AI Agent Marketplace는 Next.js 및 React로 구축되었으며, 사용자가 다양한 AI 에이전트를 검색, 평가, 배포할 수 있는 중앙 허브를 제공합니다. 이 플랫폼은 커뮤니티 기여로부터 수집된 에이전트 메타데이터를 기반으로 상세 설명, 기능 태그, 실시간 브라우저 데모를 제공합니다. 사용자는 도메인, 기능 또는 기술 제공업체별로 필터링할 수 있습니다. 개발자를 위해 모듈식 아키텍처를 갖추고 있으며, 새 에이전트 추가, API 엔드포인트 구성, UI 컴포넌트 맞춤화 등을 지원합니다. 배포 옵션은 Vercel 또는 로컬 Docker 컨테이너를 포함합니다. 다양한 AI 에이전트 프로젝트를 하나의 검색 가능한 인터페이스로 통합하여 실험, 협업, 프로덕션 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.

AI-Short-Video-Engine은 여러 AI 모듈을 끝단-끝 단계의 파이프라인으로 조율하여 사용자가 정의한 텍스트 프롬프트를 정제된 짧은 영상으로 변환합니다. 먼저, 시스템은 대규모 언어 모델을 활용하여 스토리보드와 스크립트를 생성합니다. 이어서 Stable Diffusion은 장면 이미지를 생성하고, bark는 사실적인 음성 내레이션을 제공합니다. 엔진은 이미지, 텍스트 오버레이, 오디오를 결합하여 하나의 영상으로 조합하며, 전환 효과와 배경 음악을 자동으로 추가합니다. 플러그인 기반 아키텍처 덕분에 각 단계에서 텍스트-투-이미지 또는 TTS 모델 교체, 영상 해상도와 템플릿 조정을 사용자 맞춤 설정할 수 있습니다. Docker 또는 네이티브 Python을 통해 배포하며, CLI 명령과 RESTful API를 제공하여 개발자가 기존 워크플로우에 AI 기반 영상 제작을 원활히 통합할 수 있게 합니다.

Aladin은 개발자가 대형 언어 모델(LLMs)에 의해 구동되는 자율형 에이전트를 정의할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 각 에이전트는 SQLite, 인메모리 등 메모리 백엔드를 로드하고, 동적 프롬프트 템플릿을 활용하며, 외부 API 호출 또는 로컬 명령 실행을 위한 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 목표를 시퀀스화된 실행 행동으로 분해하는 작업 플래너를 갖추고 있으며, 우선순위에 따라 순차적으로 실행하고 LLM 피드백을 기반으로 반복합니다. YAML 파일과 환경 변수로 구성하여 다양한 사용 사례에 적응 가능하며, Docker Compose 또는 pip를 통해 배포할 수 있습니다. CLI와 FastAPI 기반 HTTP 엔드포인트를 통해 에이전트 시작, 실행 모니터링, 메모리 상태 점검이 가능하며, CI/CD 파이프라인, 채팅 인터페이스 또는 사용자 지정 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.

Cargoship은 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않고 애플리케이션에 AI를 통합할 수 있는 간소화된 솔루션을 제공합니다. Docker 컨테이너에 편리하게 패키징된 오픈 소스 AI 모델의 컬렉션에서 선택하세요. 컨테이너를 실행하면 모델을 쉽게 배포하고 잘 문서화된 API를 통해 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 모든 기술 수준의 개발자가 복잡한 AI 기능을 소프트웨어에 통합할 수 있어 개발 시간이 단축되고 복잡성이 줄어듭니다.

ClassiCore-Public은 분류 모델을 구축, 최적화, 배포하기 위한 포괄적 환경을 제공합니다. 직관적인 파이프라인 빌더는 원시 데이터 수집, 정리, 피처 엔지니어링을 처리합니다. 내장 모델 저장소에는 랜덤 포레스트, SVM, 딥러닝 아키텍처 등이 포함되어 있습니다. 베이즈 최적화 기반의 하이퍼파라미터 자동 튜닝은 최적 설정을 찾습니다. 학습된 모델은 RESTful API 또는 마이크로서비스로 배포할 수 있으며, 성능 지표를 실시간으로 보여주는 모니터링 대시보드가 있습니다. 확장 가능한 플러그 인을 통해 사용자 정의 전처리, 시각화, 배포 대상도 추가 가능해 산업 규모의 분류 작업에 적합합니다.

OmniMind0은 Python으로 작성된 포괄적 에이전트 기반 AI 프레임워크로서, 여러 자율 에이전트를 생성하고 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 데이터 검색, 요약, 의사결정 등 특정 작업을 처리하도록 구성할 수 있으며, Redis 또는 JSON 파일과 같은 플러그형 메모리 백엔드를 통해 상태를 공유합니다. 내장 플러그인 아키텍처는 외부 API 또는 사용자 정의 명령어로 기능 확장을 허용하며, OpenAI, Azure, Hugging Face 모델을 지원하고, CLI, REST API 서버 또는 Docker를 통해 유연하게 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

Stellar Chat은 강력한 프레임워크로, LLM 상호작용, 메모리 관리, 도구 통합을 추상화하여 대화형 AI 에이전트 구축을 지원합니다. 확장 가능한 파이프라인은 사용자 입력 전처리, 벡터 기반 메모리 검색을 통한 컨텍스트 확장, 구성 가능한 프롬프트 전략을 적용한 LLM 호출을 처리합니다. 개발자들은 Pinecone, Weaviate, FAISS와 같은 인기 벡터 저장 솔루션을 플러그인하고, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리 또는 기업용 애플리케이션 제어와 같은 작업을 위해 타사 API 또는 커스텀 플러그인을 통합할 수 있습니다. 스트리밍 출력과 실시간 피드백으로 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하며, 고객 지원 봇, 지식 검색, 내부 워크플로 자동화용 스타터 템플릿과 모범 사례 예제도 포함되어 있습니다. Docker 또는 Kubernetes로 배포 시, 확장성 있도록 설계되어 있으며 MIT 라이선스 하에 완전한 오픈 소스를 유지합니다.

DocumentAI-Backend는 문서에서 텍스트, 양식 필드, 구조화된 데이터를 자동으로 추출하는 경량 백엔드 프레임워크입니다. PDF 또는 이미지를 업로드하는 REST API 엔드포인트를 제공하며, Google Document AI와 OCR 폴백을 통해 처리 후 분석 결과를 JSON으로 반환합니다. Python, FastAPI, Docker로 개발되어 기존 시스템에 신속히 통합 가능하며 확장 가능한 배포 및 구성을 통한 맞춤화가 가능합니다.

Sys-Agent는 사용자가 자연어 지시를 내려 시스템 수준 작업을 수행하는 안전한 셀프호스팅 환경을 제공합니다. OpenAI, 지역 LLM 또는 API를 통해 접속 가능한 기타 모델 서비스와 연결되어 프롬프트를 쉘 명령, 파일 작업, 인프라 점검으로 변환합니다. 사용자는 프롬프트를 맞춤 설정하고, 작업 템플릿을 정의하며, Docker 또는 Kubernetes를 통해 확장하고, 플러그인으로 기능을 확장할 수 있습니다. 모든 작업은 기록되어 투명성과 보안을 보장하는 고객 감사 추적을 제공합니다.