ExampleAgent는 AI 기반 도우미 제작을 가속화하기 위해 설계된 개발자 중심의 툴킷입니다. OpenAI의 GPT 모델과 직접 연동하여 자연어 이해와 생성을 처리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 추가할 수 있는 플러그인 시스템도 제공합니다. 이 프레임워크는 대화 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 관리하여 정보 검색, 작업 자동화, 의사 결정 워크플로우를 수행할 수 있게 합니다. 명확한 코드 템플릿, 문서, 예제와 함께 팀은 챗봇, 데이터 추출, 일정 관리 등 도메인 별 에이전트를 신속하게 프로토타이핑할 수 있습니다.

Jaaz는 높은 상호작용성을 갖춘 채팅봇 및 음성 비서 솔루션을 제작할 수 있도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. Node.js와 JavaScript를 기반으로, 대화 관리, 컨텍스트 인식 장기 기억, 타사 API 연동을 위한 핵심 모듈을 제공하며, 대화 중 도구를 동적으로 사용할 수 있습니다. 개발자는 사용자 지정 스킬을 정의하고, 자연어 이해를 위한 대형 언어 모델을 활용하며, 음성 인식을 텍스트로 변환하는 엔진과 텍스트를 음성으로 변환하는 엔진을 통합할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 클라우드와 온프레미스 인프라 전반에 배포를 용이하게 하며, 신속한 프로토타이핑과 프로덕션 워크플로우를 지원합니다.

JASA는 다중 에이전트 시스템 시뮬레이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 포괄적인 Java 라이브러리 세트를 제공합니다. 에이전트 생명주기 관리, 이벤트 스케줄링, 비동기 메시지 전달, 환경 모델링을 지원합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 맞춤 행동을 구현하고, 외부 데이터 소스를 통합하며 시뮬레이션 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈형 설계와 명확한 API 문서화는 신속한 프로토타이핑과 확장성을 용이하게 하여 학술 연구, 교육 및 에이전트 기반 모델링의 개념 증명에 적합합니다.

LangServe Assistant UI는 React와 TypeScript로 구축된 모듈식 프론트엔드 애플리케이션으로, 원활하게 LangServe 백엔드와 연동되어 완전한 대화형 AI 경험을 제공합니다. 사용자 정의 가능한 채팅 창, 실시간 메시지 스트리밍, 컨텍스트 인식 프롬프트, 다중 에이전트 오케스트레이션, 외부 API 호출 플러그인 훅을 갖추고 있습니다. 테마, 현지화, 세션 관리, 사용자 상호 작용을 캡처하는 이벤트 훅도 지원합니다. 기존 웹 애플리케이션에 임베드하거나 독립형 SPA로 배포할 수 있으며, 고객 서비스 봇, 콘텐츠 생성 어시스턴트, 인터랙티브 지식 에이전트를 빠르게 제공할 수 있습니다. 확장 가능 아키텍처로 쉽고 유연한 맞춤화 및 유지보수가 가능합니다.

MCP Agent Tool Adapter는 언어 모델 기반 에이전트와 외부 도구 구현 사이의 미들웨어 역할을 합니다. 함수 시그니처 또는 도구 설명자를 등록하면 프레임워크가 도구 호출을 지정하는 에이전트 출력 내용을 자동으로 파싱하고, 적절한 어댑터를 디스패치하며, 입력 직렬화와 결과 반환을 처리합니다. 주요 기능으로는 동적 도구 검색, 동시성 제어, 로깅, 오류 처리 파이프라인이 포함됩니다. 또한 사용자 정의 도구 인터페이스와 클라우드 또는 온프레미스 서비스와 통합할 수 있으며, API 오케스트레이션, 데이터 검색, 자동화 작업 등 복잡한 멀티-도구 워크플로우를 기존 에이전트 코드를 수정하지 않고 구축할 수 있습니다.

micro-agent는 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 최소한이면서도 강력한 추상화 세트를 제공합니다. TypeScript로 제작되어 있으며, 브라우저와 Node.js 환경 모두에서 원활하게 실행됩니다. 사용자 정의 프롬프트 템플릿, 의사결정 논리, 확장 가능한 도구 연동을 통해 에이전트를 정의할 수 있습니다. 에이전트는 사고 사슬(reasoning chain)을 활용하고, 외부 API와 상호작용하며, 대화 또는 작업별 기억을 유지할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 API 응답 처리, 오류 관리, 세션 지속성을 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. micro-agent를 사용하면, 개발자는 다양한 작업(워크플로우 자동화, 대화형 인터페이스 구축, 데이터 처리 파이프라인 오케스트레이션 등)을 위한 에이전트의 프로토타입 제작 및 배포가 가능하며, 큰 프레임워크의 오버헤드 없이도 가능합니다. 모듈식 설계와 명확한 API 표면은 확장과 기존 애플리케이션에의 통합을 용이하게 만듭니다.

Modus는 LLM 통합, 메모리 저장소, 도구 조정을 위한 핵심 컴포넌트를 제공하여 AI 에이전트 개발을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 플러그인 기반 도구 라이브러리를 지원하여 데이터 수집, 분석, 행동 실행과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈을 통해 에이전트는 대화 맥락을 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있습니다. 확장 가능한 아키텍처는 다양한 애플리케이션에서 AI 개발과 배포를 가속화합니다.

Multi-Agent Systems는 자율 에이전트 간의 상호작용을 생성, 제어, 관찰하기 위한 포괄적 도구킷을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 의사결정 로직을 갖는 에이전트 클래스를 정의하고, 구성 가능한 리소스와 규칙이 있는 복잡한 환경을 설정하며, 정보 교환을 위한 통신 채널을 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 스케줄링, 이벤트 기반 행동을 지원하며, 성능 지표 로깅을 통합합니다. 사용자들은 핵심 모듈을 확장하거나 외부 AI 모델을 통합하여 에이전트의 지능을 높일 수 있습니다. 시각화 도구는 실시간 또는 사후 시뮬레이션에서 시뮬레이션을 렌더링하여, 출현하는 행동 분석과 시스템 파라미터 최적화에 도움을 줍니다. 학술 연구부터 분산 애플리케이션 프로토타이핑까지, Multi-Agent Systems는 엔드 투 엔드 다중 에이전트 시뮬레이션을 간소화합니다.

PulpGen은 고급 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 통합되고 구성 가능한 플랫폼을 제공합니다. 인기 있는 벡터 저장소, 임베딩 서비스 및 LLM 제공업체와 원활하게 통합됩니다. 개발자는 커스텀 파이프라인을 정의하여 검색 증강 생성을 수행하고, 실시간 스트리밍 출력, 대규모 문서 컬렉션의 배치 처리, 시스템 성능 모니터링이 가능합니다. 확장 가능한 아키텍처로 캐시 관리, 로깅, 자동 확장 모듈을 플러그 앤 플레이 방식으로 사용할 수 있어 AI 기반 검색, 질문 응답, 요약, 지식 관리 솔루션에 이상적입니다.

AgentForce 사용자 지정 클라이언트 샘플은 JavaScript/TypeScript와 Salesforce API를 활용하여 Salesforce 조직에 대한 인증, AgentForce 채팅 세션 관리, 메시지 송수신, 사용자 인터페이스 구성요소 맞춤화를 위한 코드베이스를 제공합니다. 이벤트 구독, 사용자 정의 비즈니스 로직 통합, Lightning Web Components를 통한 스타일링을 보여줍니다. 이 템플릿을 사용하여 AI 대화 에이전트를 구축하고 메시지 흐름을 조정하며, 외부 시스템과 통합하고, 조직의 고유 워크플로우와 브랜딩 요구에 맞게 프레임워크를 확장할 수 있습니다.

Saga는 다단계 워크플로우를 계획하고 실행하는 AI 에이전트 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소는 목표를 행동으로 세분화하는 플래너 모듈, 대화와 작업 컨텍스트를 위한 메모리 저장소, 외부 서비스 또는 스크립트를 통합하는 도구 레지스트리입니다. 에이전트는 비동기적으로 작동하며, 세션 간 상태를 관리하고, 커스텀 도구 개발을 지원합니다. Saga는 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 하며, 데이터 수집, 알림 및 대화형 Q&A와 같은 작업을 자동화하여 사용자 Python 환경 내에서 자율 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit)은 Node.js 및 브라우저 환경에서 경량화되고 확장 가능한 자율 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, OpenAI 및 Hugging Face와 같은 대형 언어 모델 API를 통합하며, 다단계 도구 실행 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상태를 유지하는 대화용 맞춤형 메모리 백엔드, 웹 검색, 파일 작업, 외부 API 호출을 위한 도구 등록, 플러그인 가능한 결정 전략을 지원합니다. Taiat을 활용하면 데이터 검색, 요약, 자동 코드 생성, 대화형 어시스턴트 등 다양한 작업을 자율적으로 계획, 추론, 실행하는 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

Tiny-OAI-MCP-Agent는 OpenAI API를 기반으로 하는 작고 확장 가능한 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 추론, 메모리, 도구 사용을 위한 다중 인지 프로세스 (MCP) 루프를 구현하며, 도구(API, 파일 작업, 코드 실행)를 정의하고 에이전트는 작업을 계획, 컨텍스트를 호출, 도구를 이용하며 결과를 반복합니다. 이 최소 코드베이스는 개발자가 자율 워크플로, 사용자 지정 휴리스틱, 고급 프롬프트 패턴을 실험할 수 있도록 하며, API 호출, 상태 관리, 오류 복구를 자동으로 처리합니다.

이 저장소는 포괄적인 다중 에이전트 시스템 구성 요소와 분산 AI 조정 기술의 모음을 집약합니다. 합의 알고리즘, 계약 네트 협상 프로토콜, 경매 기반 작업 할당, 연합 형성 전략 및 에이전트 간 통신 프레임워크를 구현하고 있습니다. 사용자들은 내장된 시뮬레이션 환경을 활용하여 다양한 네트워크 토폴로지, 지연 시나리오, 장애 모드에서 에이전트 행동을 모델링하고 테스트할 수 있습니다. 모듈식 설계 덕분에 개발자와 연구원들은 특정 조정 모듈을 통합하거나 확장하거나 맞춤화하여 로봇 스웜, IoT 기기 협력, 스마트 그리드 및 분산 의사 결정 시스템 등에 적용할 수 있습니다.

AIAgents4Pharma는 제약 연구에 특화된 AI 기반 에이전트 조율 프레임워크를 제공합니다. 데이터 수집 에이전트는 임상 및 분자 데이터셋을 집계하고, 시뮬레이션 에이전트는 다양한 치료 시나리오 하에서 가상 환자 반응을 모델링하며, 분석 에이전트는 바이오마커를 평가하고, 효능을 예측하며, 용량 조합을 최적화합니다. 이러한 에이전트를 자동화된 워크플로우로 연결하여 가상 임상 시험을 수행하고, 유망 후보를 신속히 찾으며, 규제 기준 보고서를 생성할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처를 통해 에이전트 행동을 맞춤화하고, 외부 API 또는 내부 데이터 저장소와 연동하며, 실시간 모니터링 대시보드를 통해 파이프라인 진행상황을 확인할 수 있습니다. 이로써 비용과 기간을 절감하면서 재현 가능하고 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있습니다.

Avalon-LLM은 여러 LLM 기반 에이전트를 조정된 환경에서 오케스트레이션할 수 있는 파이썬 기반의 멀티 에이전트 AI 프레임워크입니다. 각각의 에이전트는 웹 검색, 파일 작업, 맞춤 API 등 특정 도구를 구성하여 전문적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 맥락과 장기 지식을 저장하는 메모리 모듈, 의사 결정 능력을 향상시키는 사고의 연속(chain-of-thought) 추론, 에이전트 성능을 벤치마킹하는 내장 평가 파이프라인을 지원합니다. Avalon-LLM은 개발자가 모델 제공자, 툴킷, 메모리 저장소 등 컴포넌트를 쉽게 추가 또는 교체할 수 있는 모듈형 플러그인 시스템을 제공합니다. 간단한 구성 파일과 명령줄 인터페이스를 통해 연구, 개발, 프로덕션에 적합한 자율 AI 워크플로우를 배포하고 모니터링하며 확장할 수 있습니다.

Cognify는 사용자가 데이터 과학 목표를 정의하고 AI 에이전트가 무거운 작업을 처리하도록 할 수 있게 합니다. 에이전트는 코드 작성 및 디버깅, 데이터베이스 연결을 통해 인사이트를 얻고, 인터랙티브한 시각화 결과를 만들며, 보고서를 내보낼 수도 있습니다. 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 맞춤 API, 스케줄링 시스템, 클라우드 서비스의 기능을 확장할 수 있습니다. Cognify는 재현성, 협업 기능, 로깅 기능을 제공하여 에이전트의 결정과 출력을 추적할 수 있어 빠른 프로토타이핑과 운영 워크플로우에 적합합니다.

LinkAgent는 플러그인 가능한 컴포넌트로 구성된 경량 마이크로커널을 제공하며, 사용자는 언어 모델 백엔드, 검색 모듈, 외부 API를 도구로 등록한 후 내장된 플래너와 라우터를 사용하여 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 메모리 핸들러를 통해 문맥 지속 및 저장, 동적 도구 호출, 복잡한 다단계 추론을 위한 결정 로직을 지원합니다. 최소한의 코드로, 팀은 QA, 데이터 추출, 프로세스 오케스트레이션, 보고서 생성과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

Owl은 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트 생성에 도움을 주는 개발자 중심 툴킷을 제공합니다. 기본적으로, Owl은 추론을 위해 LLM을 활용하며, 외부 API 호출, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리를 위해 플러그인 시스템과 함께 작동합니다. 개발자는 간단한 TypeScript API를 사용하여 에이전트를 정의하고, 도구 세트와 메모리 모듈을 구성하여 상호작용 간 상태를 유지합니다. Owl의 런타임은 추론 루프를 조율하고, 도구 호출과 병렬 처리를 담당합니다. Node.js와 Deno 환경을 모두 지원하여 광범위한 플랫폼 호환성을 보장하며, 내장 로깅, 오류 처리, 확장 훅도 갖추고 있어 AI 기반 워크플로, 챗봇, 자동화된 어시스턴트의 프로토타입 제작과 배포를 간소화합니다.