LLM-Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍고 확장 가능한 프레임워크입니다. 대화 기록, 동적 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 도구 또는 API의 원활한 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 다단계 유추 프로세스를 조율하고, 상호작용 간 상태를 유지하며, 데이터 검색, 보고서 생성, 의사 결정 지원과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 메모리 관리와 도구 사용, 계획을 결합하여 LLM-Agent는 Python에서 지능적이고 작업 지향적인 에이전트 개발을 간소화합니다.

함수 호출이 가능한 로컬 LLM은 개발자가 데이터를 보호하고 클라우드 의존성을 제거하면서 완전한 로컬 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 LLaMA, GPT4All 또는 기타 오픈-웨이트 모델과 같은 로컬 LLM 통합용 샘플 코드와 모델이 호출하여 데이터를 가져오거나 셸 명령을 실행하거나 API와 상호작용하는 기능 스키마를 구성하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 커스텀 함수 엔드포인트를 정의하고, 프롬프트를 맞춤화하며, 함수 응답을 처리하는 설계를 확장할 수 있습니다. 이 경량 솔루션은 오프라인 AI 어시스턴트, 챗봇, 자동화 도구를 구축하는 과정을 단순화하여 다양한 용도에 적용할 수 있습니다.

Wren은 Python 기반의 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자가 자율 에이전트를 생성, 관리, 배포할 수 있도록 도와줍니다. 도구(API 또는 함수) 정의, 맥락 유지를 위한 메모리 저장소, 다단계 추론 처리를 위한 오케스트레이션 로직을 추상화합니다. Wren을 사용하면 LLM 호출을 조합하고, 커스텀 도구를 등록하며, 대화 기록을 보존하여 빠르게 챗봇, 작업 자동화 스크립트, 연구 보조 도구를 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계와 콜백 기능 덕분에 기존 애플리케이션에 쉽게 확장 및 통합 가능합니다.

Kin Kernel은 AI 기반 디지털 워커를 구성하기 위한 경량 오픈소스 커널 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 조율하고, 컨텍스트 메모리를 관리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 통합하는 통합 시스템을 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처로 비동기 작업 실행, 세션 추적, 확장 가능한 플러그인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 기능 등록, 멀티-LLM 라우팅 구성을 통해 데이터 추출에서 고객 지원까지 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모니터링과 디버깅을 용이하게 하는 내장 로깅 및 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다. 유연성을 갖춘 Kin Kernel은 웹 서비스, 마이크로서비스 또는 독립형 Python 애플리케이션에 통합 가능하며, 조직이 견고한 AI 에이전트를 대규모 배포할 수 있도록 설계되었습니다.

Received는 B2B 금융 팀을 위한 차세대 플랫폼으로, 맞춤 계약 및 복잡한 가격 모델 관리를 용이하게 합니다. 자동 청구, 계약 관리, 사용 기반 청구 및 맞춤형 API를 제공합니다. 수익 흐름을 중앙 집중화하고 실시간 데이터 통찰력을 제공함으로써 이 플랫폼은 기업이 청구 프로세스를 최적화하고 지연 결제를 줄이며 건강한 현금 흐름을 유지할 수 있도록 합니다. 전통적인 스프레드시트를 대체하고 IT 오버헤드를 없애어 원활하고 자동화된 금융 환경을 만드는 것을 목표로 합니다.

Self Collab AI는 개발자가 자율 에이전트, 통신 채널, 작업 목표를 정의할 수 있는 모듈형 프레임워크를 제공합니다. 에이전트는 사전 정의된 프롬프트와 패턴을 사용하여 책임을 협상하고 데이터 교환 및 해결책을 반복합니다. Python 기반이며 확장하기 쉬운 인터페이스를 갖추고 있어 LLM, 맞춤 플러그인, 외부 API와의 통합을 지원합니다. 연구 도우미, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 파이프라인 등 복잡한 워크플로우를 빠르게 프로토타입화할 수 있으며, 에이전트 역할 및 협력 규칙을 구성하는 것만으로 충분합니다.

SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.

AI Agents는 지능형 소프트웨어 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 포괄적인 파이썬 프레임워크입니다. 웹 검색, 파일 입출력, 맞춤 API 등 외부 서비스를 통합하기 위한 플러그 앤 플레이 툴킷을 제공합니다. 내장된 메모리 모듈로, 에이전트는 상호작용 간 컨텍스트를 유지하여 고급 다단계 추론과 지속적인 대화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 OpenAI를 비롯한 여러 LLM 제공자를 지원하며 개발자는 모델을 쉽게 전환하거나 결합할 수 있습니다. 사용자는 작업을 정의하고 도구 및 메모리 정책을 할당하며, 핵심 엔진은 프롬프트 생성, 도구 호출, 응답 파싱을 조율하여 원활한 에이전트 작동을 수행합니다.

Agent-Baba는 특정 작업에 맞춘 자율 AI 에이전트를 생성하고 관리하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 능력 확장을 위한 플러그인 구조, 대화 맥락을 유지하는 메모리 시스템, 연속 작업 수행을 위한 워크플로우 자동화를 특징으로 합니다. 웹 스크래퍼, 데이터베이스, 맞춤 API 등 도구를 에이전트에 통합할 수 있습니다. YAML 또는 JSON 스키마를 통해 구성하는 방식으로 프레임워크를 쉽게 설정하며, 다중 에이전트 협업을 지원하고 성능과 로그를 추적하는 모니터링 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 반복적 개선과 원활한 배포를 지원합니다.

Agent-Squad는 모듈형 Python 프레임워크로, 팀이 복잡한 작업 수행을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 실행할 수 있게 합니다. 핵심적으로, Agent-Squad는 데이터 수집기, 요약기, 코더, 검증기 등 다양한 에이전트 프로필을 설정하고, 이들이 정의된 채널을 통해 소통하며 메모리 컨텍스트를 공유할 수 있도록 합니다. 높은 목표를 하위 작업으로 분해함으로써, 프레임워크는 병렬 처리를 조율하고 LLM과 외부 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 도구와 연계합니다. 개발자는 워크플로우를 JSON 또는 코드로 정의하고, 에이전트 상호작용을 모니터링하며 내장된 로깅 및 평가 도구를 통해 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.

Fenado AI는 경험 많은 창립자인 Azhar Iqubal과 Manish Bisht가 만든 노코드 플랫폼으로, 웹사이트와 모바일 앱을 출시하는 데 사용됩니다. 이 플랫폼은 AI를 활용하여 사용자가 프로그래밍 지식 없이도 아이디어에서 실행까지 디지털 제품을 신속하게 설계하고 구축하도록 돕습니다. Fenado AI의 핵심 서비스에는 즉시 프로토타입, AI 기반 생성, 그리고 종합적인 비즈니스 요구를 위한 확장 가능한 솔루션이 포함됩니다. 기능성 모바일 앱을 만들거나, 맞춤형 API를 개발하거나, 전담 기술 지원을 제공하는 등, Fenado AI는 창립자들이 그들의 비전을 신속하고 효율적으로 현실로 바꿀 수 있도록 프로세스를 간소화합니다.

InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.