JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.

Objective Inc(구 Kailua Labs)는 진보된 AI 기반 다중 모드 검색 API 플랫폼을 제공합니다. 이 로우코드 솔루션은 개발자가 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 등 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있는 포괄적인 검색 기능을 통합할 수 있게 해줍니다. Objective Inc의 강력한 기술을 활용하여 사용자는 애플리케이션 내에서 직관적인 검색 기능을 구현할 수 있으며 수동 태깅의 번거로움 없이 필요한 것을 쉽게 찾을 수 있습니다.

MultiMind는 데이터 분석, 지원 채팅봇, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업을 위한 특화 에이전트를 정의하여 멀티 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있는 AI 플랫폼입니다. 시각적 워크플로우 빌더와 Python, JavaScript SDK를 제공하며, 에이전트 간 통신을 자동화하고 영속적인 메모리를 유지합니다. 외부 API를 통합하고 MultiMind 클라우드 또는 자체 인프라에 프로젝트를 배포하여, 많은 반복 코드 없이 확장 가능하고 모듈화된 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

VideoCutterAI는 컴퓨터 비전과 AI 기반 장면 감지 알고리즘을 사용하여 비디오 프레임을 분석하고 자연스러운 전환 지점을 식별합니다. 사용자는 민감도 임계값을 지정하거나 출력 형식을 선택하며 여러 비디오를 배치 모드로 처리할 수 있습니다. GitHub 저장소를 클론하고 의존성을 설치한 후, 하나의 명령으로 자동 장면 분석, ffmpeg 기반 컷팅 및 내보내기를 실행합니다. 도구는 원본 품질을 유지하는 깔끔하게 이름 지어진 클립 파일을 출력하며, 개발자는 감지 모델을 맞춤화하거나 기존 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 하이라이트 생성, 긴 녹화 분할 또는 영상 편집 준비에 적합하며, VideoCutterAI는 수작업을 최소화하면서 영상 후반 작업 흐름을 간소화합니다.

ZhipuAI Agent to OpenAI는 ZhipuAI의 채팅 완료 서비스를 OpenAI 스타일의 에이전트 인터페이스와 연결하기 위해 설계된 전문 에이전트 프레임워크입니다. OpenAI의 기능 호출 패러다임을 모방한 Python SDK를 제공하며, 써드파티 도구 통합을 지원합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 정의하고, 외부 API를 호출하며, 여러 턴에 걸쳐 대화 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 프레임워크는 요청 오케스트레이션, 동적 프롬프트 구성 및 응답 파싱을 처리하여 OpenAI의 ChatCompletion 포맷에 호환되는 구조화된 출력을 반환합니다. API 차이를 추상화하여 기존 OpenAI 중심 워크플로우 내에서 중국어 모델을 원활하게 활용할 수 있게 합니다. 중국어 LLM 능력을 갖춘 챗봇, 가상 도우미, 자동화된 워크플로우 구축에 이상적이며, 기존 OpenAI 기반 코드를 변경하지 않고도 사용할 수 있습니다.

Baidu AI App Builder는 시각적 저코드 방식을 통해 AI 기반 에이전트 및 애플리케이션을 개발할 수 있는 포괄적인 환경을 제공합니다. 사용자는 바이두의 NLP, 지식 그래프 검색, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 서비스를 활용하여 다중 회전 대화를 지원하고 사용자 의도를 처리하는 지능형 챗봇을 구현할 수 있습니다. 플랫폼은 끌어서 놓기 모듈을 제공하여 대화 흐름 설계, 외부 API 연결, 백엔드 작업 자동화를 지원합니다. FAQ 데이터 또는 맞춤형 문서를 임포트하여 지식 기반을 관리하고 에이전트의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 구성 완료 후에는 웹, 위챗, 바이두 스마트 미니 프로그램, 기타 채널에 배포 가능하며, 내부 분석 대시보드를 통해 사용자 상호작용, 에이전트 성능 데이터를 실시간 모니터링하여 응답을 개선할 수 있습니다.

Llama-Agent는 대형 언어 모델에 의해 구동되는 지능형 AI 에이전트를 만드는 개발자 중심 도구 키트입니다. 외부 API 또는 기능 호출을 위한 도구 통합, 컨텍스트 저장 및 검색을 위한 메모리 관리, 복잡한 작업을 분할하는 사고 체인 계획을 제공합니다. 에이전트는 행동을 수행하고, 사용자 지정 환경과 상호 작용하며, 플러그인 시스템을 통해 적응할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서 핵심 구성 요소를 쉽게 확장할 수 있어 다양한 도메인에서 빠른 실험과 자동화된 워크플로우 배포를 지원합니다.

Stella Framework는 맥락을 유지하고 도구 지원 액션을 수행하며 역동적인 대화 경험을 제공하는 견고한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원합니다. LLM 통합의 복잡성을 추상화하여 OpenAI, Hugging Face, 자체 호스팅 모델에 대한 공급자에 구애받지 않는 어댑터를 제공합니다. 에이전트는 사용자 데이터와 대화 기록을 회상하는 맞춤형 메모리 저장소를 활용할 수 있으며, 플러그인은 외부 API, 데이터베이스 또는 서비스와의 상호작용을 가능하게 합니다. 내장된 오케스트레이션 엔진은 의사 결정 루프를 관리하며, 간결한 DSL을 통해 액션, 도구 호출 및 응답 처리를 정의할 수 있습니다. 고객 지원 봇, 연구 어시스턴트, 워크플로우 자동화 도구 등 다양한 역할의 AI 에이전트 배포를 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.