Labs는 대규모 언어 모델을 활용하여 AI 에이전트를 정의하고 실행하는 오픈소스의 임베드 가능한 도메인 특화 언어입니다. 프롬프트 선언, 컨텍스트 관리, 조건적 분기, 외부 도구(예: 데이터베이스, API) 연동 구조를 제공합니다. Labs를 통해 개발자는 에이전트 워크플로를 코드로 기술하여, 데이터 수집, 분석, 생성 등 다단계 태스크를 오케스트레이션합니다. 이 프레임워크는 DSL 스크립트를 실행 가능한 파이프라인으로 컴파일하며, 로컬 또는 프로덕션 환경에서 실행할 수 있습니다. Labs는 인터랙티브 REPL, 커맨드라인 도구와 표준 LLM 제공자와 통합되며, 모듈식 아키텍처로 커스텀 함수와 유틸리티 확장이 용이해 빠른 프로토타이핑과 유지보수 용이성을 제공합니다. 경량 런타임은 낮은 오버헤드와 기존 애플리케이션에 원활하게 내장 가능합니다.

본질적으로, LionAGI는 의존하는 작업 단계를 정의하고 실행하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공하여 복잡한 문제를 논리적 구성 요소로 분할하며, 이들은 순차적 또는 병렬로 처리될 수 있습니다. 각 단계는 맞춤 프롬프트, 메모리 저장, 결정 논리를 활용해 이전 결과에 기반하여 행동을 조정할 수 있습니다. 개발자는 지원하는 모든 LLM API 또는 자가 호스팅 모델을 통합하고, 관찰 공간을 구성하며, 행동 매핑을 정의하여 여러 주기에 걸쳐 계획, 추론, 학습하는 에이전트를 만들 수 있습니다. 내장된 로깅, 오류 복구, 분석 도구는 실시간 모니터링과 반복적인 개선을 가능하게 합니다. 연구 워크플로우 자동화, 리포트 생성, 자율 프로세스 조율 등 어떤 용도든, LionAGI는 최소한의 보일러플레이트로 지능적이고 적응 가능한 AI 에이전트의 신속한 배포를 가속화합니다.

LLM-Powered AI Agents는 모듈식 아키텍처를 통해 대형 언어 모델과 외부 도구를 조율하여 자율 에이전트 생성을 간소화하도록 설계되었습니다. 개발자는 표준화된 인터페이스를 갖춘 맞춤형 도구를 정의하거나 가져오고, 상태를 유지하는 메모리 백엔드를 구성하며, LLM 프롬프트를 활용한 다단계 추론 체인을 설정할 수 있습니다. AgentExecutor 모듈은 도구 호출, 오류 처리 및 비동기 작업 흐름을 관리하며, 실무 시나리오인 데이터 추출, 고객 지원, 일정 관리 보조 등의 예제 템플릿을 제공하여 빠른 개발을 지원합니다. API 호출, 프롬프트 엔지니어링 및 상태 관리를 추상화하여 코드량을 줄이고 실험 속도를 높여 Python 기반 맞춤형 지능형 자동화 솔루션 구축에 적합합니다.

LLM-Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍고 확장 가능한 프레임워크입니다. 대화 기록, 동적 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 도구 또는 API의 원활한 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 다단계 유추 프로세스를 조율하고, 상호작용 간 상태를 유지하며, 데이터 검색, 보고서 생성, 의사 결정 지원과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 메모리 관리와 도구 사용, 계획을 결합하여 LLM-Agent는 Python에서 지능적이고 작업 지향적인 에이전트 개발을 간소화합니다.

함수 호출이 가능한 로컬 LLM은 개발자가 데이터를 보호하고 클라우드 의존성을 제거하면서 완전한 로컬 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 LLaMA, GPT4All 또는 기타 오픈-웨이트 모델과 같은 로컬 LLM 통합용 샘플 코드와 모델이 호출하여 데이터를 가져오거나 셸 명령을 실행하거나 API와 상호작용하는 기능 스키마를 구성하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 커스텀 함수 엔드포인트를 정의하고, 프롬프트를 맞춤화하며, 함수 응답을 처리하는 설계를 확장할 수 있습니다. 이 경량 솔루션은 오프라인 AI 어시스턴트, 챗봇, 자동화 도구를 구축하는 과정을 단순화하여 다양한 용도에 적용할 수 있습니다.

Camel AI는 지능형 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 연결하고, 외부 도구와 API를 통합하며, 지식 그래프를 관리하고, 메모리를 지속하는 추상화 계층을 제공합니다. 개발자는 다중 에이전트 워크플로우를 정의하고, 작업을 하위 계획으로 분해하며, CLI 또는 웹 UI를 통해 실행을 모니터링할 수 있습니다. Python과 Docker를 기반으로 하여 LLM 제공자, 사용자 정의 도구 플러그인 및 하이브리드 계획 전략을 원활히 교체 가능하게 하여 자동화된 어시스턴트, 데이터 파이프라인, 자율 워크플로우 개발을 가속화합니다.

Notte는 대규모 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트의 오케스트레이션을 위해 설계된 개발자 중심의 Python 프레임워크입니다. 대화 컨텍스트를 저장하고 검색하는 빌트인 메모리 모듈, 외부 API 또는 맞춤 기능과의 유연한 도구 통합, 작업을 시퀀스하는 기획 엔진을 제공합니다. Notte를 사용하면 대화형 비서, 데이터 분석 봇 또는 자동화 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑할 수 있으며, 오픈 소스 확장성 및 크로스 플랫폼 지원의 혜택을 누릴 수 있습니다.

Playbooks AI는 선언형 플레이북 DSL을 통해 AI 에이전트를 구축하는 개발자 프레임워크입니다. 다양한 LLM, 맞춤형 도구, 메모리 저장소와의 통합을 지원하며, CLI와 웹 UI를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 정의하고 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하며 실행 상태를 모니터링할 수 있습니다. 주요 특징으로는 도구 라우팅, 상태 유지를 위한 메모리, 버전 관리, 분석, 다중 에이전트 협업이 있으며, 프로토타입 설계와 프로덕션 배포를 용이하게 합니다.

AgentSea AI Hub는 엔드투엔드 에이전트 개발 및 관리를 간소화하는 강력한 AI 플랫폼 및 프레임워크입니다. 드래그 앤 드롭 시각적 빌더를 통해 에이전트 페르소나, 대화 흐름, 맞춤형 기술을 복잡한 코딩 없이 설계할 수 있습니다. 개발자는 외부 API, 지식 베이스, 데이터베이스를 통합할 수 있으며, 내장된 메모리 관리 모듈이 세션 간 맥락을 보존합니다. 플랫폼은 웹, 모바일, 채팅, 음성, 이메일 등 다중 채널 배포를 지원하여 원활한 사용자 상호작용을 보장하며, 성능 모니터링, A/B 테스트, 버전 관리를 통해 지속적인 개선이 가능합니다. 역할 기반 액세스 제어와 협업 워크스페이스를 통해 팀은 복잡한 에이전트 프로젝트를 효율적으로 조율할 수 있습니다. AgentSea AI Hub는 디지털 작업자 생성 가속화, 반복 작업 자동화, 지능형 자동화를 통한 고객 참여 향상을 지원합니다.

SmolAgents Dynamic Tools는 오픈소스 Python 프레임워크인 SmolAgents를 확장하여 LLM 기반 에이전트가 동적으로 도구를 호출할 수 있도록 합니다. 에이전트는 SerpAPI를 통한 웹 검색, 수학 계산기, 날짜/시간 조회, 파일 시스템 작업, 맞춤 HTTP 요청 핸들러 등 다양한 사전 구축된 도구를 사용자 의도와 사고 체인에 따라 원활하게 호출할 수 있습니다. 개발자는 추가 도구를 등록하거나 기존 도구를 커스터마이징하여 데이터 검색, 콘텐츠 생성, 계산, 외부 API 통합을 하나의 인터페이스 안에서 처리할 수 있습니다. 런타임에 도구의 가용성을 평가하여 워크플로우를 최적화하고 하드코딩 로직을 줄이며, 연구 지원, 자동 보고서 생성, 챗봇 확장 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 적합하게 적용할 수 있습니다.

Taiga는 Python을 기반으로 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 자율적인 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 생성, 조율 및 배포를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 사용자 정의 도구와 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 시스템, 장기 및 단기 대화 컨텍스트를 관리하는 구성 가능한 메모리 모듈, 다단계 워크플로우를 순서대로 수행하는 작업 체인 메커니즘을 포함합니다. 또한, 내장 로깅, 지표, 오류 처리 기능을 갖추어 프로덕션 환경에서 신뢰성 있게 사용할 수 있습니다. 개발자는 템플릿을 활용하여 빠르게 에이전트를 스캐폴딩하고 SDK를 통해 기능을 확장하며 플랫폼 전반에 배포할 수 있습니다. 복잡한 조율 로직을 추상화하여 연구, 계획, 행동 수행을 자동화하는 지능형 비서 개발에 집중할 수 있게 합니다.

AgentSpeak은 오픈소스 Java 기반의 AgentSpeak(L) 프로그래밍 언어 구현으로, BDI(신념-욕구-의도) 자율 에이전트의 생성과 관리를 용이하게 설계되었습니다. 강력한 신념 유지, 이벤트 트리거, 현재의 믿음과 목표에 따라 계획을 선택하고 실행하는 런타임 환경을 갖추고 있습니다. 인터프리터는 병행 에이전트 실행, 동적 계획 업데이트, 사용자 정의 의미론을 지원하며, 모듈식 아키텍처로 설계되어 계획 선택 및 신념 수정 등 주요 구성요소를 확장할 수 있습니다. Citizen 및 산업 분야의 개발자들이 지능형 에이전트를 프로토타이핑하고 시뮬레이션하며, IoT 시스템이나 다중 에이전트 시나리오에 배포할 수 있도록 돕습니다.

Java-Action-Shape은 진보된 기하학적 기능으로 LightJason 다중 에이전트 프레임워크를 확장하는 전용 액션 라이브러리입니다. 에이전트는 기본 제공되는 액션을 통해 원(원, 사각형, 폴리곤) 생성, 변환(이동, 회전, 크기 조절), 분석 계산(면적, 둘레, 중심점)을 수행할 수 있습니다. 각 액션은 쓰레드 안전하며 LightJason의 비동기 실행 모델과 통합되어 효율적인 병렬 처리를 보장합니다. 개발자는 꼭짓점과 에지를 지정하여 맞춤형 도형을 정의하고, 이를 에이전트의 액션 레지스트리에 등록하며, 계획에 포함시킬 수 있습니다. 도형 관련 로직을 중앙 집중화하여 Java-Action-Shape은 불필요한 코드 작성을 줄이고 일관된 API를 강제하며 시뮬레이션이나 교육용 도구 등 기하학 기반 애플리케이션 개발을 빠르게 만듭니다.

LemLab은 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트 개발을 위한 모듈화된 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 정의하고, 다단계 추론 파이프라인을 연결하며, 외부 도구와 API를 통합하고, 대화 맥락을 저장할 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 또한 정의된 작업에서 에이전트 성능을 벤치마킹하는 평가 스위트도 포함되어 있습니다. 재사용 가능한 구성 요소와 명확한 추상화를 제공하여 연구 및 생산 환경에서 복잡한 LLM 애플리케이션의 실험, 디버깅, 배포를 가속화합니다.

MCP Agent는 언어 모델, 사용자 지정 도구, 데이터 소스를 통합하기 위한 모듈형 구성요소를 제공하며, 지능형 AI 기반 어시스턴트를 구축하는 데 튼튼한 기반을 제공합니다. 핵심 기능에는 사용자 의도에 따른 동적 도구 호출, 장기 대화를 위한 컨텍스트 인식 메모리 관리, 확장 가능한 플러그인 시스템이 포함되어 있습니다. 개발자는 입력 처리, 외부 API 호출, 비동기 워크플로 관리를 위한 파이프라인을 정의하면서 투명한 로그와 지표를 유지할 수 있습니다. 인기 LLM 지원, 구성 가능한 템플릿, 역할 기반 접근 제어를 통해 MCP Agent는 확장 가능하고 유지 관리를 용이한 AI 에이전트의 배포를 간소화합니다. 고객 지원 챗봇, RPA 봇, 연구 및 데이터 분석 봇 등 다양한 유스케이스에서 개발 속도를 높이고 일관된 성능을 보장합니다.

NaturalAgents는 LLM 기반 에이전트의 생성과 배포를 간소화하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 컨텍스트 추적, 도구 통합 모듈을 제공하여 장기 세션 동안 정보를 저장하고 불러올 수 있습니다. 계층적 플래너는 다단계 추론과 행동을 조율하며, 확장 시스템은 커스텀 플러그인과 외부 API 호출을 지원합니다. 내장된 로깅과 분석 도구를 통해 개발자는 에이전트 성능을 모니터링하고 워크플로우 이슈를 디버그할 수 있습니다. 자연 에이전트는 동기 및 비동기 실행 모두를 지원하여 상호작용 및 자동화 파이프라인에 유연성을 제공합니다.

Real-Agents는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트의 생성과 조율을 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Python 기반이며 주요 언어 모델과 호환되며, 언어 이해, 추론, 기억 저장, 도구 실행을 위한 핵심 모듈로 구성된 유연한 설계입니다. 개발자는 Web API, 데이터베이스, 사용자 정의 함수 등을 신속히 통합하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다. 기억 메커니즘을 통해 상호 작용 전후에 맥락을 유지하며, 멀티 턴 대화와 긴 워크플로우도 지원합니다. 로깅, 디버깅, 확장 유틸리티 포함으로, 개발 과정의 복잡성을 낮추고 빠른 프로덕션 배포가 가능합니다.

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.

Wumpus LLM 에이전트는 사전 구축된 오케스트레이션 유틸리티, 구조화된 프롬프트 템플릿, 원활한 도구 통합을 제공하여 고급 소크라테스형 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 에이전트 페르소나, 도구 세트, 대화 흐름을 정의하고, 투명한 사고 관리를 위한 내장 체인-오브-생각(chain-of-thought)을 활용할 수 있습니다. 프레임워크는 컨텍스트 전환, 오류 복구, 메모리 저장을 처리하여 다단계 결정 프로세스를 지원하며, API, 데이터베이스, 맞춤 함수용 플러그인 인터페이스도 포함되어 있어 웹 브라우징, 지식 베이스 질의, 코드 실행이 가능합니다. 포괄적인 로그와 디버깅 기능을 통해 개발자는 각 추론 단계를 추적하고, 에이전트 행동을 미세 조정하며, Python 3.7+를 지원하는 모든 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

AI-Agents는 작업 계획, 실행 및 자기 모니터링이 가능한 자율 AI 에이전트를 생성하는 모듈형 툴킷을 제공합니다. 웹 검색, 데이터 처리, 맞춤형 API와 같은 도구 통합을 지원하며, 상호작용 간 맥락을 유지하고 호출하는 메모리 구성요소도 포함되어 있습니다. 유연한 플러그인 시스템을 통해 에이전트는 새로운 기능을 동적으로 로드할 수 있으며, 비동기 실행으로 효율적인 다중 단계 워크플로우를 보장합니다. 이 프레임워크는 LangChain을 활용하여 고급 사고 연쇄 및 계획 논리를 지원하며, macOS, Windows 또는 Linux 환경에서의 배포도 간편합니다.