Wren은 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자가 자율 에이전트를 생성, 관리, 배포할 수 있도록 도와줍니다. 도구(API 또는 함수) 정의, 맥락 유지를 위한 메모리 저장소, 다단계 추론 처리를 위한 오케스트레이션 로직을 추상화합니다. Wren을 사용하면 LLM 호출을 조합하고, 커스텀 도구를 등록하며, 대화 기록을 보존하여 빠르게 챗봇, 작업 자동화 스크립트, 연구 보조 도구를 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계와 콜백 기능 덕분에 기존 애플리케이션에 쉽게 확장 및 통합 가능합니다.

Java-Action-Bool은 LightJason 다중 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합되어 개발자가 미리 만들어진 부울 논리 액션을 에이전트 프로그램에서 활용할 수 있도록 합니다. 사용자 지정 부울 체크를 작성하는 대신 ActionBoolAnd, ActionBoolOr, ActionBoolNot 등 제공된 액션을 호출할 수 있습니다. 이들 액션은 런타임에 진리 값을 평가하여 에이전트 행동을 유도하며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 인지 및 반응형 에이전트 시스템에서 계획 정의를 단순화합니다。

Agent Starter Pack은 Google Cloud에서 지능적이고 인터랙티브한 에이전트를 구성하는 개발자 도구입니다. Node.js와 Python용 템플릿을 제공하여 대화 흐름 관리, 장기 기억 유지, 도구 및 API 호출을 수행합니다. Vertex AI와 Cloud Functions 또는 Cloud Run을 기반으로 하며, 다단계 계획, 동적 라우팅, 관찰성 및 로깅을 지원합니다. 개발자는 커넥터를 확장하여 커스텀 서비스와 도메인별 어시스턴트를 구축하고, 몇 분 만에 확장 가능한 에이전트를 배포할 수 있습니다.

Fast-LLM-Agent-MCP는 메모리 관리, 사고의 연쇄 추론, 다단계 계획을 결합한 AI 에이전트를 구축하기 위한 경량 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 OpenAI, Azure OpenAI, 로컬 Llama 및 기타 모델과 통합하여 대화 맥락을 유지하고 구조화된 추론 과정을 생성하며 복잡한 작업을 실행 가능한 하위 작업으로 분할할 수 있습니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 도구 및 메모리 저장소를 통합할 수 있어 가상 도우미, 의사 결정 지원 시스템, 자동 고객 지원 봇 등에 적합합니다.

Imandra는 복잡한 알고리즘의 분석과 설계에 엄격성과 투명성을 제공하는 것을 목적으로 하는 클라우드 네이티브 자동 추론 시스템을 제공합니다. Imandra를 사용하여 사용자는 입력을 수학적 논리로 변환하고 추론 프로세스를 자동화하여 알고리즘의 안전성, 공정성 및 준수를 보장할 수 있습니다. Imandra는 특히 금융과 같은 고위험 산업에 적합합니다. 알고리즘의 신뢰성이 중요한 곳입니다.