TwinMarket은 인터넷 컴퓨터(ICP) 상에 구축된 분산 애플리케이션으로, NFT로 발행된 AI 에이전트를 위한 원스톱 마켓플레이스 역할을 합니다. 개발자는 자신의 AI 모델 또는 에이전트 구성을 패키지화하여, 비가역적 토큰(NFT)로 발행하고, 목록 가격을 ICP 또는 기타 지원 토큰으로 설정합니다. 구매자는 카테고리를 탐색하거나, 에이전트 세부 정보를 검사하고, 안전하게 온체인에서 라이선스를 구매할 수 있습니다. 구매 후, RESTful API 호출을 통해 플랫폼 내에서 직접 에이전트를 호출하거나 외부 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. TwinMarket의 스마트 계약은 리스팅 관리, 에스크로 결제, 로열티 분배, TwinDAO를 통한 분산 거버넌스를 처리합니다. 이러한 구조는 투명한 거래, 변경 불가능한 AI 자산의 출처를 보장하며, 커뮤니티 기반 업데이트와 개선을 용이하게 합니다.
AgentServe는 AI 에이전트를 생성하고 배포하는 통합 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 구성 파일 또는 코드로 에이전트 동작을 정의하고 외부 도구 또는 지식 소스를 통합하며 REST 엔드포인트를 통해 에이전트를 노출합니다. 이 프레임워크는 모델 라우팅, 병렬 요청 처리, 상태 점검, 로그 기록, 메트릭 수집을 기본으로 처리하며, 모듈식 설계를 통해 새로운 모델, 커스텀 도구, 스케줄링 정책을 손쉽게 추가할 수 있어 채팅봇, 자동화 워크플로우, 다중 에이전트 시스템 개발에 적합합니다.
AI Foundry는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 종합적인 노코드 환경을 제공합니다. 사용자들은 시각적 빌더를 사용하여 언어 모델, REST API, 데이터베이스 커넥터, 메모리 모듈을 연결하여 워크플로를 만듭니다. 각 에이전트는 이벤트 트리거, 일정 예약, 실행 로그, 협업 기능으로 구성할 수 있습니다. 샘플 입력을 사용한 대화형 테스트 후, API 엔드포인트 또는 애플리케이션에 내장할 수 있습니다. 내장된 모니터링과 분석은 성능과 사용량에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. AI Foundry는 수평으로 확장 가능하며, 역할 기반 액세스 제어를 지원해 안전한 데이터 처리가 가능하고 신뢰성 있게 고객 지원, 연구 지원, 보고서 생성, 리드 자격 검증 등의 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
crewAI Playground는 AI 기반 에이전트를 구축하고 실험하는 개발자 도구와 샌드박스입니다. 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 지정하여 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트를 정의합니다. 이 플랫폼은 여러 에이전트를 동시에 실행하고, 메시지 라우팅을 처리하며, 대화 기록을 로그에 남깁니다. 외부 데이터 소스용 플러그인 통합, 메모리 백엔드(메모리 또는 영구적), 테스트를 위한 웹 인터페이스를 지원합니다. 챗봇, 가상 비서, 자동화 워크플로우의 프로토타입 제작에 사용하세요.
Griptape는 AI 에이전트의 개발 및 배포를 단순화하는 포괄적인 AI 프레임워크를 제공합니다. 이는 데이터 준비(ETL), 검색 기반 서비스(RAG) 및 에이전트 워크플로우 관리 도구를 개발자에게 제공합니다. 이 플랫폼은 전통적인 AI 프레임워크의 복잡성 없이 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 지원하여 조직이 지능형 애플리케이션을 위해 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
Matcha Agent는 Python으로 자율 에이전트를 구축하기 위한 유연한 기반을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구 세트(API, 스크립트, 데이터베이스)를 사용해 에이전트를 구성하고, 대화 메모리를 관리하며, 다양한 LLM(OpenAI, 로컬 모델 등) 간의 다중 단계 워크플로우를 조정할 수 있습니다. 플러그인 기반 아키텍처는 에이전트 행동을 쉽게 확장, 디버깅, 모니터링할 수 있게 합니다. 연구 과제 자동화, 데이터 분석, 고객 지원 등 다양한 분야에서 에이전트 개발과 배포를 간소화합니다.
Mindcore Labs는 코딩 필요 없이 개발자 친화적인 환경을 제공하여 AI 에이전트를 설계하고 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 문맥을 오래 유지하는 지식 그래프 메모리 시스템, 문서 및 데이터 소스 수집 지원, 외부 API와 플러그인 연동 기능을 갖추고 있습니다. 사용자들은 직관적인 UI 또는 CLI를 통해 에이전트를 구성하고, 실시간 테스트 후 프로덕션 엔드포인트에 배포할 수 있습니다. 내장된 모니터링 및 분석 도구는 성능 추적과 행동 최적화에 도움을 줍니다.
Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.
Overeasy는 다양한 분야에서 LLM 기반 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트 정의, 메모리 저장소 구성, API, 지식 베이스, 데이터베이스 등 외부 도구 통합을 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 OpenAI, Azure 또는 자체 호스팅된 LLM 엔드포인트에 연결하여 단일 또는 다중 에이전트가 포함된 동적 워크플로우를 설계할 수 있습니다. Overeasy의 오케스트레이션 엔진은 작업 위임, 결정 내리기, 폴백 전략을 처리하여 연구, 고객 지원, 데이터 분석, 일정 관리 등 강력한 디지털 워커를 지원합니다. 포괄적인 문서와 예제 프로젝트는 Linux, macOS, Windows에서 신속한 배포를 가능하게 합니다.
