Lila는 다중 단계 추론과 자율 작업 수행에 특화된 완전한 AI 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구(API, 데이터베이스, 웹훅)를 정의하고 런타임 동안 동적으로 호출하도록 Lila를 구성할 수 있습니다. 대화 기록과 사실을 저장하는 메모리 모듈, 하위 작업을 순차적 처리하는 계획 구성 요소, 투명한 의사결정을 위한 사고 사슬 프롬프트를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템은 새로운 기능을 원활하게 확장할 수 있게 해주며, 내장된 모니터링은 에이전트의 행동과 출력을 추적합니다. 모듈형 설계로 기존 파이썬 프로젝트에 쉽게 통합하거나, 실시간 에이전트 워크플로우를 위해 호스팅 서비스로 배포할 수 있습니다.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

Python AGNO Memory Agent는 AGNO 프레임워크를 통해 메모리를 구조화하는 방법을 제공합니다. 텍스트 메모리를 벡터 표현으로 변환하는 임베딩 모델을 활용하며, ChromaDB, FAISS 또는 SQLite와 같은 구성 가능한 벡터 저장소에 저장합니다. 에이전트는 새로운 메모리를 추가하고, 관련 과거 이벤트를 조회하며, 오래된 항목을 업데이트하거나 관련 없는 데이터를 삭제할 수 있습니다. 타임라인 트래킹, 네임스페이스 기반의 다중 에이전트 시나리오 메모리 저장, 커스터마이징 가능한 유사성 임계값을 제공합니다. OpenAI 및 HuggingFace 임베딩 모델과 쉽게 통합되며, 다양한 AI 에이전트 애플리케이션에 맞게 커스텀 임베딩 모델로 확장 가능합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

sma-begin은 공통 구성 요소인 입력 처리, 의사 결정 논리 및 출력 생성을 추상화하여 AI 기반 에이전트를 생성하는 효율적인 코드 기반을 설정합니다. 핵심적으로, 이 프레임워크는 LLM에 쿼리하고 응답을 해석하며 필요시 HTTP 클라이언트, 파일 핸들러 또는 사용자 스크립트와 같은 통합 도구를 실행하는 에이전트 루프를 구현합니다. 메모리 모듈은 이전 상호작용이나 맥락을 기억할 수 있게 하며, 프롬프트 체인은 다단계 워크플로우를 지원합니다. 오류 처리는 API 실패 또는 유효하지 않은 도구 출력도 잡아냅니다. 개발자는 프롬프트, 도구 및 원하는 행동만 정의하면 됩니다. 최소한의 보일러플레이트로 sma-begin은 모든 파이썬 지원 플랫폼에서 챗봇, 자동화 스크립트 또는 도메인별 어시스턴트의 프로토타이핑을 가속화합니다.

Alibaba Smart VSCode Extension은 IDE를 인터랙티브 AI 에이전트 환경으로 바꾸는 오픈소스 Visual Studio Code 플러그인입니다. ChatGPT와 같은 봇 프레임워크와의 통신을 추상화하여 개발자에게 채팅 위젯, 사용자 정의 트리거, 코드 액션 통합 기능을 제공합니다. 사용자는 간단한 구성 파일로 에이전트 역할, 파이프라인 단계, 플러그인을 정의하며, 확장 기능은 세션 관리, API 요청, UI 렌더링을 담당합니다. 이를 통해 채팅 기반 기능의 빠른 프로토타이핑, 실시간 코드 생성, 내부 문서에서의 맥락 기반 지식 검색이 가능합니다. 팀은 맞춤형 커넥터, 이벤트 후크, 미들웨어로 확장하여 에디터 내 AI 보조 도구 제작에 폭넓게 활용할 수 있습니다.

Stella Framework는 맥락을 유지하고 도구 지원 액션을 수행하며 역동적인 대화 경험을 제공하는 견고한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원합니다. LLM 통합의 복잡성을 추상화하여 OpenAI, Hugging Face, 자체 호스팅 모델에 대한 공급자에 구애받지 않는 어댑터를 제공합니다. 에이전트는 사용자 데이터와 대화 기록을 회상하는 맞춤형 메모리 저장소를 활용할 수 있으며, 플러그인은 외부 API, 데이터베이스 또는 서비스와의 상호작용을 가능하게 합니다. 내장된 오케스트레이션 엔진은 의사 결정 루프를 관리하며, 간결한 DSL을 통해 액션, 도구 호출 및 응답 처리를 정의할 수 있습니다. 고객 지원 봇, 연구 어시스턴트, 워크플로우 자동화 도구 등 다양한 역할의 AI 에이전트 배포를 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.

X AI Agent는 대형 언어 모델을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 구축을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 함수 호출, 기억 저장, 도구와 플러그인 통합, 사유의 연쇄, 다단계 작업의 오케스트레이션을 기본 지원합니다. 사용자는 맞춤 행동을 정의하고, 외부 API에 연결하며, 세션 간 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈식 디자인은 확장성을 보장하며, 인기 있는 LLM 공급자들과의 원활한 통합을 가능하게 하여 강력한 자동화 및 의사 결정 워크플로우를 지원합니다.

AgentScript는 사용자들이 워크플로우를 시각적으로 구성하고 외부 API를 통합하며 자율 에이전트를 설정할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 내장된 디버깅, 모니터링 대시보드, 버전 제어를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고 테스트하며 데이터 분석, 고객 지원, 프로세스 자동화 등의 작업을 처리하는 에이전트를 배포할 수 있습니다. 에이전트는 예약, 이벤트 트리거 또는 지속적으로 실행될 수 있으며, 사용자 정의 코드 또는 타사 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.

JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.

AgentLLM은 그래픽 인터페이스 또는 JSON 정의를 통해 사용자들이 자율 에이전트를 생성, 구성, 실행할 수 있는 웹 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다. 에이전트는 작업을 추론하며 여러 단계로 워크플로우를 계획하고, Python 도구 또는 외부 API를 호출하며, 대화와 메모리를 유지하고, 결과에 따라 적응할 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenAI, Azure 또는 자가 호스팅 모델을 지원하며, 웹 검색, 파일 처리, 수학 계산, 맞춤형 플러그인 등의 도구 통합을 제공합니다. 실험적이고 빠른 프로토타이핑을 위해 설계된 AgentLLM은 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석, 고객 지원, 맞춤 추천이 가능한 인텔리전트 에이전트 구축을 간소화합니다.

AgentReader는 개발자 친화적인 AI 에이전트 프레임워크로, PDFs, 텍스트 파일, Markdown 문서, 웹페이지 등 다양한 데이터 소스를 로드하고 인덱싱할 수 있습니다. 주요 LLM 제공업체와 원활하게 통합되어 인터랙티브 채팅 세션과 지식 기반 질문응답을 지원합니다. 특징으로는 실시간 스트리밍 응답, 맞춤형 검색 파이프라인, 헤드리스 브라우저를 활용한 웹 스크래핑, 확장 가능한 플러그인 아키텍처가 있습니다.

AI-Agent-Framework는 Python에서 AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 기반을 제공합니다. 대화 메모리 관리, 외부 도구 통합, 프롬프트 템플릿 제작 모듈을 포함하고 있습니다. 개발자는 다양한 LLM 공급자와 연결하고, 맞춤형 플러그인으로 에이전트를 구성하며, 조정된 워크플로우로 여러 에이전트를 오케스트레이션할 수 있습니다. 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 에이전트 성능을 추적하고 행위를 디버그하는 데 도움을 줍니다. 확장 가능한 설계는 새로운 커넥터 또는 도메인 별 기능의 원활한 추가를 허용하며, 빠른 프로토타이핑, 연구 프로젝트, 프로덕션 수준 자동화에 이상적입니다.

autogen4j는 자율형 AI 에이전트 구축의 복잡성을 추상화하는 경량 Java 라이브러리입니다. 계획, 메모리 저장 및 행동 실행을 위한 핵심 모듈을 제공하여, 고수준 목표를 순차적 하위 작업으로 분해할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Anthropic 등 여러 LLM 제공자와 통합되며, 커스텀 도구(HTTP 클라이언트, 데이터베이스 커넥터, 파일 I/O) 등록도 지원합니다. 개발자는 유창한 DSL 또는 애노테이션을 통해 에이전트를 정의하고, 데이터 강화, 자동 보고서, 대화형 봇을 위한 파이프라인을 빠르게 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 시스템으로 다양한 애플리케이션에서 유연성을 보장합니다.

Continuum은 태스크, 도구, 메모리를 조합 가능하게 정의하여 개발자가 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 Python 오픈소스 프레임워크입니다. Continuum으로 만든 에이전트는 계획-실행-관찰 루프를 따르며, LLM의 추론과 외부 API 호출 또는 스크립트 간의 인터레이싱이 가능합니다. 플러그형 아키텍처는 Redis, SQLite 등 여러 메모리 저장소, 커스텀 도구 라이브러리, 비동기 실행을 지원합니다. 유연성을 중시하여 사용자 정의 정책 작성, 데이터베이스 또는 웹훅과 같은 타사 서비스 통합, 환경별 에이전트 배포가 가능합니다. Continuum의 이벤트 기반 오케스트레이션은 에이전트의 행동을 기록하며 디버깅 및 성능 조정을 용이하게 합니다. 데이터 수집 자동화, 대화형 어시스턴트 제작, DevOps 파이프라인 오케스트레이션 등 생산 환경에 적합한 확장 가능한 AI 에이전트 워크플로우의 기반을 제공합니다.

Dev-Agent는 개발자가 자율 에이전트를 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 하는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 모듈식 플러그인 아키텍처와 HTTP 엔드포인트, 데이터베이스 쿼리, 사용자 지정 스크립트 등의 쉽게 구성 가능한 도구 호출을 결합합니다. 에이전트는 과거 상호작용을 참조하는 지속적인 메모리 계층을 활용하고, 복잡한 작업을 위한 다단계 추론 흐름을 오케스트레이션할 수 있습니다. OpenAI GPT 모델에 내장된 지원을 통해 사용자는 간단한 JSON 또는 YAML 사양으로 에이전트 행동을 정의합니다. CLI 도구는 인증, 세션 상태, 로깅을 관리하며, 고객 지원 봇, 데이터 검색 어시스턴트, 자동화 CI/CD 도우미 등 다양한 AI 기반 애플리케이션의 개발에서 개발 비용을 절감하고 커뮤니티 주도 플러그인을 통한 확장성을 제공합니다.

CamelAGI는 자율형 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 맞춤형 도구용 플러그인 아키텍처, 컨텍스트 지속성을 위한 장기 기억 통합, GPT-4 및 Llama 2와 같은 다수의 대형 언어모델 지원을 특징으로 합니다. 명시적 계획 및 실행 모듈을 통해 에이전트는 작업을 분해하고, 외부 API를 호출하며, 시간에 따라 적응할 수 있습니다. CamelAGI의 확장성 및 커뮤니티 중심 접근 방식은 연구 프로토타입, 운영 시스템, 교육 프로젝트에 모두 적합합니다.

IntelliConnect는 개발자가 LLM(예: GPT-4)을 다양한 외부 API 및 서비스와 연결하여 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 다목적 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다단계 추론, 맥락 기반 도구 선택, 오류 처리를 지원하며, 고객 지원, 웹 또는 문서에서 데이터 추출, 일정 관리 등 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 최적입니다. 플러그인 기반 설계로 확장이 쉽고, 내장 로깅과 가시성 기능이 에이전트 성능을 모니터링하고 능력을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.

Kaizen은 자동화된 LLM 기반 에이전트의 생성 및 관리를 간단하게 하는 고급 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다단계 워크플로우 정의, API를 통한 외부 도구 통합, 상태 유지를 위한 메모리 버퍼 저장이 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 파이프라인 빌더는 프롬프트 연결, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리를 하나의 조율된 실행 내에서 수행할 수 있게 합니다. 내장된 로깅과 모니터링 대시보드는 에이전트 성능과 리소스 사용에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 개발자는 클라우드 또는 온프레미스 환경에 에이전트를 배포할 수 있으며 자동 확장도 지원합니다. LLM과의 상호작용 및 운영상의 문제를 추상화하여 Kaizen은 고객 지원, 연구, DevOps 등 다양한 분야에서 빠른 프로토타입 제작, 테스트 및 확장을 가능하게 합니다.

LangChain은 개발자를 위한 프레임워크로, 지능형 AI 에이전트와 애플리케이션 생성 과정을 효율화합니다. LLM 호출의 체인, 도구 통합이 포함된 에이전트 행동, 컨텍스트 유지용 메모리 관리, 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿을 추상화합니다. 내장 문서 로더, 벡터 저장소, 다양한 모델 제공자를 지원하여 검색 강화를 통한 생성 파이프라인, 자율 에이전트, API, 데이터베이스, 외부 시스템과 인터랙션하는 대화형 어시스턴트 등을 구성할 수 있습니다.