AgenticIR(Agentic Information Retrieval)는 LLM 기반 에이전트가 자율적으로 IR 워크플로우를 계획하고 실행하는 모듈형 프레임워크입니다. 쿼리 생성자, 문서 검색기, 요약기 등의 에이전트 역할을 정의하고, 이를 사용자 지정 가능한 시퀀스에서 실행할 수 있습니다. 에이전트는 원시 텍스트를 수집하고, 중간 결과를 바탕으로 쿼리를 개선하며, 추출된 구절을 간결한 요약으로 병합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 반복적 웹 검색, API 기반 데이터 수집, 로컬 문서 파싱 등 다단계 파이프라인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 파라미터를 조정하고, 다양한 LLM을 통합하며, 동작 정책을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 또한, 로그 기록, 오류 처리, 병렬 에이전트 실행을 제공하여 대규모 정보 수집이 즉각적으로 가능합니다. 최소한의 코드로 연구자와 엔지니어는 자율 검색 시스템의 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

Meta-Agent-with-More-Agents는 복수의 전문 하위 에이전트가 협력하는 메타 에이전트 아키텍처를 구현하는 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain을 이용한 에이전트 조정과 OpenAI API를 활용한 자연어처리를 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 감정 분석, 의사 결정 또는 콘텐츠 생성과 같은 맞춤형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 메타 에이전트는 작업 분해, 목표 배분, 결과 수집, 피드백 루프로 결과를 반복적으로 개선합니다. 모듈형 설계로 병렬 처리, 로깅, 에러 핸들링을 지원하며, 다단계 워크플로우, 연구 파이프라인, 역동적 의사결정 지원 시스템을 자동화하는 데 적합합니다. 에이전트 간 통신과 라이프사이클 관리를 추상화하여 견고한 분산 AI 시스템 구축을 용이하게 합니다.