Base OnChain Agent는 이더리움과 유사한 블록체인에 자율 AI 에이전트를 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. Web3를 통해 블록체인 노드에 연결하며, OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 토큰 전송이나 프로토콜별 로그와 같은 온체인 이벤트를 해석합니다. 에이전트는 자연어 프롬프트 또는 사전 정의된 전략을 처리하여 트랜잭션 실행 시기, 스마트 계약 함수 호출 또는 거버넌스 제안에 대한 응답을 결정할 수 있습니다. 개발자는 맞춤 이벤트 리스너, 오프체인 데이터 피드 통합, 안전한 키 관리를 위한 모듈 확장이 가능합니다. 이 솔루션은 최소한의 수작업 개입으로 유동성 제공, 차익 거래, 포트폴리오 재조정 등의 자동 DeFi 작업을 가능하게 합니다.

BeeAI Framework Py Starter는 AI 에이전트 생성의 시작을 빠르게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 Python 프로젝트입니다. 핵심 모듈은 에이전트 오케스트레이션, 기능 확장을 위한 플러그인 시스템, 주요 LLM API에 연결하기 위한 어댑터를 포함합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 대화 기억을 관리하며, 간단한 구성 파일을 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈성과 사용 편의성을 강조하며, 챗봇, 자동화 도우미, 데이터 처리 에이전트의 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.

Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

FastMCP는 외부 도구, 데이터 소스, 사용자 지정 프롬프트를 갖춘 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 클라이언트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 개발자는 Python으로 도구 클래스와 리소스 핸들러를 정의하고, 이를 FastMCP 서버에 등록하며, HTTP, STDIO 또는 SSE와 같은 전송 프로토콜을 사용하여 배포할 수 있습니다. 클라이언트 라이브러리는 비동기 인터페이스를 제공하여 어떤 MCP 서버와도 원활히 상호작용하며, AI 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 합니다.

Joylive Agent는 정교한 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. OpenAI GPT와 같은 LLM과의 원활한 통합, 세션 지속을 위한 구성 가능한 메모리 백엔드, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 에이전트 능력으로 노출하는 툴킷 매니저를 포함합니다. 이 프레임워크는 또한 내장된 체인 오브 생각 오케스트레이션, 다중 턴 대화 관리 및 손쉬운 배포를 위한 RESTful 서버를 포함합니다. Java 기반 코어는 기업 등급의 안정성을 보장하며, 팀이 빠르게 프로토타입을 개발하고 확장하며 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 어시스턴트를 확장할 수 있도록 합니다.

Multi-Agent-Seller는 AI 에이전트를 활용한 전자상거래 협상 시뮬레이션을 위한 모듈형 환경을 제공합니다. 동적 가격 책정, 시간 기반 양보, 유틸리티 기반 의사결정 등 맞춤형 협상 전략을 갖춘 구매자와 판매자 에이전트가 포함되어 있습니다. 사용자는 맞춤형 프로토콜, 메시지 형식, 시장 조건을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 세션 관리, 제안 추적, 결과 로그, 시각화 도구를 내장하여 에이전트 상호작용을 분석할 수 있게 합니다. 머신러닝 라이브러리와 쉽게 연동되어 강화학습이나 규칙 기반 에이전트 전략 개발도 지원합니다. 확장 가능한 구조로 새로운 에이전트 유형, 협상 규칙, 시각화 플러그인을 추가할 수 있습니다. Multi-Agent-Seller는 멀티에이전트 알고리즘 테스트, 협상 행동 연구, AI 및 전자상거래 개념 교육에 이상적입니다.

멀티에이전트 시스템은 분산 에이전트 기반 아키텍처의 생성, 구성, 실행을 간소화하도록 설계되었습니다. 개발자는 Java 클래스 내에서 에이전트 행동, 통신 온톨로지, 서비스 설명을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 컨테이너 설정, 메시지 전달, 생애주기 관리를 담당합니다. 표준 FIPA 프로토콜을 기반으로 P2P 협상, 협력 계획, 모듈 확장을 지원하며, 사용자는 단일 또는 네트워크 호스트에서 멀티에이전트 시나리오를 실행, 모니터링, 디버깅할 수 있어 연구, 교육, 소규모 배포에 적합합니다.

OpenSilver는 C# 및 XAML을 사용하여 현대적인 .NET 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 무료 오픈 소스 UI 프레임워크입니다. WPF 및 Silverlight 애플리케이션을 지원하고 레거시 Silverlight 기술로부터의 원활한 전환을 촉진합니다. 이 프레임워크는 100% 코드 재사용성을 보장하고 Blazor, React 및 Angular와 같은 다양한 현대적인 웹 기술과의 호환성을 제공하며, Visual Studio Code용 AI 강화 XAML 디자이너를 제공합니다. OpenSilver를 사용하면 개발자가 앱의 원래 모양과 느낌을 유지하면서 모든 브라우저와 장치에서 실행되는 크로스 플랫폼 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 마이그레이션 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

Promptix Python은 Python에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. pip를 통해 간단히 설치하고, 주요 LLM으로 구동되는 에이전트를 인스턴스화하며, 도메인별 도구를 등록하고, 인메모리 또는 영속 데이터 저장소를 구성하며, 다단계 의사 결정 루프를 오케스트레이션할 수 있습니다. SDK는 토큰 출력을 실시간으로 스트리밍하고, 로깅 또는 커스텀 처리를 위한 콜백 핸들러를 지원하며, 맥락을 유지하는 내부 메모리 모듈도 포함되어 있습니다. 개발자는 이 라이브러리를 활용하여 챗봇 어시스턴트, 자동화, 데이터 파이프라인 또는 연구용 에이전트를 몇 분 만에 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계로 모델 교체, 맞춤형 도구 추가, 메모리 백엔드 확장이 가능하여 다양한 AI 에이전트 사용 사례에 유연성을 제공합니다.

ToolAgents는 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 대형 언어 모델과 외부 도구를 통합하는 모듈식 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 문서 분석 등 작업의 엔드포인트를 통해 도구를 등록합니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고, LLM의 출력을 기반으로 도구를 동적으로 호출하거나 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 순차 및 병렬 작업 수행, 오류 처리, 사용자 정의 플러그인 확장을 지원하며, Python 기반 API를 통해 데이터를 검색하고 콘텐츠를 생성하며 스크립트를 실행하고 문서를 처리하는 지능형 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 간소화하여 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 자동화를 가능하게 합니다.

AAGPT는 확장 가능하고 오픈 소스인 AI 에이전트 프레임워크로, 자율 에이전트를 구축하도록 설계되었습니다. 고수준 목표 정의, 대화형 메모리 관리, 다단계 작업 계획, 외부 도구 또는 API와의 통합이 가능합니다. 간단한 구성 파일과 파이썬 SDK를 사용하여 에이전트의 동작을 맞춤화하고, 사용자 정의 행동을 정의하며, 데이터 소스와 상호작용하고 명령을 실행하며 과거 상호작용에서 학습하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

AI 기반 에이전트 기계 번역은 연구 및 개발을 위한 오픈소스 프레임워크로, 세 가지 핵심 에이전트(생성, 평가, 개선)가 협력하여 번역물을 만들고 평가하며 개선하는 시스템입니다. PyTorch와 트랜스포머 모델 위에서 작동하며, 감독 사전 학습, 강화 학습 최적화, 구성 가능한 에이전트 정책을 지원합니다. 표준 데이터셋으로 벤치마킹하고, BLEU 점수를 추적하며, 맞춤형 에이전트 또는 보상 함수를 통해 에이전트 간 협력을 탐구할 수 있습니다.

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.

HackerGCLASS Agent API는 AI 에이전트를 실행하는 RESTful 엔드포인트를 공개하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 지정 도구 통합, 프롬프트 템플릿 구성, 세션 간 에이전트 상태 및 메모리를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 조율하고, 복잡한 대화 흐름을 처리하며, 외부 서비스와의 연계를 지원합니다. Uvicorn 또는 기타 ASGI 서버를 통해 배포를 간소화하며, 플러그인 모듈로 확장할 수 있어 다양한 용도의 도메인 특화 AI 에이전트 빠른 제작이 가능합니다.

Agentic-AI는 OpenAI GPT와 같은 대형 언어 모델을 활용한 자율 에이전트 구축을 간소화하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 작업 계획, 메모리 지속성, 도구 통합을 위한 핵심 모듈을 제공하며, 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해할 수 있습니다. 플러그인 기반 맞춤형 도구(API, 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리 등)를 지원하여 외부 시스템과 상호작용하게 합니다. 사고 연쇄 추론 엔진이 계획과 실행 루프를 조율하고, 맥락에 따른 메모리 회수 및 동적 의사결정을 수행합니다. 개발자는 쉽게 에이전트 행동을 구성하고, 작업 로그를 감시하며, 기능을 확장하여 다양한 애플리케이션에 적합한 확장 가능하고 적응성 있는 AI 기반 자동화를 구현할 수 있습니다.

AI-Creator는 자연어로 상호작용하고 외부 도구를 활용하는 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트 생성을 위한 유연한 구조를 제공합니다. 이는 프롬프트 관리, 사유 체인, 세션 메모리 및 커스터마이징 가능한 파이프라인 모듈을 포함합니다. 개발자는 간단한 JSON 또는 코드 구성으로 에이전트 행동을 정의하고, API와 데이터베이스를 도구로 통합하며, 웹 서비스 또는 CLI 앱으로 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 확장성과 모듈성을 지원하여 챗봇, 가상 비서, 전문화된 디지털 워커의 프로토타입 작성에 적합합니다.

Autonomous Agents는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 인식, 추론, 행동과 같은 핵심 구성 요소를 추상화하여 사용자 정의 도구, 메모리, 전략을 정의할 수 있게 합니다. 에이전트는 다단계 작업을 자율적으로 계획하고, 외부 API를 질의하며, 사용자 정의 파서를 통해 결과를 처리하고, 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동적 도구 선택, 순차 및 병렬 작업 실행, 메모리 영속성을 지원하여 데이터 분석, 연구, 이메일 요약, 웹 스크래핑 등에 강력한 자동화를 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 다양한 LLM 제공자 및 사용자 모듈과의 통합이 용이합니다.

BotPlayers는 AI 기반 게임 플레이 에이전트의 개발과 배포를 간소화하는 데 목적이 있는 다목적 오픈 소스 프레임워크입니다. 화면 캡처, 웹 API 또는 맞춤 시뮬레이션 인터페이스를 지원하는 유연한 환경 추상화 계층이 특징이며, 봇이 다양한 게임과 상호작용할 수 있게 합니다. 내장 강화 학습 알고리즘, 유전 알고리즘, 규칙 기반 휴리스틱과 데이터 로깅, 모델 체크포인팅, 성능 시각화 도구를 포함합니다. 모듈형 플러그인 시스템을 통해 개발자는 센서, 행동, AI 정책을 Python 또는 Java로 맞춤화할 수 있습니다. YAML 기반 구성으로 빠른 프로토타이핑과 훈련, 평가를 위한 자동화 파이프라인도 제공합니다. Windows, Linux, macOS에서 지원되어 실험과 지능형 게임 에이전트의 생산을 가속화합니다.

Chatchat Lite는 브라우저에서 실행하도록 설계된 오픈소스 경량 채팅 UI 프레임워크로, OpenAI, Azure, 커스텀 HTTP 엔드포인트 및 로컬 언어 모델을 포함한 여러 AI 백엔드에 연결할 수 있습니다. 실시간 스트리밍 응답, Markdown 렌더링, 코드 블록 포맷, 테마 전환, 대화 히스토리 유지 기능을 제공하며, 개발자는 커스텀 플러그인, 환경별 구성 및 셀프 호스팅 또는 타사 AI 서비스에 적합하게 확장할 수 있어 프로토타입, 데모, 운영용 채팅 앱에 이상적입니다.