ByteChef는 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트 프로파일을 정의하고, 사용자 정의 기술 플러그인을 첨부하며, 시각적 웹 IDE 또는 SDK를 통해 다중 에이전트 워크플로우를 조정합니다. 주요 LLM 공급자(OpenAI, Cohere, 사설 호스팅 모델) 및 외부 API와 연동됩니다. 내장된 디버깅, 로깅, 관측성 도구를 활용하여 반복 작업이 간편합니다. 프로젝트는 Docker 서비스 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있어, 고객 지원, 데이터 분석, 자동화를 위한 확장 가능하고 생산 단계에 적합한 AI 에이전트로 활용됩니다.

LazyLLM은 외부 API 또는 맞춤 유틸리티와의 연동을 지원합니다. 에이전트는 정의된 작업을 순차 또는 분기 워크플로를 통해 수행하며, 동기 또는 비동기 작업을 지원합니다. LazyLLM은 내장 로그, 테스트 유틸리티, 프롬프트 또는 검색 전략을 사용자 지정할 수 있는 확장 포인트도 제공합니다. 이 프레임워크는 LLM 호출, 메모리 관리, 도구 실행의 기본 조정을 담당하여, 적은 코드로 빠른 프로토타이핑과 인텔리전트 어시스턴트, 채팅봇, 자동화 스크립트 배포를 가능하게 합니다.

autogen4j는 자율형 AI 에이전트 구축의 복잡성을 추상화하는 경량 Java 라이브러리입니다. 계획, 메모리 저장 및 행동 실행을 위한 핵심 모듈을 제공하여, 고수준 목표를 순차적 하위 작업으로 분해할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Anthropic 등 여러 LLM 제공자와 통합되며, 커스텀 도구(HTTP 클라이언트, 데이터베이스 커넥터, 파일 I/O) 등록도 지원합니다. 개발자는 유창한 DSL 또는 애노테이션을 통해 에이전트를 정의하고, 데이터 강화, 자동 보고서, 대화형 봇을 위한 파이프라인을 빠르게 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 시스템으로 다양한 애플리케이션에서 유연성을 보장합니다.