SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.

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.

Agent Script는 대규모 언어 모델에 선언적 스크립팅 레이어를 제공하여 YAML 또는 JSON 스크립트를 작성해 에이전트 워크플로우, 도구 호출, 메모리 사용을 정의할 수 있습니다. OpenAI, 로컬 LLM 또는 기타 제공자를 플러그인하고, 외부 API를 도구로 연결하며, 장기 메모리 백엔드를 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 맥락 관리, 비동기 실행, 상세 로그를 기본 제공하며, 적은 코드로 챗봇, RPA 워크플로우, 데이터 추출 에이전트 또는 사용자 정의 제어 루프의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있어 AI 기반 자동화의 구축, 테스트, 배포를 용이하게 합니다.

agent-steps는 복잡한 작업을 디스크리트하고 재사용 가능한 단계로 분해하여 AI 에이전트 개발을 간소화하는 Python 단계 오케스트레이션 프레임워크입니다. 각 단계는 언어 모델 호출, 데이터 변환 수행 또는 외부 API 호출과 같은 특정 작업을 캡슐화하며, 이후 단계에 컨텍스트를 전달할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 확장 가능한 파이프라인을 가능하게 합니다. 내장된 로깅과 디버깅 유틸리티는 단계 실행의 투명성을 제공하며, 모듈형 아키텍처는 유지보수성을 촉진합니다. 사용자들은 맞춤형 단계 유형을 정의하고 워크플로우에 연결하며, 기존 Python 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. agent-steps는 챗봇, 자동화된 데이터 파이프라인, 의사결정 지원 시스템 등 다단계 AI 솔루션 구축에 적합합니다.

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.

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.

ExampleAgent는 AI 기반 도우미 제작을 가속화하기 위해 설계된 개발자 중심의 툴킷입니다. OpenAI의 GPT 모델과 직접 연동하여 자연어 이해와 생성을 처리하며, 사용자 정의 도구 또는 API를 추가할 수 있는 플러그인 시스템도 제공합니다. 이 프레임워크는 대화 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 관리하여 정보 검색, 작업 자동화, 의사 결정 워크플로우를 수행할 수 있게 합니다. 명확한 코드 템플릿, 문서, 예제와 함께 팀은 챗봇, 데이터 추출, 일정 관리 등 도메인 별 에이전트를 신속하게 프로토타이핑할 수 있습니다.

Gemini Agent Cookbook은 Google의 Gemini 언어 모델을 기반으로 하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 다양한 실습 예제와 도구 모음입니다. 여러 단계의 추론 체인 오케스트레이션, 외부 API 동적 호출, 데이터 검색을 위한 도구 통합, 대화 흐름 관리 등의 샘플 코드를 포함하며, 오류 처리, 맥락 관리, 프롬프트 설계의 모범 사례를 보여줍니다. 이 책은 자율 채팅봇, 작업 자동화, 의사결정 지원 시스템과 같은 사용 사례를 지원하며, 개발자들이 사용자 요청 해석, 실시간 데이터 수집, 계산 수행, 형식화된 출력 생성이 가능한 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있도록 안내합니다. 이 레시피를 따르면 엔지니어는 에이전트 프로토타이핑을 가속화하고 다양한 분야에서 강력한 AI 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

Magi MDA는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크로, 자율 에이전트의 생성과 배포를 간소화합니다. 핵심 구성요소인 플래너, 실행기, 인터프리터, 메모리를 노출하며, 이를 맞춤형 파이프라인으로 조립할 수 있습니다. 사용자들은 텍스트 생성을 위해 널리 사용되는 LLM 공급자와 연결하고, 지식 보강을 위한 검색 모듈을 추가하며, 특수 작업을 위한 임의의 도구 또는 API와 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 추론, 도구 라우팅, 컨텍스트 관리를 자동으로 처리하여 팀이 오케스트레이션 보일러플레이트 대신 도메인 로직에 집중할 수 있게 합니다.

Noema Declarative AI는 개발자와 연구자가 고수준의 선언적 방식으로 AI 에이전트와 워크플로우를 지정할 수 있게 합니다. YAML 또는 JSON 구성 파일을 작성하여 에이전트, 프롬프트, 도구, 메모리 모듈을 정의합니다. 그런 다음 Noema 런타임이 이 정의를 파싱하고, 언어 모델을 로드하며, 파이프라인의 각 단계를 실행하고, 상태와 컨텍스트를 처리하며, 구조화된 결과를 반환합니다. 이 접근법은 불필요한 코드를 줄이고 재현성을 높이며, 로직과 실행을 분리하여 챗봇, 자동화 스크립트, 연구 실험의 프로토타이핑에 이상적입니다.

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.

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.

Symbol-LLM은 상징적 메모리 저장소로 보강된 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트 구축을 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 복잡한 작업을 분해하는 플래너, 도구를 호출하는 이그제큐터, 그리고 상호작용 전체에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템이 포함되어 있습니다. 웹 검색, 계산기, 코드 실행과 같은 내장 도구 및 사용자 정의 도구의 간단한 API를 통해 다양한 분야(연구, 고객 지원, 워크플로우 자동화)에 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

Neuron AI는 강력한 AI 에이전트 생성, 배포, 관리를 위한 엔드 투 엔드 서버리스 플랫폼입니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 주요 LLM 공급자를 지원하며, 다중 모델 파이프라인, 대화 컨텍스트 처리, 자동화 워크플로우를 저코드 인터페이스 또는 SDK를 통해 실현합니다. 내장 데이터 수집, 벡터 검색, 플러그인 연동으로 지식 확보와 서비스 오케스트레이션을 간소화합니다. 자가 확장 인프라와 모니터링 대시보드는 성능과 신뢰성을 보장하며, 엔터프라이즈 수준의 챗봇, 가상 비서, 자동화 데이터 처리 봇에 적합합니다.

Yoo.ai는 엔터프라이즈 AI 에이전트의 전체 수명 주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자들은 시각적 저코드 인터페이스를 사용하여 대화 흐름을 맞춤화하고, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 계층을 구성하며, CRM, 지식베이스, 서드파티 API와 연결하여 실시간 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 보안 제어, 역할 기반 접근제어, 온프레미스 또는 클라우드 배포 옵션과 함께 규정 준수를 충족합니다. 고급 워크플로우 자동화 기능을 통해 에이전트는 비즈니스 프로세스를 트리거하고, 알림을 보내며, 보고서를 생성할 수 있습니다. Yoo.ai는 사용자 인터랙션을 추적하고, 대화 병목 현상을 식별하며, 에이전트 성능을 지속적으로 향상시키는 분석 대시보드도 제공합니다. 개발자는 Python 또는 Node.js로 커스텀 기능을 작성하여 확장할 수 있으며, Slack, Microsoft Teams, 웹 채팅 위젯과 연동하거나 버전 관리, A/B 테스트, 자동 모니터링을 활용하여 확장성과 신뢰성을 갖춘 배포를 수행할 수 있습니다.

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.