TypeAI Core는 대형 언어 모델을 활용하는 AI 기반 에이전트를 생성하기 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. 프롬프트 템플릿 유틸리티, 벡터 저장소 기반의 대화 메모리, API, 데이터베이스, 코드 러너 등 외부 도구의 원활한 통합, 중첩 또는 협력적 에이전트 지원이 포함됩니다. 개발자는 직관적인 TypeScript API를 통해 사용자 정의 함수 정의, 세션 상태 관리, 워크플로 조정을 수행할 수 있습니다. 복잡한 LLM 상호 작용을 추상화하여 맥락 인식이 높은 다중 턴 대화형 AI 개발을 가속화하며 최소한의 반복 코드를 통해 구현합니다.

A2A(Agent-to-Agent Architecture)는 구글이 개발한 분산형 AI 에이전트의 공동 개발과 운용을 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다. 역할, 통신 채널, 공유 메모리를 정의하는 모듈식을 제공합니다. 개발자는 다양한 LLM 제공자를 통합하고, 에이전트 행동을 커스터마이징하며, 다단계 워크플로우를 조율할 수 있습니다. A2A에는 에이전트 간 상호작용을 추적할 수 있는 내장 모니터링, 오류 관리, 리플레이 기능이 포함되어 있습니다. 표준화된 프로토콜을 통해 에이전트 발견, 메시지 전달, 작업 할당을 단순화하여 복잡한 조정 패턴을 간소화하고 다양한 환경에서 에이전트 기반 애플리케이션의 신뢰성을 향상시킵니다.

AIPE는 메모리, 계획, 도구 사용 및 다중 에이전트 협력을 위한 플러그인 가능한 모듈로 AI 에이전트 오케스트레이션을 중앙 집중화합니다. 개발자는 에이전트 페르소나를 정의하고, 벡터 저장소를 통해 컨텍스트를 통합하며, 외부 API 또는 데이터베이스를 연동할 수 있습니다. 이 프레임워크는 내장된 웹 대시보드 및 CLI를 제공하여 프롬프트 테스트, 에이전트 상태 모니터링 및 작업 체인을 수행합니다. Redis, SQLite 및 인메모리 등의 다양한 메모리 백엔드를 지원합니다. 다중 에이전트 구성에서는 데이터 추출기, 분석가, 요약자와 같은 역할을 부여하여 협력하여 복잡한 쿼리를 해결할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링, API 래퍼, 오류 처리를 추상화하여, 문서 QA, 고객 지원 및 자동 workflow를 위한 AI 기반 어시스턴트 배포를 빠르게 합니다.

GEN_AI는 처리를 위한 파이프라인 정의, 대형 언어 모델 통합, 사용자 지정 플러그인 지원을 통해 유연한 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 텍스트, 이미지 또는 데이터 생성 워크플로를 구성하고, 입력/출력 관리를 하며, 커뮤니티 또는 사용자 지정 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 AI 서비스 호출을 간소화하고, 로깅과 오류 관리를 제공하며, 빠른 프로토타이핑을 지원합니다. 모듈식 구성 요소와 구성 파일을 사용하여 팀은 연구, 고객 서비스, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

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.