GenAI Agents SDK는 대형 언어 모델을 이용하여 자율적인 AI 에이전트를 만들 수 있게 도와주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 저장, 도구 인터페이스, 계획 전략, 실행 루프를 위한 플러그 가능한 모듈이 포함된 핵심 에이전트 템플릿을 제공합니다. 외부 API 호출, 파일 읽기/쓰기, 검색 수행, 데이터베이스와의 상호작용 등 다양한 구성을 지원합니다. 모듈식 설계로 쉽게 맞춤화하고 빠르게 프로토타입을 제작하며, 새로운 기능의 원활한 통합을 가능하게 하여, 사고, 계획, 행동이 가능한 역동적이고 자율적인 AI 애플리케이션 제작을 지원합니다.

LangChain Google Gemini 에이전트는 구글의 Gemini 언어 모델로 구동되는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하는 Python 기반 라이브러리입니다. LangChain의 모듈화된 접근법(프롬프트 체인, 메모리 관리, 도구 통합)과 Gemini의 고급 자연어 이해 기능을 결합합니다. 사용자 정의 도구(API 호출, 데이터베이스 질의, 웹 스크래핑, 문서 요약 등)를 정의하고, 사용자 입력을 해석하여 적절한 도구 액션을 선택하고 일관된 응답을 구성하는 에이전트를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이는 단계별 추론, 실시간 데이터 액세스, 문맥 기반 대화를 지원하며, 챗봇, 연구 도우미, 자동화 워크플로우 구축에 이상적입니다. 또한, 대중적인 벡터 저장소 및 클라우드 서비스와의 통합도 지원하여 확장성을 확보합니다.

LlamaIndex는 대규모 언어 모델과 프라이빗 또는 도메인 특정 데이터를 연결하기 위해 설계된 Python 기반 개발자 중심 라이브러리입니다. 벡터, 트리, 키워드 인덱스 등 여러 인덱스 타입과 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API에 대한 어댑터를 제공합니다. 문서를 노드로 분할하고, 인기 있는 임베딩 모델로 노드를 임베딩하며, 스마트 검색을 수행하여 LLM에 컨텍스트를 제공합니다. 내장 캐싱, 쿼리 스키마, 노드 관리 기능으로 검색 보강 생성 구축을 간소화하여, 채팅봇, QA 서비스, 분석 파이프라인 등에 정밀하고 풍부한 컨텍스트 기반 응답을 가능하게 합니다.

NagaAgent는 Python에서 AI 에이전트 생성, 오케스트레이션 및 확장을 간단하게 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 플러그 앤 플레이 도구 통합 시스템, 영구 회화 메모리 객체 및 비동기 다중 에이전트 컨트롤러를 제공합니다. 개발자는 사용자 지정 도구를 함수로 등록하고, 에이전트 상태를 관리하며, 다수의 에이전트 간 상호 작용을 코레이드할 수 있습니다. 프레임 워크에는 로깅, 오류 처리 훅 및 신속한 프로토타이핑을 위한 사전 구성 옵션이 포함되어 있습니다. NagaAgent는 고객 지원 봇, 데이터 처리 파이프라인 또는 연구 도우미와 같은 복잡한 워크플로우 구축에 적합하며 인프라 오버헤드가 없습니다.

simple_rl은 강화 학습 연구와 교육을 간소화하기 위해 설계된 미니멀한 Python 라이브러리입니다. 환경과 에이전트 정의를 위한 일관된 API를 제공하며, Q-학습, 몬테카를로 방법, 가치 및 정책 반복과 같은 일반 RL 패러다임을 지원합니다. GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits와 같은 샘플 환경이 포함되어 있어 실습 실험이 용이합니다. 사용자들은 기본 클래스를 확장하여 맞춤형 환경 또는 에이전트를 구현할 수 있으며, 유틸리티 함수는 로깅, 성능 추적, 정책 평가를 담당합니다. 가벼운 구조와 깔끔한 코드로 빠른 프로토타이핑, RL 핵심 교육, 새 알고리즘 벤치마킹에 이상적입니다.

AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.

CogAgent는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 연구 지향의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 계획 및 추론, 도구 및 API 통합, 사고 체인 실행을 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 높은 모듈화 구조를 통해 사용자 정의 도구, 메모리 저장소 및 에이전트 정책을 정의하여 대화형 챗봇, 자율 작업 계획자, 워크플로 자동화 스크립트를 만들 수 있습니다. CogAgent는 OpenAI GPT, Meta LLaMA 등 인기 있는 LLM과의 통합을 지원하여 연구자와 개발자가 다양한 실제 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트 실험, 확장 및 확장할 수 있게 합니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

SmartRAG는 대규모 언어 모델과 함께 사용하는 모듈식 Python 라이브러리입니다. 문서 수집, 벡터 인덱싱, 최신 LLM API를 결합하여 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 제공합니다. 사용자는 PDF, 텍스트 파일 또는 웹페이지를 임포트하고, FAISS 또는 Chroma 같은 인기 벡터 저장소를 이용해 인덱싱하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의할 수 있습니다. SmartRAG는 검색, 프롬프트 조합, LLM 추론을 조율하여 출처 문서에 기반한 일관된 답변을 제공합니다. RAG 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 지식 기반 Q&A 시스템, 챗봇, 연구 지원 도구 개발을 가속화합니다. 개발자는 커넥터를 확장하거나 LLM 공급자를 바꾸거나 검색 전략을 미세 조정하여 특정 지식 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

Agentin은 계획, 행동 및 학습이 가능한 지능형 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 대화형 메모리 관리, 외부 도구 또는 API 통합, 병렬 또는 계층적 워크플로우 내에서 여러 에이전트를 오케스트레이션하는 추상화를 제공합니다. 구성 가능한 플래너 모듈과 맞춤형 도구 래퍼를 지원하여 자율 데이터 처리 에이전트, 고객 서비스 봇 또는 연구 보조 도구의 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 또한 프레임워크는 확장 가능한 로깅 및 모니터링 후크를 제공하여 에이전트 결정 추적과 복잡한 다단계 상호작용 문제 해결을 쉽게 합니다.

Agentic AI Workflow는 복잡한 작업 자동화를 위해 여러 AI 에이전트를 조율하는 확장 가능한 Python 라이브러리입니다. 목표를 구체적인 단계로 분해하는 계획 에이전트, 연결된 LLM을 통해 해당 단계를 수행하는 실행 에이전트, 결과를 검토하고 전략을 개선하는 반영 에이전트를 포함합니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 메모리 모듈, 커넥터 통합을 주요 언어 모델에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 재사용 가능한 구성 요소, 로깅, 성능 지표를 제공하여 자율 연구 보조원, 콘텐츠 파이프라인, 데이터 처리 워크플로의 생성을 간소화합니다.