AI-Agents는 자율 AI 기반 에이전트를 만들기 위한 유연하고 모듈화된 플랫폼입니다. 개발자는 에이전트의 목표를 정의하고, 작업을 연쇄하고, 세션 간에 맥락 정보를 저장하고 검색하는 메모리 모듈을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 주요 LLM과 API 키를 통해 통합되어, 에이전트가 출력물을 생성, 평가 및 수정할 수 있도록 합니다. 사용자 정의 가능한 도구 및 플러그인 지원을 통해 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리, 보고 도구와 같은 외부 서비스와 상호작용할 수 있습니다. 명확한 계획, 실행, 피드백 루프를 위한 추상화를 통해 AI-Agents는 지능형 자동화 워크플로의 프로토타이핑과 배포를 가속화합니다.

AgenticIR(Agentic Information Retrieval)는 LLM 기반 에이전트가 자율적으로 IR 워크플로우를 계획하고 실행하는 모듈형 프레임워크입니다. 쿼리 생성자, 문서 검색기, 요약기 등의 에이전트 역할을 정의하고, 이를 사용자 지정 가능한 시퀀스에서 실행할 수 있습니다. 에이전트는 원시 텍스트를 수집하고, 중간 결과를 바탕으로 쿼리를 개선하며, 추출된 구절을 간결한 요약으로 병합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 반복적 웹 검색, API 기반 데이터 수집, 로컬 문서 파싱 등 다단계 파이프라인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 파라미터를 조정하고, 다양한 LLM을 통합하며, 동작 정책을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 또한, 로그 기록, 오류 처리, 병렬 에이전트 실행을 제공하여 대규모 정보 수집이 즉각적으로 가능합니다. 최소한의 코드로 연구자와 엔지니어는 자율 검색 시스템의 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

AgileGPT는 애자일 코칭 관행을 향상시키기 위해 설계된 혁신적인 AI 주도의 플랫폼입니다. 사용자 스토리에서 OKR에 이르는 애자일 아티팩트 템플릿의 모음을 팀에 제공하고 데이터 기반의 분석을 제공합니다. 이 플랫폼은 세속적인 작업을 자동화하고 향상된 커뮤니케이션을 촉진하며 팀의 생산성을 극대화하기 위해 통찰력 있는 분석을 제공합니다. 모든 애자일 프레임워크에 적합하며, 팀이 작업 흐름을 개선하고 프로젝트 관리를 간소화하며 최상의 애자일 관행을 효과적으로 구현하는 데 유용한 도구입니다.

Canny는 다양한 출처로부터 피드백을 중앙 집중화, 분석 및 우선순위를 매길 수 있는 완전한 고객 피드백 플랫폼입니다. 이를 통해 로드맵을 구축하고 청중과 업데이트를 공유할 수 있습니다. 피드백 수집, 분석, 우선순위 지정 및 공유와 같은 기능을 통해 Canny는 고객의 요구를 이해하고 행동함으로써 더 나은 제품을 구축하는 데 도움을 줍니다. Jira, Salesforce 및 Hubspot과 같은 도구와 통합하여 피드백을 수익 영향과 연결하고 팀의 작업 흐름을 원활하게 유지하는 기능을 제공합니다.

Langtrace는 개발자가 대규모 언어 모델 애플리케이션을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 되는 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. OpenTelemetry 표준을 활용하여 다양한 출처에서 추적을 수집하고 성능 지표에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 도구는 트렌드, 이상 또는 개선 영역을 식별하는 데 도움을 주어 애플리케이션을 더욱 효율적이고 신뢰성 높게 만듭니다. 팀이 자동 평가 및 피드백 루프를 설정하도록 하여 LLM 애플리케이션 개발 및 개선 프로세스를 혁신적으로 간소화하도록 돕습니다.

ManasAI는 내장된 상태와 모듈형 구성요소를 갖춘 자율 AI 에이전트 생성을 가능하게 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 에이전트 추론, 단기 및 장기 메모리, 외부 도구 및 API 통합, 메시지 기반 이벤트 처리, 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대한 핵심 추상화를 제공합니다. 에이전트는 컨텍스트 관리, 작업 실행, 재시도 처리, 피드백 수집에 대한 구성을 할 수 있으며, 플러그인 방식의 아키텍처로 개발자는 메모리 백엔드, 도구, 오케스트레이터를 특정 워크플로우에 맞게 조정할 수 있어 챗봇, 디지털 워커, 지속적인 컨텍스트와 복잡한 상호작용이 필요한 자동화 파이프라인의 프로토타입 제작에 이상적입니다.

Meta-Agent-with-More-Agents는 복수의 전문 하위 에이전트가 협력하는 메타 에이전트 아키텍처를 구현하는 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain을 이용한 에이전트 조정과 OpenAI API를 활용한 자연어처리를 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 감정 분석, 의사 결정 또는 콘텐츠 생성과 같은 맞춤형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 메타 에이전트는 작업 분해, 목표 배분, 결과 수집, 피드백 루프로 결과를 반복적으로 개선합니다. 모듈형 설계로 병렬 처리, 로깅, 에러 핸들링을 지원하며, 다단계 워크플로우, 연구 파이프라인, 역동적 의사결정 지원 시스템을 자동화하는 데 적합합니다. 에이전트 간 통신과 라이프사이클 관리를 추상화하여 견고한 분산 AI 시스템 구축을 용이하게 합니다.

SCOUT-2는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 자율 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 목표 분해, 작업 계획, 실행 엔진, 피드백 기반 반성 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 상위 목표를 정의하면 SCOUT-2는 자동으로 작업 트리를 생성하고, 작업자를 배치하여 실행하며, 진행 상황을 모니터링하고 결과에 따라 작업을 수정합니다. OpenAI API와 통합되며, 맞춤 프롬프트와 템플릿으로 확장하여 다양한 워크플로를 지원할 수 있습니다.

펜타기는 다양한 비즈니스 시나리오에 맞게 지능형 대화형 에이전트를 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. 시각적 플로우 빌더를 사용하여 의도, 엔터티, 응답 행동을 정의하세요. 외부 API와의 통합으로 동적 데이터 검색과 자동 작업 실행이 가능합니다. 웹 채팅 위젯, 메시징 앱 또는 모바일 SDK에 에이전트를 배포하고, 내장된 분석 대시보드를 통해 성능을 모니터링하여 대화와 에이전트 효과를 최적화하세요.