CartographAI의 Sherpa는 지능형 어시스턴트와 자동화 워크플로우 생성을 간소화하는 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 이는 개발자가 사용자 입력을 해석하고, 적절한 LLM 엔드포인트 또는 외부 API를 선택하며, 문서 요약, 데이터 검색, 대화형 Q&A와 같은 복잡한 작업을 조율하는 에이전트를 정의할 수 있게 합니다. 플러그인 아키텍처를 통해 맞춤형 도구, 메모리 저장소, 라우팅 전략을 쉽게 통합하여 응답 관련성과 비용을 최적화할 수 있습니다. 사용자는 의미 검색, 텍스트 분석 또는 코드 생성과 같은 각 모듈이 고유한 기능을 수행하는 다중 단계 파이프라인을 구성할 수 있으며, Sherpa는 컨텍스트 전달과 폴백 로직을 관리합니다. 이 모듈식 접근 방식은 프로토타입 개발을 가속화하고 유지보수성을 높이며, 다양한 응용 분야를 위한 확장 가능한 AI 기반 솔루션 구축을 지원합니다.

Simple-Agent는 Python으로 작성된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, OpenAI API를 활용하여 모듈식 대화 에이전트를 만듭니다. 개발자는 도구 호출이 가능하고, 상호작용 간 맥락 메모리를 유지하며, 기술 모듈을 통해 에이전트의 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 요청 라우팅, 행동 계획 및 도구 실행을 처리하여 도메인별 로직에 집중할 수 있게 합니다. 내장된 로깅 및 오류 처리 기능으로 Simple-Agent는 AI 기반 채팅로봇, 자동화 도우미 및 의사 결정 지원 도구 개발을 가속화합니다. 커스텀 API 및 데이터 소스와의 간편한 통합, 비동기 도구 호출 지원, 간단한 구성 인터페이스를 제공합니다. 고객 지원, 데이터 분석, 자동화 등 AI 에이전트 프로토타입 제작에 활용할 수 있습니다. 모듈화된 아키텍처로 핵심 로직 변경 없이 새로운 기능을 추가하기 쉽습니다. 커뮤니티의 기여와 문서 지원으로, Simple-Agent는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합하며 빠른 지능형 에이전트 배포를 목표로 합니다.

ChatStreamAiAgent는 생성되는 토큰을 실시간으로 스트리밍하는 경량 파이썬 툴킷을 개발자에게 제공합니다. 여러 LLM 공급자를 지원하며, 비동기 이벤트 후크와 웹 또는 콘솔 애플리케이션에 쉽고 빠르게 통합할 수 있습니다. 내장된 컨텍스트 관리와 프롬프트 템플릿을 통해 팀은 대화형 어시스턴트, 고객 지원 봇 또는 인터랙티브 튜토리얼을 신속히 프로토타입으로 개발하면서 낮은 지연 시간과 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.

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.

Kin Kernel은 AI 기반 디지털 워커를 구성하기 위한 경량 오픈소스 커널 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 조율하고, 컨텍스트 메모리를 관리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 통합하는 통합 시스템을 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처로 비동기 작업 실행, 세션 추적, 확장 가능한 플러그인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 기능 등록, 멀티-LLM 라우팅 구성을 통해 데이터 추출에서 고객 지원까지 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모니터링과 디버깅을 용이하게 하는 내장 로깅 및 오류 처리 기능도 포함되어 있습니다. 유연성을 갖춘 Kin Kernel은 웹 서비스, 마이크로서비스 또는 독립형 Python 애플리케이션에 통합 가능하며, 조직이 견고한 AI 에이전트를 대규모 배포할 수 있도록 설계되었습니다.

OmniSteward는 Python 기반의 모듈식 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, OpenAI, 로컬 LLM에 연결되고 사용자 정의 모델도 지원합니다. 맥락 저장용 메모리 모듈, API 호출, 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리용 도구킷을 제공합니다. 사용자는 프롬프트, 워크플로우, 트리거를 포함한 에이전트 템플릿을 정의합니다. 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 오케스트레이션하고 대화 기록을 관리하며 파이프라인을 통해 작업을 자동화합니다. 또한 로깅, 모니터링 대시보드, 플러그인 아키텍처, 타사 서비스와의 통합도 포함됩니다. OmniSteward는 연구, 운영, 마케팅 등 도메인 전용 도우미 개발을 간소화하며 유연성, 확장성, 오픈소스 투명성을 제공합니다.

AgentInteraction은 대규모 언어 모델을 사용한 다중 에이전트 상호작용을 시뮬레이션, 조율, 평가하기 위해 설계된 개발자 중심 Python 프레임워크입니다. 사용자 정의 에이전트 역할을 정의하고, 중앙 관리자를 통해 대화 흐름을 제어하며, 일관된 API를 통해 어떤 LLM 공급자와도 통합할 수 있습니다. 메시지 라우팅, 컨텍스트 관리, 성능 분석 같은 기능으로 AgentInteraction은 협력 또는 경쟁 에이전트 아키텍처 실험을 간소화하며, 복잡한 대화 시나리오의 프로토타이핑과 성공률 측정을 용이하게 만듭니다.

AI Agents는 지능형 소프트웨어 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 포괄적인 파이썬 프레임워크입니다. 웹 검색, 파일 입출력, 맞춤 API 등 외부 서비스를 통합하기 위한 플러그 앤 플레이 툴킷을 제공합니다. 내장된 메모리 모듈로, 에이전트는 상호작용 간 컨텍스트를 유지하여 고급 다단계 추론과 지속적인 대화를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 OpenAI를 비롯한 여러 LLM 제공자를 지원하며 개발자는 모델을 쉽게 전환하거나 결합할 수 있습니다. 사용자는 작업을 정의하고 도구 및 메모리 정책을 할당하며, 핵심 엔진은 프롬프트 생성, 도구 호출, 응답 파싱을 조율하여 원활한 에이전트 작동을 수행합니다.

Agentfy는 LLM, 메모리 백엔드, 도구 통합을 결합하여 일관된 런타임을 제공하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 클래스를 사용하여 에이전트의 행동을 선언하고, 도구(REST API, 데이터베이스, 유틸리티)를 등록하며, 로컬, Redis, SQL와 같은 메모리 저장소를 선택합니다. 프레임워크는 프롬프트, 행동, 도구 호출, 컨텍스트 관리를 오케스트레이션하여 작업을 자동화합니다. 내장된 CLI와 Docker 지원으로 클라우드, 엣지 또는 데스크탑 환경에 한 단계로 배포할 수 있습니다.

CL4R1T4S는 Agent, Memory, Tools, Chain과 같은 핵심 추상화를 제공하여 개발자가 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. 에이전트는 LLM을 활용하여 입력 처리, 외부 기능 호출, 세션 간 컨텍스트 유지가 가능합니다. Memory 모듈은 대화 기록 또는 도메인 지식을 저장할 수 있습니다. Tools는 API 호출을 래핑하여 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있게 합니다. Chain은 문서 분석, 데이터 추출, 반복 조회 등 복잡한 작업을 위한 순차적 단계를 정의합니다. 프레임워크는 프롬프트 템플릿, 함수 호출, 오류 처리를 투명하게 처리합니다. CL4R1T4S를 통해 팀은 챗봇, 자동화, 의사 결정 지원 시스템을 프로토타입할 수 있으며, Clojure의 함수형 패러다임과 풍부한 생태계를 활용할 수 있습니다.

CUPCAKE AGI(Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence)는 언어 모델, 메모리, 외부 도구를 결합하여 자율 에이전트 구축을 단순화하는 유연한 Python 프레임워크입니다. 목표 플래너, 모델 실행기, 메모리 관리자 등 핵심 모듈을 갖추고 있으며, 상호작용 간 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. API, 데이터베이스 또는 커스텀 툴킷과 통합하기 위해 플러그인을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 워크플로를 모두 지원하여 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 배포에 이상적입니다.

Dialogflow Fulfillment 라이브러리는 webhook을 통해 Dialogflow 에이전트와 사용자 백엔드 로직을 연결하는 구조화된 방법을 제공합니다. 내장된 응답 빌더(카드, 추천 칩, 빠른 답변, 페이로드)를 제공하며, 컨텍스트 관리와 파라미터 추출도 지원합니다. 개발자는 간결한 맵에 의도 핸들러를 정의하고, 미들웨어를 활용하며, Google Actions와.voice 지원이 가능합니다. 배포는 Google Cloud Functions를 통해 손쉽게 수행되어 확장 가능하고 안전하며 유지보수 용이합니다.

e2e-chainlit-chatbot은 Chainlit을 이용한 대화형 AI 에이전트의 전체 개발 라이프사이클을 보여주는 샘플 프로젝트입니다. 저장소에는 인터랙티브한 채팅 인터페이스를 호스팅하는 로컬 웹 서버, 응답을 위한 대형 언어 모델 연동, 메시지 간 대화 맥락 관리에 대한 엔드투엔드 코드가 포함되어 있습니다. 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿, 멀티 에이전트 워크플로우, 실시간 스트리밍 응답이 특징입니다. 개발자는 API 키를 설정하고, 모델 파라미터를 조정하며, 커스텀 로직 또는 통합으로 시스템을 확장할 수 있습니다. 의존성을 최소화하고 명확한 문서화로, 이 프로젝트는 AI 기반 챗봇 실험을 가속화하며, 프로덕션 용 대화형 도우미의 견고한 기반을 제공합니다. 프론트엔드 구성요소 커스터마이징, 로깅 및 오류 처리 예제도 포함되어 있으며, 클라우드 플랫폼과 원활하게 연동할 수 있도록 설계되어 프로토타입과 프로덕션 모두에 적합합니다.

Embabel Agent는 Node.js와 브라우저 환경에서 AI 에이전트를 구축하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 개발자는 HTTP 페처, 데이터베이스 커넥터 또는 맞춤형 함수와 같은 도구를 정의하고, 간단한 JSON 또는 자바스크립트 클래스를 통해 에이전트의 동작을 구성합니다. 이 프레임워크는 대화의 기록을 유지하며, 쿼리를 적절한 도구로 라우팅하고, 플러그인 확장을 지원합니다. Embabel Agent는 역동적인 기능을 갖춘 챗봇, 여러 API와 상호작용하는 자동화 도우미, 실시간 AI 호출 조율이 필요한 연구 프로토타입 제작에 적합합니다.

Ernie Bot Agent는 Baidu ERNIE Bot를 사용하여 AI 기반 대화 에이전트를 신속하게 생성할 수 있도록 설계된 개발자 프레임워크입니다. API 호출, 프롬프트 템플릿, 메모리 관리, 도구 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 이 SDK는 컨텍스트 인식을 갖춘 다중 턴 대화, 작업 실행을 위한 맞춤 워크플로우, 도메인별 확장을 위한 플러그인 시스템을 지원합니다. 내장 로깅, 오류 처리, 구성 옵션으로 보일러플레이트 코드를 줄이고, 챗봇, 가상 비서, 자동화 스크립트의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

Kaizen은 자동화된 LLM 기반 에이전트의 생성 및 관리를 간단하게 하는 고급 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다단계 워크플로우 정의, API를 통한 외부 도구 통합, 상태 유지를 위한 메모리 버퍼 저장이 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 파이프라인 빌더는 프롬프트 연결, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리를 하나의 조율된 실행 내에서 수행할 수 있게 합니다. 내장된 로깅과 모니터링 대시보드는 에이전트 성능과 리소스 사용에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 개발자는 클라우드 또는 온프레미스 환경에 에이전트를 배포할 수 있으며 자동 확장도 지원합니다. LLM과의 상호작용 및 운영상의 문제를 추상화하여 Kaizen은 고객 지원, 연구, DevOps 등 다양한 분야에서 빠른 프로토타입 제작, 테스트 및 확장을 가능하게 합니다.

LLMFlow는 복잡한 언어 모델 워크플로우를 설계, 테스트, 배포하는 선언적 방식을 제공합니다. 개발자는 프롬프트 또는 액션을 나타내는 노드를 만들고, 조건 또는 외부 도구 결과에 따라 분기하는 플로우로 체인합니다. 내장된 메모리 관리는 단계 간 맥락을 추적하며, 어댑터는 OpenAI, Hugging Face 등과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 플러그인을 통해 맞춤형 도구 또는 데이터 소스의 기능을 확장할 수 있습니다. 로컬, 컨테이너, 서버리스로 플로우를 실행하며, 사용 사례에는 대화형 에이전트, 자동 보고서 생성, 데이터 추출 파이프라인이 포함됩니다. 투명한 실행과 로깅을 제공합니다.

Bitte AI Agents는 자율 AI 비서의 제작을 간소화하도록 설계된 엔드투엔드 에이전트 개발 프레임워크입니다. 에이전트 역할을 정의하고, 메모리 저장소를 구성하며, 외부 API 또는 맞춤형 도구를 통합하고, 다단계 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 개발자는 플랫폼 SDK를 사용하여 어떤 환경에서도 에이전트를 구축, 테스트, 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트 관리, 대화 기록, 보안 제어를 기본 제공하여 고객 서비스 자동화, 데이터 인사이트, 콘텐츠 생성과 같은 유스케이스에 신속한 반복과 확장 가능한 배포를 지원합니다.

OLI(OpenAI Logic Interpreter)는 OpenAI API를 활용하여 웹 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 생성을 간소화하도록 설계된 클라이언트 사이드 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 프롬프트에 따라 지능적으로 선택되는 맞춤 함수를 정의하고, 여러 상호작용에서 일관된 상태를 유지하기 위해 대화 컨텍스트를 관리하며, 예약이나 보고서 생성과 같은 복잡한 워크플로우를 위해 API 호출을 체인할 수 있습니다. 또한, OLI는 응답 파싱, 오류 처리, 웹훅 또는 REST 엔드포인트를 통한 타사 서비스 통합을 위한 유틸리티를 포함합니다. 완전 모듈식이고 오픈소스이기 때문에 팀은 에이전트 행동을 사용자 정의하고, 새로운 기능을 추가하며, 백엔드 의존성 없이 모든 웹 플랫폼에 OLI 에이전트를 배포할 수 있습니다. OLI는 대화형 UI와 자동화 개발을 가속화합니다.

AgentSea AI Hub는 엔드투엔드 에이전트 개발 및 관리를 간소화하는 강력한 AI 플랫폼 및 프레임워크입니다. 드래그 앤 드롭 시각적 빌더를 통해 에이전트 페르소나, 대화 흐름, 맞춤형 기술을 복잡한 코딩 없이 설계할 수 있습니다. 개발자는 외부 API, 지식 베이스, 데이터베이스를 통합할 수 있으며, 내장된 메모리 관리 모듈이 세션 간 맥락을 보존합니다. 플랫폼은 웹, 모바일, 채팅, 음성, 이메일 등 다중 채널 배포를 지원하여 원활한 사용자 상호작용을 보장하며, 성능 모니터링, A/B 테스트, 버전 관리를 통해 지속적인 개선이 가능합니다. 역할 기반 액세스 제어와 협업 워크스페이스를 통해 팀은 복잡한 에이전트 프로젝트를 효율적으로 조율할 수 있습니다. AgentSea AI Hub는 디지털 작업자 생성 가속화, 반복 작업 자동화, 지능형 자동화를 통한 고객 참여 향상을 지원합니다.