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.

AgentReader는 개발자 친화적인 AI 에이전트 프레임워크로, PDFs, 텍스트 파일, Markdown 문서, 웹페이지 등 다양한 데이터 소스를 로드하고 인덱싱할 수 있습니다. 주요 LLM 제공업체와 원활하게 통합되어 인터랙티브 채팅 세션과 지식 기반 질문응답을 지원합니다. 특징으로는 실시간 스트리밍 응답, 맞춤형 검색 파이프라인, 헤드리스 브라우저를 활용한 웹 스크래핑, 확장 가능한 플러그인 아키텍처가 있습니다.

가위 바위 보를 위한 AI 에이전트는 랜덤 플레이, 규칙 기반 패턴 인식, 강화를 포함한 다양한 전략을 구축, 훈련, 평가하는 오픈소스 Python 프로젝트입니다. 모듈식 에이전트 클래스, 설정 가능한 게임 실행기, 성능 로깅 및 시각화 유틸리티를 제공합니다. 사용자는 에이전트를 쉽게 교체하고, 학습 파라미터를 조정하며, 경쟁 시나리오에서 AI 행동을 탐색할 수 있습니다.