Playbooks AI는 선언형 플레이북 DSL을 통해 AI 에이전트를 구축하는 개발자 프레임워크입니다. 다양한 LLM, 맞춤형 도구, 메모리 저장소와의 통합을 지원하며, CLI와 웹 UI를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 정의하고 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하며 실행 상태를 모니터링할 수 있습니다. 주요 특징으로는 도구 라우팅, 상태 유지를 위한 메모리, 버전 관리, 분석, 다중 에이전트 협업이 있으며, 프로토타입 설계와 프로덕션 배포를 용이하게 합니다.

Poke-Env는 포켓몬 쇼다운 배틀용 AI 에이전트의 생성과 평가를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다. 서버와의 통신, 게임 상태 데이터 파싱, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 턴별 행동 관리를 수행합니다. 사용자는 리인포스먼트 러닝이나 휴리스틱 알고리즘을 이용한 맞춤 전략 구현을 위해 기본 플레이어 클래스를 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배틀 시뮬레이션, 병렬 매치업, 행동, 보상, 결과 등에 대한 상세 로그 기록을 지원하며, 낮은 수준의 네트워킹 및 파싱 작업을 추상화하여 AI 연구자와 개발자가 알고리즘 설계, 성능 최적화, 전략 벤치마킹에 집중할 수 있게 합니다.

PySpur는 사용자 친화적인 노드 기반 인터페이스를 통해 AI 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 위한 통합 환경을 제공합니다. 개발자는 언어 모델 호출, 데이터 검색, 결정 분기, API 인터랙션과 같은 작업의 체인을 모듈화된 블록으로 끌어다 놓기 방식으로 구성합니다. 실시간 시뮬레이션 모드에서는 로직을 검증하고, 중간 상태를 검사하며, 배포 전 워크플로우를 디버깅할 수 있습니다. PySpur는 버전 제어, 성능 프로파일링, 원클릭 배포도 지원하여, 팀이 복잡한 판단 에이전트, 자동화 도우미, 데이터 파이프라인을 신속하게 프로토타입할 수 있도록 합니다. 오픈소스이며 확장 가능하여, 보일러플레이트 코드와 인프라 오버헤드를 최소화하면서 빠른 반복과 견고한 에이전트 솔루션을 가능하게 합니다.

Raga의 Catalyst는 기업 전체에서 AI 기반 에이전트를 간단하게 생성하고 운영할 수 있도록 설계된 SaaS 플랫폼입니다. 사용자는 데이터베이스, CRM, 클라우드 스토리지에서 데이터를 벡터 저장소로 가져오고, 메모리 정책을 구성하며, 여러 LLM을 조정하여 복잡한 쿼리에 답변할 수 있습니다. 비주얼 빌더를 통해 드래그 앤드롭 방식으로 워크플로우를 설계하고, 도구와 API 연동, 실시간 분석도 지원합니다. 설정 후, 에이전트는 채팅 인터페이스, API 또는 임베디드 위젯으로 배포 가능하며, 역할 기반 접근 제어, 감사 로그, 대규모 운영도 가능합니다.

SeeAct는 관찰된 장면에 기반하여 하위 목표를 생성하는 대형 언어 모델 기반 계획 모듈과, 하위 목표를 환경별 행동으로 번역하는 실행 모듈의 이단계 파이프라인으로 비전-언어 에이전트를 강화하도록 설계되었습니다. 인지 백본은 이미지 또는 시뮬레이션에서 객체 및 장면 특징을 추출합니다. 모듈식 아키텍처는 계획자 또는 인지 네트워크의 교체를 쉽게 하며, AI2-THOR, Habitat 및 커스텀 환경에서 평가를 지원합니다. SeeAct는 엔드 투 엔드 작업 분해, 그라운딩, 실행을 제공하여 상호작용하는 내장형 AI 연구를 가속화합니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.

Vagent.io는 음성 명령을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트와 상호작용하기 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 타이핑하는 대신 자연어를 통해 AI 에이전트와 쉽게 소통할 수 있습니다. 해당 플랫폼은 간단한 웹 후크와 통합되며 OpenAI를 사용하여 고품질 음성 인식과 60개 이상의 언어를 지원합니다. 데이터 개인 정보 보호가 우선시되며, 등록이 필요하지 않고 모든 데이터가 사용자 장치에 저장됩니다. Vagent.io는 다양한 백엔드와 연결하고 보다 복잡한 작업을 위한 모듈식 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 높은 유연성을 제공합니다.

Saga는 다단계 워크플로우를 계획하고 실행하는 AI 에이전트 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소는 목표를 행동으로 세분화하는 플래너 모듈, 대화와 작업 컨텍스트를 위한 메모리 저장소, 외부 서비스 또는 스크립트를 통합하는 도구 레지스트리입니다. 에이전트는 비동기적으로 작동하며, 세션 간 상태를 관리하고, 커스텀 도구 개발을 지원합니다. Saga는 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 하며, 데이터 수집, 알림 및 대화형 Q&A와 같은 작업을 자동화하여 사용자 Python 환경 내에서 자율 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

Simple-Agent는 Python으로 작성된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, OpenAI API를 활용하여 모듈식 대화 에이전트를 만듭니다. 개발자는 도구 호출이 가능하고, 상호작용 간 맥락 메모리를 유지하며, 기술 모듈을 통해 에이전트의 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 요청 라우팅, 행동 계획 및 도구 실행을 처리하여 도메인별 로직에 집중할 수 있게 합니다. 내장된 로깅 및 오류 처리 기능으로 Simple-Agent는 AI 기반 채팅로봇, 자동화 도우미 및 의사 결정 지원 도구 개발을 가속화합니다. 커스텀 API 및 데이터 소스와의 간편한 통합, 비동기 도구 호출 지원, 간단한 구성 인터페이스를 제공합니다. 고객 지원, 데이터 분석, 자동화 등 AI 에이전트 프로토타입 제작에 활용할 수 있습니다. 모듈화된 아키텍처로 핵심 로직 변경 없이 새로운 기능을 추가하기 쉽습니다. 커뮤니티의 기여와 문서 지원으로, Simple-Agent는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합하며 빠른 지능형 에이전트 배포를 목표로 합니다.

Sirji는 코딩 없이 AI 기반 에이전트를 만드는 것을 지원합니다. 사용자는 시각적으로 대화 흐름을 설계하고, 외부 API 및 지식 베이스를 통합하며, 장기 메모리를 관리하고, 다양한 채널에 에이전트를 배포할 수 있습니다. 내장된 분석 도구가 성능을 모니터링하며, 보안 통제는 데이터 프라이버시를 보장합니다. Sirji는 다양한 비즈니스 프로세스에 적합한 지능형 에이전트 개발과 유지 관리를 간소화합니다.

Skeernir은 게임 자동화와 프로세스 오케스트레이션을 위한 파펫 마스터 에이전트 개발 속도를 높이기 위해 설계된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 이 프로젝트에는 기본 템플릿, 핵심 API, 대상 환경에 에이전트 로직을 연결하는 방법을 보여주는 샘플 모듈이 포함되어 있습니다. 시뮬레이션된 게임 플레이 또는 운영 체제 작업 제어에 활용 가능하며, 확장 가능한 아키텍처를 통해 사용자 정의 의사 결정 전략, 머신러닝 모델 플러그인, Windows, Linux, macOS에서의 에이전트 수명 주기 관리를 지원합니다. 내장 로깅 및 구성 지원으로 테스트, 디버깅, 배포가 간소화됩니다.

Solana AI Agent Eliza는 고전적인 Eliza 채팅봇을 Solana 블록체인에 도입한 개념 증명 AI 에이전트입니다. Anchor 기반 Rust 스마트 계약으로 Eliza 대화 패턴을 구현하고, 가벼운 웹 프론트엔드와 함께 작동합니다. 사용자가 메시지를 제출하면, 프론트엔드는 온체인 프로그램을 호출하여 Eliza 스타일의 응답을 생성하고, 프롬프트와 응답을 모두 Solana 계정에 기록합니다. 이 설계는 간단한 AI 로직을 온체인에 직접 통합하는 방법을 보여주며, 변경 불가능하고 감사 가능한 대화 로그를 보장하며, 개발자가 Solana 상에서 더 발전된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 템플릿을 제공합니다.

StarCat은 코드를 작성하지 않고 AI 에이전트를 만들 수 있는 드래그 앤 드롭 빌더를 제공합니다. 템플릿을 선택하거나 처음부터 시작하여 프롬프트를 구성하고, 메모리와 컨텍스트를 설정하며 Slack, 이메일, CRM, 데이터베이스 등의 도구와 통합할 수 있습니다. 에이전트는 티켓 분류, 리드 스코어링, 데이터 입력, 보고서 생성과 같은 다단계 워크플로우를 처리할 수 있습니다. 내장된 분석 도구로 성능을 모니터링하며, 버전 관리를 통해 안전하게 업데이트할 수 있습니다. 웹사이트, 메시지 플랫폼, 내부 대시보드에 에이전트를 배포해 반복 작업을 즉시 자동화하세요.

Steamship는 AI 에이전트의 생성, 배포 및 관리를 간소화하도록 설계된 강력한 플랫폼입니다. 서버리스 호스팅부터 벡터 저장 솔루션까지 전체 라이프사이클 개발을 지원하는 언어 AI 패키지를 위한 관리 스택을 개발자에게 제공합니다. Steamship를 사용하면 사용자는 AI 도구 및 애플리케이션을 쉽게 구축, 확장 및 사용자 지정할 수 있으며, 프로젝트에 AI 기능을 통합하는 원활한 경험을 제공합니다.

Stellar Chat은 강력한 프레임워크로, LLM 상호작용, 메모리 관리, 도구 통합을 추상화하여 대화형 AI 에이전트 구축을 지원합니다. 확장 가능한 파이프라인은 사용자 입력 전처리, 벡터 기반 메모리 검색을 통한 컨텍스트 확장, 구성 가능한 프롬프트 전략을 적용한 LLM 호출을 처리합니다. 개발자들은 Pinecone, Weaviate, FAISS와 같은 인기 벡터 저장 솔루션을 플러그인하고, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리 또는 기업용 애플리케이션 제어와 같은 작업을 위해 타사 API 또는 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 스트리밍 출력과 실시간 피드백으로 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하며, 고객 지원 봇, 지식 검색, 내부 워크플로 자동화용 스타터 템플릿과 모범 사례 예제도 포함되어 있습니다. Docker 또는 Kubernetes로 배포 시, 확장성 있도록 설계되어 있으며 MIT 라이선스 하에 완전한 오픈 소스를 유지합니다.

Strands Agents는 자연어 추론, 장기 기억력, 외부 API/도구 호출을 결합하는 지능형 에이전트를 만들기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 플래너, 실행기, 메모리 구성 요소를 구성하고, 어떤 LLM(예: OpenAI, Hugging Face)을 플러그인하여 사용할 수 있으며, 맞춤형 행동 스키마를 정의하고 작업 간 상태를 관리할 수 있습니다. 내장 로깅, 오류 처리, 확장 가능한 도구 레지스트리로 연구, 데이터 분석, 장치 제어 또는 디지털 비서 역할을 하는 에이전트의 프로토타입 제작과 배포를 빠르게 할 수 있습니다. 일반적인 에이전트 패턴을 추상화하여 보일러플레이트를 줄이고 신뢰성과 유지보수성을 갖춘 AI 기반 자동화를 위한 모범 사례를 촉진합니다.

Suna는 조직이 반복 작업을 처리하고 API와 연결하며 다단계 워크플로를 조정하는 엔드 투 엔드 AI 에이전트를 구축할 수 있게 합니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 트리거 이벤트를 정의하고, 데이터 흐름을 매핑하며, CRM, 이메일, 데이터베이스 등의 서드파티 서비스와 통합할 수 있습니다. 플랫폼은 대형 언어 모델을 활용하여 자연어 이해 및 의사결정 능력을 각 에이전트에 제공합니다. 내장된 모니터링, 로깅, 알림 기능으로 팀은 에이전트 성능을 추적하고 워크플로를 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 또한 버전 관리, 협업 기능, 안전한 배포 옵션을 제공하여 확장성과 거버넌스를 보장합니다. 고객 지원 자동화, 데이터 추출, 보고서 생성 등 다양한 용도에 Suna는 기업의 운영을 대규모로 자동화하는 데 힘쓸 수 있습니다.

TailorTask는 Codebeaver.ai로 브랜드를 변경하면서 소프트웨어 개발 팀의 워크플로를 간소화하는 AI 에이전트를 제공합니다. 고급 AI 기술을 활용하여 Codebeaver.ai는 작업 자동화, 프로젝트 관리 및 팀 협업 개선을 위한 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 소프트웨어 개발 프로세스에 관련된 오버헤드 및 수작업을 줄여 팀의 전반적인 효율성과 생산성을 높이는 것을 목표로 합니다. 맞춤형 AI 솔루션을 통해 소프트웨어 개발 팀은 혁신을 주도하는 창의적이고 중요한 작업에 더 집중할 수 있습니다.

Symbol-LLM은 상징적 메모리 저장소로 보강된 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트 구축을 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 복잡한 작업을 분해하는 플래너, 도구를 호출하는 이그제큐터, 그리고 상호작용 전체에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템이 포함되어 있습니다. 웹 검색, 계산기, 코드 실행과 같은 내장 도구 및 사용자 정의 도구의 간단한 API를 통해 다양한 분야(연구, 고객 지원, 워크플로우 자동화)에 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit)은 Node.js 및 브라우저 환경에서 경량화되고 확장 가능한 자율 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, OpenAI 및 Hugging Face와 같은 대형 언어 모델 API를 통합하며, 다단계 도구 실행 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상태를 유지하는 대화용 맞춤형 메모리 백엔드, 웹 검색, 파일 작업, 외부 API 호출을 위한 도구 등록, 플러그인 가능한 결정 전략을 지원합니다. Taiat을 활용하면 데이터 검색, 요약, 자동 코드 생성, 대화형 어시스턴트 등 다양한 작업을 자율적으로 계획, 추론, 실행하는 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.