AutoAct는 LLM 기반 추론과 구조화된 계획, 모듈형 도구 통합을 결합하여 인텔리전트 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 명령어 실행 시퀀스를 생성하는 Planner 컴포넌트, 외부 API를 정의하고 호출하는 ToolKit, 맥락을 유지하는 Memory 모듈을 포함하고 있습니다. 로깅, 오류 처리 및 구성 가능 정책을 통해 AutoAct는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 대화형 비서와 같은 작업에 대해 견고한 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다. 개발자는 워크플로우를 사용자 정의하고, 도구를 확장하며, 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.
멀티에이전트 시스템은 분산 에이전트 기반 아키텍처의 생성, 구성, 실행을 간소화하도록 설계되었습니다. 개발자는 Java 클래스 내에서 에이전트 행동, 통신 온톨로지, 서비스 설명을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 컨테이너 설정, 메시지 전달, 생애주기 관리를 담당합니다. 표준 FIPA 프로토콜을 기반으로 P2P 협상, 협력 계획, 모듈 확장을 지원하며, 사용자는 단일 또는 네트워크 호스트에서 멀티에이전트 시나리오를 실행, 모니터링, 디버깅할 수 있어 연구, 교육, 소규모 배포에 적합합니다.
Promptix Python은 Python에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. pip를 통해 간단히 설치하고, 주요 LLM으로 구동되는 에이전트를 인스턴스화하며, 도메인별 도구를 등록하고, 인메모리 또는 영속 데이터 저장소를 구성하며, 다단계 의사 결정 루프를 오케스트레이션할 수 있습니다. SDK는 토큰 출력을 실시간으로 스트리밍하고, 로깅 또는 커스텀 처리를 위한 콜백 핸들러를 지원하며, 맥락을 유지하는 내부 메모리 모듈도 포함되어 있습니다. 개발자는 이 라이브러리를 활용하여 챗봇 어시스턴트, 자동화, 데이터 파이프라인 또는 연구용 에이전트를 몇 분 만에 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계로 모델 교체, 맞춤형 도구 추가, 메모리 백엔드 확장이 가능하여 다양한 AI 에이전트 사용 사례에 유연성을 제공합니다.
Agentle은 개발자가 최소한의 보일러플레이트로 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 작업의 시퀀스로 에이전트 워크플로를 정의하거나, 외부 API 및 도구와 원활히 통합, 대화 문맥을 유지하는 대화 기억 관리, 감사 가능성을 위한 내장 로깅을 지원합니다. 또한 플러그인 훅을 통한 기능 확장, 복잡한 파이프라인을 위한 다중 에이전트 조정, 로컬 실행 또는 HTTP API를 통한 배포를 위한 통합 인터페이스도 포함되어 있습니다.
GenerativeAgentsCN은 현실감 있는 디지털 페르소나를 시뮬레이션하기 위해 설계된 스탠포드의 Generative Agents 프레임워크를 오픈소스 중국어로 이식한 것입니다. 대규모 언어 모델과 장기 기억 모듈, 반사 루틴, 계획자 논리 등을 결합하여, 맥락을 인지하고 과거 상호작용을 기억하며 자율적으로 다음 행동을 결정하는 에이전트를 조정합니다. 이 툴킷은 즉시 실행 가능한 Jupyter 노트북, 모듈형 파이썬 컴포넌트, 포괄적인 중국어 문서화를 제공하여 환경 설정, 에이전트 특성 정의 및 기억 매개변수 커스터마이징 방법을 안내합니다. 이를 활용해 AI 기반 NPC 행동 탐색, 고객 지원 봇 프로토타입 개발, 에이전트 인지 연구 등을 수행할 수 있으며, 유연한 API를 통해 기억 알고리즘 확장, 맞춤형 LLM 통합, 실시간 에이전트 상호작용 시각화도 가능합니다.
언어 에이전트 시스템은 언어 모델을 활용하여 작업을 계획하고 수행하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 메모리 관리, 도구 등록, 계획자 및 실행자로 구성되어 있으며, 에이전트가 컨텍스트를 유지하고, 외부 API를 호출하며, 웹 검색을 수행하고, 워크플로우를 자동화할 수 있도록 합니다. YAML로 구성 가능하며, 여러 LLM 공급자를 지원하여 챗봇, 콘텐츠 요약기, 자율 에이전트 등의 프로토타이핑을 빠르게 할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 도구 및 메모리 백엔드를 만들어 기능을 확장하여 로컬 또는 서버에서 에이전트를 배포할 수 있습니다.
LLPhant는 개발자가 다목적 LLM 기반 에이전트를 생성할 수 있도록 하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. API, 검색, 데이터베이스 등 외부 도구 통합, 다중 턴 대화용 메모리 관리, 커스터마이징 가능한 의사결정 루프를 위한 내장 추상화를 제공합니다. OpenAI, Hugging Face 등의 여러 LLM 백엔드와 플러그인 스타일 컴포넌트, 구성 기반 워크플로우를 지원하여 에이전트 개발을 가속화합니다. 챗봇 프로토타입, 작업 자동화, 외부 도구와 컨텍스트 메모리를 활용하는 디지털 어시스턴트 구축에 활용할 수 있습니다.
