Self-Determining AI Agents는 자율 AI 에이전트 생성 과정을 간소화하는 Python 기반 프레임워크입니다. 에이전트가 작업을 생성하고, 전략을 계획하며, 통합된 도구를 활용해 행동을 수행하는 맞춤형 계획 루프를 특징으로 합니다. 이 프레임워크에는 컨텍스트를 유지하는 지속적 메모리 모듈, 유연한 작업 스케줄 시스템, 그리고 웹 API 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 맞춤 도구 통합을 위한 후크가 포함되어 있습니다. 개발자는 구성 파일 또는 코드를 통해 에이전트 목표를 정의하며, 라이브러리는 반복적인 의사 결정 과정을 처리합니다. 로깅, 성능 모니터링을 지원하며, 새로운 계획 알고리즘으로 확장 가능하여 연구, 워크플로우 자동화, 지능형 다중 에이전트 시스템 프로토타입에 적합합니다.

AgentFarm은 다양한 AI 에이전트를 통합하는 시스템을 조율할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 Python으로 특화된 에이전트 동작을 스크립트화하고, 역할(매니저, 작업자, 분석가)을 할당하며, 병렬 처리용 작업 큐를 설정할 수 있습니다. OpenAI, Azure OpenAI와 원활하게 연동되어 동적 프롬프트 라우팅과 모델 선택이 가능합니다. 내장된 대시보드는 에이전트 상태 추적, 상호작용 기록, 워크플로우 성능 시각화를 지원합니다. 모듈식 플러그인을 통한 커스텀 API 확장, 오류 처리 자동화, 자원 활용 모니터링도 가능합니다. 다단계 파이프라인 배포에 적합하며, AgentFarm은 신뢰성, 확장성, 유지 관리성을 향상시킵니다.

LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우 설계를 위한 그래프 기반 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 도구, 데이터 소스 또는 의사 결정 논리를 나타내는 노드를 정의한 후, 이 노드들을 엣지로 연결하여 유향 그래프를 만듭니다. 실행 시, LangGraph는 그래프를 순회하면서 LLM 호출, API 요청, 사용자 지정 함수를 순차 또는 병렬로 실행합니다. 캐싱, 오류 처리, 로깅, 동시성 지원이 내장되어 있어 견고한 에이전트 동작을 보장합니다. 확장 가능한 노드 및 엣지 템플릿을 통해 외부 서비스 또는 모델과 통합할 수 있어, 복잡한 부가 코드 없이 채팅봇, 데이터 파이프라인, 자율 작업자 및 연구 도우미를 구축하는 데 적합합니다.