Langchainrb는 에이전트, 체인, 도구를 위한 모듈식 프레임워크를 제공하는 오픈소스 Ruby 라이브러리입니다. 개발자는 프롬프트 템플릿 정의, LLM 호출 체인 구성, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 컴포넌트 통합, 문서 로더 또는 검색 API와 같은 커스텀 도구 연결이 가능합니다. 의미 검색용 임베딩 생성, 내장된 오류 처리, 유연한 모델 구성도 지원합니다. 에이전트 추상화를 통해 사용자 입력에 따라 어떤 도구 또는 체인을 호출할지 결정하는 대화형 비서 구현이 가능합니다. 확장 가능한 구조로 빠른 프로토타이핑이 가능하며, 챗봇, 자동 요약 파이프라인, 질의응답 시스템, 복잡한 워크플로우 자동화에 적합합니다.

LLM-Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍고 확장 가능한 프레임워크입니다. 대화 기록, 동적 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 도구 또는 API의 원활한 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 다단계 유추 프로세스를 조율하고, 상호작용 간 상태를 유지하며, 데이터 검색, 보고서 생성, 의사 결정 지원과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 메모리 관리와 도구 사용, 계획을 결합하여 LLM-Agent는 Python에서 지능적이고 작업 지향적인 에이전트 개발을 간소화합니다.

Local-Super-Agents는 완전히 로컬에서 작동하는 자율 AI 에이전트를 제작하는 데 적합한 Python 기반 플랫폼입니다. 메모리 저장, API 통합 툴킷, LLM 적응기, 에이전트 오케스트레이션 등 모듈식 구성 요소를 포함하고 있습니다. 사용자들은 커스텀 작업 에이전트를 정의하고, 행동 체인을 연결하며, 샌드박스 환경 내에서 다중 에이전트 협력을 시뮬레이션할 수 있습니다. CLI 도구, 사전 설정된 템플릿 및 확장 가능 모듈을 통해 복잡한 설정을 추상화하며, 클라우드 종속성을 제거해 데이터 프라이버시와 리소스 제어를 유지합니다. 플러그인 시스템은 웹 크롤러, 데이터베이스 커넥터, 사용자 정의 Python 함수의 통합을 지원하여, 자율 연구, 데이터 추출 및 로컬 자동화와 같은 작업 흐름을 강화합니다.

MARFT는 재현 가능한 실험과 협력 AI 시스템의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하는 Python 기반의 LLM입니다.

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.

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.

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-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.

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.

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.

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.

Stride Agents는 비개발자가 맞춤형 에이전트를 구축, 구성, 배포할 수 있는 AI 기반 작업 자동화 플랫폼입니다. 각 에이전트는 리드 자격 판정, 지원 티켓 해결, 인보이스 처리, 소셜 미디어 모니터링과 같은 작업을 수행하도록 워크플로우, 트리거, 통합을 맞춤 설정할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식의 에이전트 빌더, 사전 구축된 기술 라이브러리, Slack, Google Workspace, CRM과 같은 인기 비즈니스 도구와의 원활한 연결을 제공합니다. 배포 후에는 스케줄 또는 실시간 이벤트에 반응하여 작동하며, 성과, 성공률, 오류 로그를 트래킹하는 분석 대시보드도 제공합니다. 이로써 수작업을 줄이고, 일관성을 유지하며, 조직 전체에서 자율 디지털 워커를 활용하여 확장할 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.

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.

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.

Universal Basic Compute는 다양한 워크플로우에 걸친 AI 에이전트 설계, 훈련 및 배포를 위한 통합 환경을 제공합니다. 사용자는 여러 대형 언어 모델 중에서 선택하고, 컨텍스트 인식용 맞춤형 메모리 저장소를 구성하며, 외부 API와 도구를 통합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이 플랫폼은 오케스트레이션, 장애 허용성, 확장성을 자동으로 처리하며, 실시간 모니터링과 성능 분석을 위한 대시보드도 제공합니다. 인프라 세부 사항을 추상화하여, 백엔드 복잡성 대신 에이전트 로직과 사용자 경험에 집중할 수 있도록 지원합니다.

BeeAI Framework Py Starter는 AI 에이전트 생성의 시작을 빠르게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 Python 프로젝트입니다. 핵심 모듈은 에이전트 오케스트레이션, 기능 확장을 위한 플러그인 시스템, 주요 LLM API에 연결하기 위한 어댑터를 포함합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 대화 기억을 관리하며, 간단한 구성 파일을 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈성과 사용 편의성을 강조하며, 챗봇, 자동화 도우미, 데이터 처리 에이전트의 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.

Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

FreeThinker는 대형 언어 모델, 메모리 모듈, 외부 도구를 활용하여 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트를 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 또는 YAML을 통해 에이전트를 구성하고, 웹 검색, 데이터 처리 또는 API 호출용 맞춤형 도구를 플러그인하며, 내장된 계획 전략을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 실행, 컨텍스트 유지, 결과 통합을 처리하여 연구, 자동화 또는 의사결정 지원 워크플로우에서 수동 개입 없이 작동할 수 있도록 지원합니다.

openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.