Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

Agents with ADK는 대형 언어 모델로 구동되는 지능형 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 모듈형 에이전트 템플릿, 내장 메모리 관리, 도구 실행 인터페이스, 다중 에이전트 조정 기능을 포함하고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 기능이나 외부 API를 신속하게 연결하고, 계획 및 추론 체인을 구성하며, 에이전트 상호 작용을 모니터링할 수 있습니다. 이 프레임워크는 인기 있는 LLM 제공업체와의 통합을 지원하며, 로깅, 재시도 로직 및 프로덕션 배포를 위한 확장성도 제공합니다.

Flat AI는 MindsDB가 만든 최소 종속성의 파이썬 프레임워크로, 제품에 신속하게 AI 기능을 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 일관된 인터페이스를 통해 채팅, 문서 검색, QA, 텍스트 요약 등을 지원하며, 개발자는 OpenAI, Hugging Face, Anthropic 등 여러 LLM은 물론 인기 벡터 저장소에 인프라 관리 없이 연결할 수 있습니다. Flat AI는 프롬프트 템플릿, 배치 처리, 캐싱, 오류 처리, 멀티테넌시, 모니터링 기능을 기본 제공하여 웹 앱, 분석 도구, 자동화 워크플로우에서 확장 가능하고 안전한 AI 기능 배포를 가능하게 합니다.