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.

NeXent는 YAML 또는 Python SDK를 통해 맞춤형 디지털 워커를 정의할 수 있는 유연한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 여러 LLM, 외부 API, 도구 체인을 모듈식 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 상태 유지 상호작용을 가능하게 하며, 모니터링 대시보드는 실시간 인사이트를 제공합니다. NeXent는 로컬과 클라우드 배포, Docker 컨테이너 지원 및 수평 확장을 통해 엔터프라이즈 워크로드를 처리합니다. 오픈 소스 설계는 확장성과 커뮤니티 기반 플러그인을 장려합니다.

RModel은 차세대 대화형 및 자율 애플리케이션 개발을 단순화하도록 설계된 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 어떤 LLM과도 통합 가능하며, 플러그인 도구 체인, 메모리 저장소, 동적 프롬프트 생성을 지원합니다. 내장된 계획 메커니즘, 맞춤형 도구 등록, 텔레메트리 기능으로, 정보 검색, 데이터 처리, 다중 도메인 의사결정 등의 작업을 수행하면서 상태 유지 대화, 비동기 실행, 사용자 정의 응답 핸들러, 안전한 컨텍스트 관리를 제공하며, 확장 가능한 클라우드 또는 온프레미스 배포를 지원합니다.

AgentMesh는 개별 AI 에이전트를 등록하고 동적으로 메시 네트워크로 연결할 수 있는 개발자 중심 프레임워크입니다. 각 에이전트는 LLM 프롬프트, 검색 또는 맞춤 논리와 같은 특정 작업에 특화할 수 있으며, AgentMesh는 라우팅, 부하 분산, 오류 처리 및 네트워크 전반의 텔레메트리를 처리합니다. 이를 통해 복잡한 다단계 워크플로우 구축, 에이전트 체인화, 수평 확장이 가능합니다. 플러그인 전송, 상태 저장 세션, 확장성 후크를 통해 AgentMesh는 강력하고 분산된 AI 에이전트 시스템의 구축을 빠르게 합니다.

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.