BeeAI Framework는 작업 수행, 상태 관리 및 외부 도구와 상호 작용할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 완전한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 장기 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리자, 사용자 지정 기술 통합을 위한 플러그인 시스템, API 체이닝 및 다중 에이전트 조정을 지원합니다. 프레임워크는 Python과 JavaScript SDK, 프로젝트 생성용 명령줄 인터페이스, 클라우드, Docker 또는 엣지 디바이스 배포 스크립트를 제공합니다. 모니터링 대시보드와 로깅 유틸리티는 실시간으로 에이전트 성능을 추적하고 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

SWE-agent는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크로, GitHub과 통합되어 코드를 자율적으로 진단하고 해결합니다. Docker 또는 GitHub Codespaces 환경에서 실행되며, 선호하는 언어 모델을 사용하고 린팅, 테스트, 배포 등의 작업을 위한 도구 번들을 구성할 수 있습니다. SWE-agent는 명확한 액션 경로를 생성하고, 수정 내용을 포함하는 풀 리퀘스트를 적용하며, 단계별 출력이 포함된 경로 인스펙터를 통해 팀이 코드 검토, 버그 수정, 저장소 정리를 효율적으로 자동화할 수 있게 합니다.

FastAPI Agents는 FastAPI 웹 프레임워크를 사용하여 LLM 기반 에이전트를 개발하기 위한 강력한 서비스 계층을 제공합니다. LangChain의 체인, 도구, 메모리 시스템을 사용하여 에이전트 동작을 정의할 수 있습니다. 각각의 에이전트는 표준 REST 엔드포인트로 노출되어 비동기 요청, 스트리밍 응답, 맞춤형 페이로드를 지원합니다. 벡터 스토어와의 연계를 통해 지식 기반 애플리케이션에 대해 검색 증강 생성이 가능합니다. 이 프레임워크는 내장 로깅, 모니터링 훅, 컨테이너화 배포를 위한 Docker 지원 등을 포함하고 있습니다. 새 도구, 미들웨어, 인증으로 쉽게 확장할 수 있습니다. FastAPI Agents는 AI 솔루션의 실운영 준비를 빠르게 하고, 보안, 확장성, 유지보수가 용이한 에이전트 기반 애플리케이션을 기업 및 연구 환경에서 보장합니다。

AgentRpi는 언어 모델과 물리적 하드웨어 인터페이스를 조율하여 Raspberry Pi를 엣지 AI 에이전트 허브로 전환합니다. 온도, 움직임 센서 입력, 카메라 피드, 마이크 오디오를 결합하여 구성된 LLMs(OpenAI GPT, 로컬 Llama 변형)로 맥락 정보를 처리하며 자율적으로 계획을 세우고 행동을 실행합니다. 사용자는 YAML 구성 또는 Python 스크립트를 사용하여 행동을 정의하며, 경보 발생, GPIO 핀 조정, 이미지 캡처 또는 음성 명령에 대응하는 작업을 수행합니다. 플러그인 기반 아키텍처로 API 통합, 맞춤형 스킬 추가, Docker 배포 지원이 가능하며, 저전력, 프라이버시 민감 환경에 적합합니다. 개발자가 클라우드 서비스만 의존하지 않고 지능형 자동화 시나리오를 프로토타이핑할 수 있도록 합니다.

autogen-agent-server는 AI 에이전트의 기능을 표준 RESTful 엔드포인트를 통해 노출하는 중앙 조율 플랫폼 역할을 합니다. 주요 기능에는 사용자 정의 프롬프트와 로직으로 새 에이전트 등록, 여러 세션의 상태 추적, 대화 기록 조회, 다중 에이전트 대화 조율이 포함됩니다. 비동기 메시지 처리, 웹훅 콜백, 에이전트 상태 및 로그의 내장 지속성을 제공합니다. 이 서버는 AutoGen 라이브러리와 원활하게 통합되어 LLM을 활용하며, 인증을 위한 커스텀 미들웨어, Docker와 Kubernetes를 통한 확장 지원, 메트릭 모니터링 기능도 갖추고 있습니다. 이 프레임워크는 서버 인프라와 통신 패턴을 추상화하여 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 워크플로 구축을 가속화합니다.