IpyBox는 OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 하는 풍부한 인터랙티브 패널을 Jupyter 노트북에 통합합니다. 사용자는 AI 어시스턴트와 채팅하거나, 코드 생성을 요청하거나, 생성된 코드를 노트북 커널에서 자동으로 실행할 수 있습니다. 이 위젯은 현재 노트북 환경(변수 및 임포트된 모듈 포함)을 캡처하여 관련 제안을 생성하는 컨텍스트 인식 기능을 지원합니다. 사용자는 변수 값을 검사하고, 프롬프트를 다듬으며, 대화 기록을 위젯 내에서 직접 관리할 수 있습니다. 사용자 맞춤 설정을 통해 모델 파라미터를 조정하거나 응답 길이 제한, 실행 동작 구성을 할 수 있습니다. IpyBox는 대화형 AI와 라이브 코드 평가를 결합하여 탐색적 데이터 분석과 빠른 프로토타이핑을 간소화하며, 데이터 과학자, 연구원, 교육자에게 이상적입니다.

Chipper는 대형 언어 모델로 구동되는 대화 인터페이스 생성을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 React 컴포넌트 라이브러리입니다. 실시간 AI 응답 스트리밍, 내장된 컨텍스트 및 기록 관리, 하나의 채팅에서 여러 에이전트 지원, 파일 첨부, 테마 커스터마이징 기능을 제공합니다. 개발자는 간단한 props를 통해 모든 LLM 백엔드와 통합할 수 있으며, 플러그인으로 확장하거나 CSS-in-JS를 사용하여 스타일링하여 일관된 브랜드화와 반응형 레이아웃을 구현할 수 있습니다.

Crayon은 외부 API 호출, 대화 기록 유지, 다단계 작업 계획, 비동기 프로세스 처리 능력을 갖춘 JavaScript/Node.js 기반 자율 AI 에이전트 개발을 지원합니다. 핵심적으로, Crayon은 고수준 목표를 개별 행동으로 분해하는 계획-실행 루프를 구현하며, 맞춤형 도구 키트와 연동하고 세션 간 정보를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 활용합니다. 이 프레임워크는 여러 메모리 백엔드, 플러그인 기반 도구 통합 및 디버깅을 위한 포괄적 로깅을 지원합니다. 개발자는 Prompts와 YAML 기반 파이프라인을 통해 에이전트의 동작을 설계할 수 있으며, 데이터 스크래핑, 보고서 생성, 인터랙티브 채팅봇 등 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있습니다. Crayon의 아키텍처는 확장성을 강화하며, 특정 도메인 도구를 통합하거나 에이전트를 비즈니스 요구에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.