MASlite는 에이전트 클래스를 생성하고 행동을 등록하며, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 처리하는 명확한 API를 제공합니다. 에이전트 작업을 관리하는 스케줄러, 상호작용을 시뮬레이션하는 환경 모델링, 핵심 기능 확장을 위한 플러그인 시스템을 포함합니다. 개발자는 에이전트 라이프사이클 메서드를 정의하고, 채널을 통해 에이전트를 연결하며, 헤드리스 모드 또는 시각화 도구와 통합하여 빠르게 다중 에이전트 시나리오를 프로토타이핑할 수 있습니다.

OpenAI Agent Swarm은 다양한 작업에 걸쳐 여러 GPT 기반 에이전트의 조정을 간소화하도록 설계된 모듈형 프레임워크입니다. 각 에이전트는 독립적으로 작동하며, 사용자 정의 가능 프롬프트와 역할 정의를 갖고 있습니다. Swarm 핵심은 에이전트 수명 주기, 메시지 전달 및 작업 스케줄링을 관리합니다. 이 플랫폼은 복잡한 워크플로우 정의, 실시간 에이전트 상호작용 모니터링, 결과를 일관된 출력으로 집계하는 도구를 포함합니다. 전문화된 에이전트에 워크로드를 분산시킴으로써 콘텐츠 생성, 연구 분석, 자동 디버깅, 데이터 요약 등 복잡한 문제 해결 시나리오를 처리할 수 있습니다. OpenAI API와 원활히 통합되어 개발자가 오케스트레이션 인프라를 구축하지 않고도 다중 에이전트 시스템을 빠르게 배포할 수 있습니다.

Java Action Generic은 Java에서 자율 에이전트 행동을 구현할 수 있는 경량화된 모듈식 라이브러리입니다. 이 액션들은 에이전트가 실행, 스케줄링, 런타임에서 조합할 수 있는 매개변수화된 작업 유닛입니다. 프레임워크는 일관된 액션 인터페이스를 제공하여 사용자 정의 액션 생성, 액션 매개변수 처리, LightJason의 에이전트 라이프사이클 관리를 통합할 수 있습니다. 이벤트 기반 실행 및 병행 지원으로, 에이전트는 동적 의사 결정, 외부 서비스와의 상호 작용, 복잡한 행동 조정 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 재사용성과 모듈화 설계를 촉진하여 연구, 시뮬레이션, IoT, 게임 AI 등 모든 JVM지원 플랫폼에서 활용 가능합니다.

uAgents는 개발자가 자율적이고 분산된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 모듈형 JavaScript 프레임워크로, 이 에이전트들은 피어를 발견하고 메시지를 교환하며 작업에 협력하고 학습을 통해 적응합니다. 에이전트는 libp2p 기반의 가십 프로토콜을 사용하여 통신하며, 온체인 등록소를 통해 능력을 등록하고, 스마트 계약으로 서비스 수준 계약을 협상합니다. 핵심 라이브러리는 에이전트의 수명 이벤트, 메시지 라우팅, 강화 학습 및 시장 기반 작업 할당과 같은 확장 가능한 동작을 처리합니다. 맞춤형 플러그인을 통해 uAgents는 Fetch.ai의 원장, 외부 API, 오라클 네트워크와 통합되어, 에이전트가 실세계 행동을 수행하고 데이터를 수집하며 분산 환경에서 중앙화 없는 의사결정을 할 수 있도록 합니다.

Agent Control Plane은 대규모 자율 AI 에이전트 설계, 오케스트레이션, 운영을 위한 중앙 집중 제어 플레인입니다. 개발자는 선언적 정의를 통해 에이전트 동작을 구성하고, 외부 서비스 및 API를 도구로 통합하며, 다단계 워크플로우를 연결할 수 있습니다. Docker 또는 Kubernetes를 활용한 컨테이너 기반 배포, 실시간 모니터링, 로깅, 지표를 웹 기반 대시보드에서 지원합니다. 이 프레임워크는 CLI 및 RESTful API를 포함하여 자동화를 지원하며, 원활한 반복, 버전 관리 및 구성 롤백이 가능합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처와 내장 확장성을 갖추고 있어, Agent Control Plane은 로컬 테스트부터 엔터프라이즈 수준의 프로덕션 환경까지 AI 에이전트의 전체 수명 주기를 가속화합니다.

에이전트 지향 아키텍처(AOA)는 개발자가 지능형 다중 에이전트 시스템을 구축하고 유지하는 데 사용할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 에이전트는 상태, 행동 및 상호 작용 패턴을 캡슐화하며 비동기 메시지 버스를 통해 통신합니다. AOA는 에이전트 등록, 탐색, 매칭 모듈을 포함하여 동적 서비스 구성을 가능하게 합니다. 행동 모델링은 유한 상태 기계, 목표 기반 계획, 이벤트 기반 트리거를 지원합니다. 프레임워크는 생성, 일시 중단, 이동 및 종료와 같은 에이전트 라이프사이클 이벤트를 처리합니다. 내장 모니터링과 로깅은 성능 튜닝과 디버깅을 용이하게 합니다. AOA의 플러그인 가능한 전송 계층은 TCP, HTTP, 맞춤 프로토콜을 지원하여 온프레미스, 클라우드 또는 엣지 배포에 적합하게 만듭니다. 인기 라이브러리와의 통합으로 데이터 처리와 AI 모델 통합이 원활하게 이루어집니다.