 연구자가 고수준의 선언적 방식으로 AI 에이전트와 워크플로우를 지정할 수 있게 합니다. YAML 또는 JSON 구성 파일을 작성하여 에이전트, 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 정의합니다. 그런 다음 Noema 런타임이 이 정의를 파싱하고, 언어 모델을 로드하며, 파이프라인의 각 단계를 실행하고, 상태와 컨텍스트를 처리하며, 구조화된 결과를 반환합니다. 이 접근법은 불필요한 코드를 줄이고 재현성을 높이며, 로직과 실행을 분리하여 챗봇, 자동화 스크립트, 연구 실험의 프로토타이핑에 이상적입니다.

Odyssey는 협업형 다중 에이전트 시스템 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소에는 하위 작업을 정의하고 배포하는 태스크 매니저, 맥락과 대화 기록을 저장하는 메모리 모듈, LLM 기반 에이전트 조정을 담당하는 에이전트 컨트롤러, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 통합하는 도구 매니저가 포함됩니다. 개발자는 YAML 파일로 워크플로를 구성하고, 사전 구축된 LLM 커널(GPT-4, 로컬 모델 등)을 선택하며, 새로운 도구 또는 메모리 백엔드도 손쉽게 확장할 수 있습니다. Odyssey는 상호작용 기록, 비동기 작업 수행, 반복적 개선 루프를 지원하여 연구, 프로토타이핑, 실전 애플리케이션에 이상적입니다.

OpenAGI는 데이터 추출, 문서 처리, 고객 지원 자동화 및 연구 지원과 같은 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 통합 환경을 제공합니다. 사용자는 시각적 워크플로우를 통해 에이전트 행동을 구성하고, 모든 LLM 엔드포인트와 통합하며, 모니터링 및 로깅이 내장된 배포를 수행할 수 있습니다. 플랫폼은 반복 테스트, 협업 및 확장성을 간소화하여 신속한 지능형 자동화 솔루션 배포를 가능하게 합니다.

Python AI Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 개발자 친화적 툴킷을 제공합니다. 사용자 정의 도구와 액션을 정의하고, 메모리 모듈로 대화 기록을 유지하며, 인터랙티브 경험을 위한 스트리밍 응답을 지원하는 내장 메커니즘을 갖추고 있습니다. 플러그인 아키텍처를 확장하여 API, 데이터베이스, 외부 서비스를 통합할 수 있어 데이터를 가져오거나 계산을 수행하며 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 구성 가능한 파이프라인, 오류 처리, 로깅을 지원하여 견고한 배포가 가능합니다. 최소한의 보일러플레이트로, 개발자는 채팅봇, 가상 비서, 데이터 분석기 또는 작업 자동화 도구를 구축할 수 있으며, LLM 추론과 다단계 의사결정을 활용합니다. 오픈소스 특성은 커뮤니티 참여를 장려하며 어떠한 파이썬 환경에도 적응할 수 있습니다.

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.

SwarmFlow는 개발자가 구성 가능한 워크플로우를 통해 AI 에이전트 무리를 인스턴스화하고 조율할 수 있게 합니다. 에이전트는 비동기적으로 메시지를 교환하고, 하위 작업을 위임하며, 도메인별 논리를 위한 맞춤형 플러그인을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 작업 스케줄링, 결과 집계, 오류 관리를 처리하여 사용자가 에이전트 행동과 협업 전략 설계에 집중할 수 있게 합니다. SwarmFlow의 모듈식 아키텍처는 자동 브레인스토밍, 데이터 처리, 의사결정 지원 시스템을 위한 복잡한 파이프라인 구성을 간소화하여 프로토타이핑, 확장, 모니터링을 쉽게 만듭니다.

Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.

Triagent는 전략가, 연구원, 실행자 모듈로 구성된 트라이 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 전략가는 높은 수준의 목표를 실행 가능 단계로 분해하고, 연구원은 문서, API 및 웹 소스에서 데이터를 검색 및 통합하며, 실행자는 텍스트 생성, 파일 생성 또는 HTTP 요청 호출과 같은 작업을 수행합니다. OpenAI 언어 모델 기반이며 플러그인 시스템으로 확장 가능하며, 메모리 관리, 병렬 처리, 외부 API 통합을 지원합니다. 개발자는 프롬프트를 구성하고, 리소스 한도를 설정하며, CLI 또는 웹 대시보드를 통해 작업 진행 상황을 시각화할 수 있습니다.

xBrain은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 생성, 구성, 오케스트레이션하는 모듈러 구조를 제공합니다. 사용자들은 데이터 검색, 분석 또는 생성과 같은 특정 능력을 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 워크플로우에 조합하여 각 에이전트가 통신하고 작업을 위임하도록 합니다. 프레임워크에는 비동기 실행을 관리하는 스케줄러, 외부 API 통합을 위한 플러그인 시스템, 실시간 모니터링과 디버깅용 로그 메커니즘이 포함됩니다. xBrain의 유연한 인터페이스는 맞춤형 메모리 구현과 에이전트 템플릿을 지원하여 다양한 도메인에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다. 챗봇과 데이터 파이프라인, 연구 실험 등에 활용하여 최소한의 반복 코드를 통해 복잡한 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.