Julep AI는 데이터 과학 팀이 빠르게 다단계 AI 워크플로를 구축, 반복 및 배포할 수 있도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. Julep를 사용하면 에이전트, 작업 및 도구를 사용하여 확장 가능하고 내구성 있으며 장기적으로 실행할 수 있는 AI 파이프라인을 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼의 YAML 기반 구성은 복잡한 AI 프로세스를 단순화하고 생산 준비가 된 워크플로를 보장합니다. 그것은 빠른 프로토타이핑, 모듈식 설계 및 기존 시스템과의 원활한 통합을 지원하여 수백만명의 동시 사용자를 처리하면서 AI 운영에 대한 전체 가시성을 제공합니다.

Jupyter AI Agents는 Jupyter Notebook 및 JupyterLab 환경 내에 자율 AI 어시스턴트를 구현하는 프레임워크입니다. 데이터 분석, 코드 생성, 디버깅, 웹 스크래핑, 지식 검색 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 여러 에이전트를 생성, 구성, 실행할 수 있습니다. 각 에이전트는 컨텍스트 메모리를 유지하며, 복잡한 워크플로우를 위해 체인으로 연결할 수 있습니다. 간단한 매직 커맨드와 파이썬 API를 통해 기존 파이썬 라이브러리 및 데이터셋과 원활하게 통합됩니다. 유명 LLM을 기반으로 하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 에이전트 간 통신, 실시간 피드백을 지원합니다. 이 플랫폼은 반복 작업을 자동화하고 프로토타이핑을 가속화하며 개발 환경 내에서 인터랙티브한 AI 기반 탐색을 가능하게 하여 전통적인 노트북 워크플로우를 혁신합니다.

LangGraph GUI ReactFlow는 직관적인 플로우차트 편집기를 통해 사용자가 AI 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있도록 하는 오픈소스 React 구성요소 라이브러리입니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 변환 또는 외부 API 호출을 나타내며, 엣지는 데이터 흐름을 정의합니다. 사용자는 노드 유형을 커스터마이징하고, 모델 매개변수를 구성하며, 실시간으로 출력을 미리 보고, 워크플로우 정의를 내보내어 실행할 수 있습니다. LangChain 및 기타 LLM 프레임워크와의 원활한 통합으로 정교한 대화형 에이전트와 데이터 처리 파이프라인을 쉽게 확장하고 배포할 수 있습니다.

LangGraph-Swift는 LLM 쿼리, 검색 작업, 도구 호출 및 메모리 관리를 나타내는 노드를 차례로 연결하여 AI 워크플로우를 구성하는 그래프 기반 DSL을 제공합니다. 각 노드는 타입 안전하며, 연결하여 실행 순서를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, Anthropic과 같은 인기 있는 LLM 서비스용 어댑터뿐만 아니라 API 또는 함수 호출을 위한 맞춤형 도구 통합도 지원합니다. 세션 전체에서 컨텍스트를 유지하는 내장 메모리 모듈, 디버깅 및 시각화 도구, iOS, macOS, Linux용 크로스 플랫폼 지원을 포함하며, 개발자는 맞춤형 논리로 노드를 확장하여 Swift 내에서 채팅봇, 문서 처리기, 자율 에이전트 신속 프로토타입을 만들 수 있습니다.

Substrate는 다양한 모듈 구성 요소 또는 노드를 연결하여 AI 워크플로를 개발할 수 있도록 설계된 다목적 플랫폼입니다. 언어 모델, 이미지 생성 및 통합 벡터 저장소를 포함한 필수 AI 기능을 포함하는 직관적인 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공합니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에 맞춰져 있어 사용자가 복잡한 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다. 개발 프로세스를 간소화함으로써 Substrate는 개인과 조직이 혁신과 맞춤화에 집중할 수 있도록 하여 아이디어를 효과적인 솔루션으로 전환할 수 있게 합니다.

SuperSwarm은 여러 전문 에이전트가 실시간으로 통신하고 협력하는 AI 기반 워크플로우를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 주요 컨트롤러 에이전트가 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하고 이를 전문가 에이전트에게 할당하는 동적 작업 분해를 지원합니다. 에이전트는 컨텍스트를 공유하고, 메시지를 전달하며, 중간 결과를 기반으로 접근 방식을 적응시킬 수 있습니다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드, RESTful API, CLI를 제공하여 배포 및 모니터링을 수행합니다. 개발자는 사용자 정의 역할을 정의하고, 군집 토폴로지를 구성하며, 플러그인을 통해 외부 도구와 통합할 수 있습니다. SuperSwarm은 컨테이너 오케스트레이션을 이용하여 수평 확장을 수행하며, 무거운 작업 부하에서도 견고한 성능을 보장합니다. 로그, 지표 및 시각화를 통해 에이전트 간 상호작용을 최적화하여 고급 연구, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 의사결정 프로세스 등에 적합합니다.

Avalon-LLM은 여러 LLM 기반 에이전트를 조정된 환경에서 오케스트레이션할 수 있는 파이썬 기반의 멀티 에이전트 AI 프레임워크입니다. 각각의 에이전트는 웹 검색, 파일 작업, 맞춤 API 등 특정 도구를 구성하여 전문적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 맥락과 장기 지식을 저장하는 메모리 모듈, 의사 결정 능력을 향상시키는 사고의 연속(chain-of-thought) 추론, 에이전트 성능을 벤치마킹하는 내장 평가 파이프라인을 지원합니다. Avalon-LLM은 개발자가 모델 제공자, 툴킷, 메모리 저장소 등 컴포넌트를 쉽게 추가 또는 교체할 수 있는 모듈형 플러그인 시스템을 제공합니다. 간단한 구성 파일과 명령줄 인터페이스를 통해 연구, 개발, 프로덕션에 적합한 자율 AI 워크플로우를 배포하고 모니터링하며 확장할 수 있습니다.

Drive Flow는 단계 시퀀스를 정의하여 AI 기반 워크플로를 설계할 수 있는 유연한 프레임워크입니다. 각 단계는 대형 언어 모델(LLM)을 호출하거나, 사용자 정의 함수를 실행하거나, MemoDB에 저장된 영구 메모리와 상호 작용할 수 있습니다. 복잡한 분기 로직, 루프, 병렬 태스크 실행, 동적 입력 처리를 지원하며, TypeScript로 개발되어 선언적 DSL을 통해 흐름을 지정합니다. 내장된 오류 처리, 재시도 전략, 실행 컨텍스트 추적 및 광범위한 로깅도 제공됩니다. 핵심 사용 사례는 AI 비서, 자동 문서 처리, 고객 지원 자동화, 다단계 의사결정 시스템입니다. 오케스트레이션을 추상화하여 AI 애플리케이션의 개발을 가속화하고 유지보수를 간소화합니다.

LLMWare.ai는 기업 AI 워크플로를 안전하게, 로컬에서 그리고 확장하여 PC에서 실행하기 위한 플랫폼입니다. 이는 하드웨어에 대해 AI 모델 배포를 자동으로 최적화하여 효율적인 성능을 보장합니다. LLMWare.ai를 사용하면 인터넷이 없어도 강력한 AI 워크플로를 실행하고, 80개 이상의 AI 모델에 접근하며, 디바이스에서 문서 검색을 수행하고 자연어 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Octoparse AI는 맞춤형 AI 워크플로 및 RPA 봇의 생성을 용이하게 하기 위해 설계된 혁신적인 노코드 플랫폼입니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자는 빠르게 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. Octoparse AI를 사용하면 기업들은 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 AI와 데이터를 활용하여 효율성과 생산성을 개선할 수 있습니다. 미리 구축된 앱과 워크플로는 자동화 과정을 더욱 가속화하며 비기술 사용자에게도 접근할 수 있게 합니다.

Scint는 사용자가 자율적 다단계 워크플로우를 구성, 배포, 관리할 수 있는 강력한 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. Scint의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 에이전트 동작을 정의하고, API 및 데이터 소스를 연결하며, 트리거를 설정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 내장 디버깅, 버전 관리, 실시간 모니터링 대시보드를 제공합니다. 기술자와 비기술자 모두를 위해 설계된 Scint는 자동화 개발을 가속화하여 데이터 처리부터 고객 지원에 이르는 복잡한 작업의 신뢰성 있는 실행을 보장합니다.

Agent-Go는 Go 환경에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 프레임워크입니다. OpenAI와 같은 LLM 공급자, 장기 맥락 유지를 위한 벡터 메모리 저장소, 사용자 요청을 실행 가능한 단계로 분해하는 유연한 플래너를 통합합니다. 개발자는 API, 데이터베이스 또는 셸 명령어를 통한 사용자 정의 도구를 정의하고 등록할 수 있으며, 에이전트는 이를 호출합니다. 대화 관리자는 대화 이력을 추적하고, 설정 가능한 플래너는 도구 호출과 LLM 상호작용을 조정합니다. 이를 통해 팀은 빠르게 AI 기반 어시스턴트, 자동화 워크플로우 및 과제 지향 봇을 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.

에이전트 통신 프로토콜(ACP)은 자율 AI 에이전트 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 공식 프레임워크입니다. ACP는 메시지 유형, 헤더, 페이로드 규약과 함께 에이전트 검색 및 등록 메커니즘을 규정합니다. 대화 추적, 버전 협상, 표준 에러 보고를 지원합니다. 언어에 구애받지 않는 JSON 스키마와 전송에 구애받지 않는 바인딩을 제공하여, 통합 복잡성을 줄이고 고객 서비스 봇, 로봇 군집, IoT 오케스트레이션, 협력 AI 워크플로우를 위한 확장 가능한 상호운용 시스템 구성 가능하게 합니다.

Agentic Workflow는 역할, 프롬프트, 실행 로직을 사용자 정의할 수 있는 여러 LLM 기반 에이전트를 연결하여 복잡한 AI 워크플로우를 정의하는 선언적 프레임워크입니다. 작업 오케스트레이션, 상태 관리, 오류 처리, 플러그인 통합을 기본으로 지원하며, 에이전트와 외부 도구 간 원활한 상호 작용을 제공합니다. 파이썬과 YAML 구성으로 에이전트 정의를 추상화하고, 비동기 실행 흐름을 지원하며, 사용자 정의 커넥터와 플러그인으로 확장할 수 있습니다. 오픈소스 프로젝트로서 상세한 예제, 템플릿 및 문서를 포함하여 개발 속도를 높이고 복잡한 AI 에이전트 생태계를 유지하는 데 도움을 줍니다.

AWS Agentic Workflows는 서버리스 오케스트레이션 프레임워크로서 AI 작업을 엔드투엔드 워크플로우로 연결할 수 있습니다. Amazon Bedrock의 기반 모델을 사용하여 자연어 처리, 분류 또는 맞춤형 작업을 수행하는 AI 에이전트를 호출합니다. AWS Step Functions는 상태 전이, 재시도, 병렬 실행을 관리합니다. Lambda 함수는 입력을 사전 처리하고 출력을 후처리합니다. CloudWatch는 실시간 모니터링과 디버깅을 위한 로그와 메트릭을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 서버나 인프라를 관리하지 않으며 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우 설계를 위한 그래프 기반 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 도구, 데이터 소스 또는 의사 결정 논리를 나타내는 노드를 정의한 후, 이 노드들을 엣지로 연결하여 유향 그래프를 만듭니다. 실행 시, LangGraph는 그래프를 순회하면서 LLM 호출, API 요청, 사용자 지정 함수를 순차 또는 병렬로 실행합니다. 캐싱, 오류 처리, 로깅, 동시성 지원이 내장되어 있어 견고한 에이전트 동작을 보장합니다. 확장 가능한 노드 및 엣지 템플릿을 통해 외부 서비스 또는 모델과 통합할 수 있어, 복잡한 부가 코드 없이 채팅봇, 데이터 파이프라인, 자율 작업자 및 연구 도우미를 구축하는 데 적합합니다.

FlowOps는 사용자가 일련의 워크플로우로 AI 에이전트를 정의하는 시각적 노코드 환경을 제공합니다. 직관적인 드래그 앤드롭 빌더를 통해 LLM 상호작용, 벡터 저장소 조회, 외부 API 호출, 맞춤형 코드 실행 모듈을 조합할 수 있습니다. 조건부 분기, 루프 구조, 오류 처리를 포함한 고급 기능이 있어 견고한 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 인기 있는 LLM 제공자(예: OpenAI, Anthropic), 데이터베이스(예: Pinecone, Weaviate), REST 서비스와 통합됩니다. 설계가 완료되면 워크플로우를 즉시 확장 가능한 API로 배포하며, 모니터링, 로깅, 버전 관리를 내장하고 있습니다. 협업 도구를 통해 팀은 에이전트 설계를 공유하고 반복할 수 있습니다. FlowOps는 인프라스트럭처 코드를 작성하지 않고 챗봇, 자동 문서 추출기, 데이터 분석 워크플로우, 종단 간 AI 기반 비즈니스 프로세스 제작에 이상적입니다.

Functionary는 사용자 정의 도구(API 호출, 데이터베이스 쿼리 또는 비즈니스 논리를 캡슐화하는 JavaScript 함수)를 등록하는 선언적 방법을 제공합니다. 사용자 입력을 분석하고 호출할 도구를 결정하며, 도구의 출력을 대화 응답으로 다시 파싱하는 LLM 상호작용을 래핑합니다. 프레임워크는 메모리, 오류 처리, 액션 연결을 지원하며, 사전 및 사후 처리에 대한 훅을 제공합니다. 개발자는 보일러플레이트 없이 역동적인 함수 오케스트레이션이 가능한 에이전트를 신속하게 구축하여 AI 워크플로우에 대한 제어력을 높일 수 있습니다.

Firebase GenKit는 Firebase 서비스를 활용하여 생성 AI 기능 생성을 간소화하는 개발자 프레임워크입니다. LLM 호출을 위한 Cloud Functions 템플릿, 프롬프트/응답을 기록하고 관리하는 Firestore 트리거, 인증 통합, 채팅 및 콘텐츠 생성을 위한 프론트엔드 UI 구성 요소를 포함하고 있습니다. 서버리스 확장성을 위해 설계된 GenKit는 사용자가 선택한 LLM 제공자(예: OpenAI)와 Firebase 프로젝트 설정을 플러그인 형식으로 적용할 수 있어 무거운 인프라 관리 없이 엔드 투 엔드 AI 워크플로우를 가능하게 합니다.

Glif는 누구나 코딩 없이 AI 주도 워크플로, 이미지 생성기 및 인터랙티브 애플리케이션을 구축할 수 있는 AI 샌드박스입니다. 매력적인 시각 및 이야기를 생성할 수 있는 도구를 제공하여 창의력과 기술을 결합합니다. 사용자는 프로젝트를 시작하고 다양한 프롬프트를 탐색하며 자신의 필요에 맞는 동적인 애플리케이션을 구축하며 실험하고 혁신할 자유를 가집니다. 생성 예술에서 AI 챗봇까지, Glif는 사용자가 아이디어를 접근 가능한 방식으로 현실로 바꿀 수 있게 합니다.