Astro Agents는 JavaScript와 TypeScript로 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 데이터 조회용 맞춤 도구를 등록하고, 대화 맥락을 유지하는 메모리 저장소를 통합하며, 다중 단계 추론 워크플로우를 조정할 수 있습니다. OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM 공급자를 지원하며 정적 사이트 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있습니다. 내장된 관찰성 및 확장 가능한 플러그인으로 팀은 무거운 인프라 걱정 없이 프로토타이핑, 테스트, 확장을 할 수 있습니다.

Prometh.ai는 Salesforce, HubSpot, SQL 데이터베이스, Zendesk 등 다양한 기업 시스템에 연결할 수 있는 포괄적 플랫폼을 제공합니다. 사용자들은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 활용하여 다단계 워크플로우를 정의하고, 조건 로직을 설정하며, 작업을 예약할 수 있습니다. 에이전트는 영업 리드 생성, 지원 티켓 분류, 보고서 생성, 시장 조사 등 다양한 활동을 수행할 수 있습니다. 플랫폼의 오케스트레이션 핵심은 동시 프로세스와 오류 처리를 관리하며, 내장된 분석 대시보드는 에이전트 성과를 시각화하여 지속적 최적화를 가능하게 합니다.

Plan Agent with Meta-Agent는 계층적 AI 에이전트 아키텍처를 제공합니다. Plan Agent는 높은 수준의 목표 달성을 위한 구조화된 전략을 생성하고, Meta-Agent는 실행을 감독하며 실시간으로 계획을 조정하고, 세부 작업을 전문 하위 에이전트에게 위임합니다. 플러그 앤 플레이 도구 커넥터(예: 웹 API, 데이터베이스), 지속 기억 모듈, 성능 분석을 위한 로그 기능을 갖추고 있습니다. 사용자는 데이터 처리부터 콘텐츠 생성, 의사결정 지원에 이르기까지 다양한 자동화 시나리오에 맞게 커스텀 모듈을 확장할 수 있습니다.

Aegix는 복잡한 워크플로우를 다단계 추론으로 처리할 수 있는 AI 에이전트 조정을 위한 강력한 SDK를 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 지원하며, 데이터베이스 커넥터 또는 웹 스크래퍼 같은 사용자 정의 도구를 통합할 수 있고, 벡터 저장소와 같은 메모리 모듈로 대화 상태를 유지할 수 있습니다. Aegix의 유연한 에이전트 루프 구조는 계획, 실행, 검토 단계를 지정할 수 있게 하여, 에이전트가 출력을 반복적으로 개선하도록 합니다. 문서 질문, 코드 도우미 또는 자동 지원 에이전트 개발에 관계없이, Aegix는 명확한 추상화와 구성 기반 파이프라인, 확장 포인트를 통해 개발을 간소화합니다. 프로토타입에서 배포까지 확장 가능하며 신뢰성 높은 성능과 유지보수적 코드 구조를 보장합니다.

MCP가 탑재된 AI 에이전트는 장기 컨텍스트 유지, 다단계 추론 수행 및 메모리에 기반한 전략 적응이 가능한 고급 AI 에이전트 개발을 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 프레임워크입니다. 메모리 관리자를 포함한 모듈식 설계로 다양한 LLM과의 맞춤형 통합 및 확장이 가능합니다. 메모리 관리자는 과거 상호작용을 영구 저장하여 컨텍스트를 유지하고, 조건 계획자는 각 단계에서 조건을 평가하여 다음 행동을 동적으로 선택하며, 프롬프트 관리자는 입력 형식을 조절하고 작업을 원활하게 연결합니다. Python으로 개발되어 있으며, API를 통해 OpenAI GPT 모델과 연동되고, 검색 강화 생성(RAG)을 지원하며, 대화형 에이전트, 작업 자동화 또는 의사결정 지원 시스템을 도와줍니다. 풍부한 문서와 예제가 사용자에게 구성 및 커스터마이징 방법을 안내합니다.

Astogi는 워크플로와 생산성을 향상시키기 위해 조정된 다양한 맞춤형 통합을 제공함으로써 Asana 경험을 향상시킵니다. 자동화된 고유 작업 번호부터 Git 커밋 알림 및 ChatGPT 통합에 이르기까지 Astogi는 팀 내 작업 관리 및 커뮤니케이션을 간소화합니다. 이 도구는 Asana 내에서 프로젝트 관리 프로세스를 최적화하려는 온라인 팀에 이상적입니다.

Autonomais는 작업 계획과 실행에 완전한 자율성을 갖춘 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 통합하여 계획을 생성하고, 맞춤형 파이프라인을 통해 행동을 조율하며, 메모리 모듈에 문맥을 저장하여 일관된 다단계 추론을 수행합니다. 개발자는 웹 스크래퍼, 데이터베이스, API와 같은 외부 도구를 플러그인하고, 사용자 정의 행동 핸들러를 정의하며, 구성 가능한 기술을 통해 에이전트 행동을 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로그 기록, 에러 처리, 단계별 디버깅을 지원하여 연구 작업, 데이터 분석, 웹 상호작용의 신뢰성 높은 자동화를 보장합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 통해 복잡한 의사결정과 동적 도구 활용이 가능한 전문 에이전트의 신속한 개발이 가능합니다.

Celigo는 다양한 애플리케이션 및 시스템 간의 강력한 통합 기능으로 알려진 클라우드 기반 통합 플랫폼입니다. Celigo를 통해 기업은 클라우드 기반 솔루션을 연결하여 시간을 절약하고 오류를 최소화하는 자동화된 워크플로를 생성할 수 있습니다. 폭넓은 프로그래밍 지식 없이도 통합을 신속하게 설정할 수 있도록 사전 구축된 템플릿과 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 모니터링, 오류 경고 및 데이터 매핑 기능을 제공하여 애플리케이션 간에 정보가 원활하게 흐르도록 하여 전체적인 비즈니스 효율성을 향상시킵니다.

Daytona는 조직이 복잡한 워크플로우를 엔드투엔드로 수행하는 자율 AI 에이전트를 신속하게 생성, 조율, 관리할 수 있도록 합니다. 드래그 앤 드롭 워크플로우 디자이너와 사전 학습된 모델 카탈로그를 통해 고객 서비스, 영업, 콘텐츠 생성, 데이터 분석에 적합한 에이전트를 구축할 수 있습니다. Daytona의 API 커넥터는 CRM, 데이터베이스, 웹 서비스와 통합되며, SDK 및 CLI는 맞춤형 기능 확장을 허용합니다. 에이전트는 샌드박스 환경에서 테스트 후 확장 가능한 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배포할 수 있습니다. 내장된 보안, 로깅, 실시간 대시보드를 통해 팀은 에이전트 성능을 모니터링하고 제어할 수 있습니다.

ggfai는 목표 정의, 다단계 추론 관리, 기억 모듈을 통한 대화 맥락 유지를 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. 외부 서비스 또는 API 호출을 위한 사용자 지정 가능한 도구 통합, 비동기 실행 흐름, OpenAI GPT 모델에 대한 추상화를 지원합니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처를 사용하면 기억 백엔드, 지식 저장소, 액션 템플릿을 교체하여 고객 지원, 데이터 검색 또는 개인 비서와 같은 작업에서 에이전트 조정을 간소화할 수 있습니다.

JARVIS-1은 자연어 인터페이스, 메모리 모듈, 플러그인 기반 작업 실행기를 결합한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. GPT-index를 기반으로 하여, 대화를 유지하고 컨텍스트를 검색하며 사용자 인터랙션과 함께 발전합니다. 사용자들은 간단한 프롬프트로 작업을 정의하며, JARVIS-1은 작업 스케줄링, 코드 실행, 파일 조작, 웹 브라우징을 조율합니다. 플러그인 시스템은 데이터베이스, 이메일, PDF, 클라우드 서비스와의 맞춤 통합을 가능하게 합니다. Linux, macOS, Windows에서 Docker 또는 CLI로 배포 가능하며, 오프라인 동작과 데이터 제어를 보장하여 개발자, DevOps 팀 및 파워 유저에게 안전하고 확장 가능한 자동화 솔루션입니다.

Local-Super-Agents는 완전히 로컬에서 작동하는 자율 AI 에이전트를 제작하는 데 적합한 Python 기반 플랫폼입니다. 메모리 저장, API 통합 툴킷, LLM 적응기, 에이전트 오케스트레이션 등 모듈식 구성 요소를 포함하고 있습니다. 사용자들은 커스텀 작업 에이전트를 정의하고, 행동 체인을 연결하며, 샌드박스 환경 내에서 다중 에이전트 협력을 시뮬레이션할 수 있습니다. CLI 도구, 사전 설정된 템플릿 및 확장 가능 모듈을 통해 복잡한 설정을 추상화하며, 클라우드 종속성을 제거해 데이터 프라이버시와 리소스 제어를 유지합니다. 플러그인 시스템은 웹 크롤러, 데이터베이스 커넥터, 사용자 정의 Python 함수의 통합을 지원하여, 자율 연구, 데이터 추출 및 로컬 자동화와 같은 작업 흐름을 강화합니다.

Orra.dev는 지능형 도우미의 전체 라이프사이클을 단순화하기 위해 설계된 종합 AI 에이전트 생성 플랫폼입니다. 비주얼 워크플로우 빌더와 선도적인 LLM 제공업체 및 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 결합하여, Orra.dev는 팀이 몇 분 만에 대화 로직의 프로토타입을 만들고, 에이전트 행동을 개선하며, 여러 채널에서 생산 준비된 봇을 출시할 수 있도록 합니다. FAQ 봇, 전자상거래 어시스턴트, 코드 리뷰 에이전트용 사전 제작된 템플릿, 커스터마이징 가능한 트리거, API 커넥터, 사용자 역할 관리를 포함합니다. 내장 테스트 스위트, 협업 버전 관리, 성능 대시보드를 통해 조직은 실시간 데이터를 기반으로 응답을 개선하고, 사용자 상호작용을 모니터링하며, 워크플로우를 최적화할 수 있습니다. 이로써 배포가 가속화되고 유지보수 비용이 절감됩니다.

Raycast는 컨텍스트 전환을 줄이고 효율성을 높이기 위해 설계된 macOS 생산성 도구입니다. 이는 사용자가 빠르게 명령을 검색하고, 애플리케이션을 실행하고, 작업을 수행할 수 있는 명령줄로 작용합니다. 내장된 스토어는 생산성을 높이기 위해 Jira 및 GitHub와 같은 다양한 확장을 제공합니다. API를 통해 개발자는 사용자 정의 통합을 생성할 수 있어 전문적인 작업 및 팀 협업을 위한 다목적 도구가 됩니다.

Serena는 복잡한 워크플로우를 자율적 계획과 실행을 통해 자동화하도록 설계되었습니다. 웹 검색 엔진, 데이터베이스, API와 상호작용하여 정보를 수집하고, 결과를 요약하며, 사용자 정의 목표에 따라 작업을 수행합니다. 파이썬 라이브러리로서 세션 간 상태를 유지하며, 확장 기능을 위해 플러그인을 동적으로 로드하고, 구조화된 계획을 생성하기 위해 큰 언어 모델을 사용합니다. 개발자는 코드 실행, 파일 관리, 분석을 위한 도구 통합을 맞춤 설정할 수 있어 연구, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 활용됩니다.

Symbol-LLM은 상징적 메모리 저장소로 보강된 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트 구축을 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 복잡한 작업을 분해하는 플래너, 도구를 호출하는 이그제큐터, 그리고 상호작용 전체에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템이 포함되어 있습니다. 웹 검색, 계산기, 코드 실행과 같은 내장 도구 및 사용자 정의 도구의 간단한 API를 통해 다양한 분야(연구, 고객 지원, 워크플로우 자동화)에 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.