Agent-Baba는 특정 작업에 맞춘 자율 AI 에이전트를 생성하고 관리하기 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 능력 확장을 위한 플러그인 구조, 대화 맥락을 유지하는 메모리 시스템, 연속 작업 수행을 위한 워크플로우 자동화를 특징으로 합니다. 웹 스크래퍼, 데이터베이스, 맞춤 API 등 도구를 에이전트에 통합할 수 있습니다. YAML 또는 JSON 스키마를 통해 구성하는 방식으로 프레임워크를 쉽게 설정하며, 다중 에이전트 협업을 지원하고 성능과 로그를 추적하는 모니터링 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 반복적 개선과 원활한 배포를 지원합니다.

Agents-Deep-Research는 사용자 정의 목표를 하위 작업으로 분해하는 태스크 계획 엔진, 컨텍스트를 저장하고 검색하는 장기 메모리 모듈, 외부 API와 시뮬레이션 환경과 상호 작용할 수 있는 도구 통합 계층을 제공하여 자율 AI 에이전트 개발과 테스트를 간소화하도록 설계되었습니다. 또한 다양한 시나리오에서 에이전트 성능을 측정할 수 있는 평가 스크립트와 벤치마크 도구도 제공합니다. Python 위에 구축되고 다양한 LLM 백엔드에 적응 가능하며, 연구자와 개발자가 빠르게 새로운 에이전트 아키텍처를 프로토타입하고, 재현 가능한 실험을 수행하며, 제어된 환경에서 다양한 계획 전략을 비교할 수 있도록 합니다.

ai-agents-trial은 LLM을 사용하여 자율 AI 에이전트를 구축하는 방식을 보여주는 오픈소스 Python 프로젝트입니다. 에이전트 계획, 도구 호출(예: 웹 검색, 계산기) 및 메모리 관리를 위한 모듈화된 추상화를 제공합니다. 개발자는 사용자 정의 도구를 정의하고, 여러 단계를 거치는 작업을 연결하며, 세션 간 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 이 코드베이스는 OpenAI API와 보조 유틸리티를 사용하여 워크플로우를 오케스트레이션하며, 채팅 기반 어시스턴트, 연구용 봇 또는 도메인별 자동화 에이전트의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다. 확장 포인트를 통해 새로운 커넥터와 데이터 소스를 추가할 수 있으며, 핵심 로직은 변경하지 않습니다.

이 프로젝트는 OpenAI의 Autogen 프레임워크와 Streamlit 프론트엔드를 활용한 완전한 기능의 고객 서비스 AI 에이전트를 선보입니다. 사용자 문의는 맞춤형 에이전트 파이프라인을 통해 라우팅되고, 대화 컨텍스트를 유지하며, 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 개발자는 리포지토리를 쉽게 복제하고, OpenAI API 키를 설정하며, 웹 UI를 실행하여 봇의 기능을 테스트 또는 확장할 수 있습니다. 코드는 프롬프트 설계, 응답 처리, 외부 서비스와의 통합을 위한 명확한 구성 포인트를 포함하며, 고객 지원 챗봇, 헬프데스크 자동화 또는 내부 Q&A 도우미 개발에 적합한 다목적 기반입니다.