SARL은 의사결정 지원과 함께 Eclipse IDE의 동적 지원을 제공하며, 에디터 지원, 코드 생성, 디버깅 및 테스팅 도구를 포함합니다. 런타임 엔진은 시뮬레이션 프레임워크(예: MadKit, Janus) 및 로봇공학과 IoT의 실제 시스템을 대상으로 할 수 있습니다. 개발자는 모듈식 기술과 프로토콜을 조합하여 복잡한 MAS 애플리케이션을 구조화하고 적응형 분산 AI 시스템의 개발을 단순화할 수 있습니다.

Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

ChatStreamAiAgent는 생성되는 토큰을 실시간으로 스트리밍하는 경량 파이썬 툴킷을 개발자에게 제공합니다. 여러 LLM 공급자를 지원하며, 비동기 이벤트 후크와 웹 또는 콘솔 애플리케이션에 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 관리와 프롬프트 템플릿을 통해 팀은 대화형 어시스턴트, 고객 지원 봇 또는 인터랙티브 튜토리얼을 신속히 프로토타입으로 개발하면서 낮은 지연 시간과 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.

Disco는 이벤트 기반 오케스트레이션 프레임워크를 제공하여 언어 모델의 응답을 서버리스 함수, 메시지 큐, 외부 API에 연결함으로써 AWS상에서 AI 에이전트 개발을 간소화합니다. AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS, EventBridge용 사전 제작된 커넥터를 제공하며, LLM 출력 기반의 메시지 라우팅 및 액션 트리거를 쉽게 구성할 수 있습니다. Disco의 모듈형 설계는 맞춤형 작업 정의, 재시도 로직, 오류 처리, CloudWatch를 통한 실시간 모니터링을 지원합니다. AWS IAM 역할을 활용하여 안전한 액세스를 보장하고, 내장된 로깅과 트레이싱으로 관측성을 높입니다. 챗봇, 자동화 워크플로우, 에이전트 중심의 분석 파이프라인에 적합하며 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 에이전트 솔루션을 제공합니다.

EspressoAI는 개발자가 큰 언어 모델 기반의 AI 에이전트를 설계, 구성, 배포할 수 있도록 구조화된 환경을 제공합니다. 에이전트 워크플로우 내에서 도구 등록과 호출을 지원하며, 내장 메모리 모듈을 통해 대화 맥락을 관리하고, 다단계 추론을 위한 프롬프트 체인을 허용합니다. 외부 API, 커스텀 플러그인, 조건부 논리를 통합하여 에이전트 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈형 설계는 확장성을 보장하며, 팀이 구성요소를 교체하거나, 새 기능을 추가하거나, 자체 제공하는 LLM에 맞춰 재설계하는 것을 용이하게 합니다(핵심 로직 재작성 불필요).

EthLisbon은 이더리움 스마트 계약과 상호작용하여 자동으로 경매, 입찰, 거래를 수행하는 준비된 자율 에이전트 구조를 제공합니다. 온체인 이벤트를 듣고, 오프체인 데이터 피드를 처리하며, 구성이 가능한 파라미터에 따라 맞춤 전략을 실행합니다. 모듈식 코드베이스는 개발자가 기술을 확장하고, 추가 오라클을 통합하며, 여러 에이전트 인스턴스를 배포할 수 있게 합니다. 재시도 및 상태 관리 메커니즘은 복원력을 보장하며, 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 실시간으로 에이전트 운영 상황을 보여줍니다.

Inngest AgentKit은 Node.js 환경 내에서 AI 에이전트 개발을 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. Inngest의 이벤트 기반 아키텍처를 활용하며, 외부 이벤트(HTTP 요청, 예약된 작업, 웹훅 호출)에 따라 에이전트 워크플로우를 트리거합니다. 템플릿 렌더링 유틸리티를 포함하며, 세션 간 컨텍스트를 유지하는 내장 상태 관리와 외부 API 및 언어 모델과의 원활한 통합 기능을 갖추고 있습니다. 에이전트는 부분 응답을 실시간으로 스트리밍하고, 복잡한 로직을 관리하며, 오류 처리와 재시도를 통해 다단계 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 인프라와 워크플로우 관심사를 추상화함으로써, 개발자는 지능적 행동 설계에 집중할 수 있으며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 대화형 어시스턴트 및 데이터 처리 파이프라인, 태스크 자동화 봇의 배포를 가속화할 수 있습니다.

Esquilax는 복잡한 AI 에이전트 워크플로우 구축과 오케스트레이션을 위해 설계된 가벼운 TypeScript 프레임워크입니다. 명확한 API를 통해 에이전트를 선언적으로 정의하고, 메모리 모듈을 할당하며, API 호출 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 커스텀 플러그인 액션을 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 처리와 다중 에이전트 조정을 지원하며, 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 프로세스 생성을 간소화합니다. 이벤트 기반 아키텍처를 통해 작업을 체인하거나 동적으로 트리거하며, 로그 및 디버깅 도구가 에이전트 상호작용을 완벽하게 파악할 수 있도록 합니다. 보일러플레이트 코드를 추상화하여 팀이 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑을 할 수 있도록 돕습니다.