Bot-With-Plan은 실행 전에 상세 계획을 생성하는 모듈형 Python 템플릿을 제공합니다. OpenAI GPT를 사용하여 사용자 지침을 분석하고 작업을 순차적 단계로 분해하며, 계획을 검증한 후 외부 도구(웹 검색 또는 계산기 등)를 통해 각 단계별 수행을 진행합니다. 프롬프트 관리, 계획 분석, 실행 오케스트레이션 및 오류 처리를 포함합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하여 감독력 향상, 디버깅 용이성, 새로운 도구 또는 기능 확장에 유리한 구조를 제공합니다.

echoOLlama은 Ollama 생태계를 활용하여 최소한의 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 터미널에서 사용자 입력을 읽고, 이를 구성된 로컬 LLM에 전송하며, 실시간으로 응답을 스트리밍합니다. 사용자는 상호작용 시퀀스를 스크립트화하고, 프롬프트를 연결하며, 기본 모델 코드를 수정하지 않고 프롬프트 엔지니어링을 실험할 수 있습니다. 이는 대화 패턴 테스트, 간단한 명령 기반 도구 구축, 반복적 에이전트 작업 처리에 이상적입니다.

GRASP는 TypeScript 또는 JavaScript 환경에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 구조화된 파이프라인을 제공합니다. 핵심적으로 개발자는 도구(함수 또는 외부 API 커넥터)를 등록하고, 에이전트 행동을 안내하는 프롬프트 템플릿을 지정하여 에이전트를 정의합니다. 내장된 메모리 모듈은 에이전트가 컨텍스트 정보를 저장하고 검색할 수 있게 하여, 다중 턴 대화와 지속적인 상태 유지를 가능하게 합니다. 계획 구성 요소는 사용자 입력에 따라 도구 선택과 실행을 조율하며, 실행 레이어는 API 호출과 결과 처리를 담당합니다. GRASP의 플러그인 시스템은 검색 증강 생성(RAG), 작업 스케줄링, 로깅 등을 지원하는 커스텀 확장 기능을 가능하게 하며, 모듈식 설계는 팀이 필요한 컴포넌트만 선택하여, 기존 시스템 및 서비스와의 통합을 용이하게 합니다.