SendCall.AI는 고급 AI 기반 에이전트를 통해 전화를 자동화하는 혁신적인 플랫폼을 제공합니다. 이러한 에이전트는 원활하고 인간과 유사한 대화를 진행할 수 있으므로 판매, HR 인터뷰, 고객 서비스 등에 매우 효과적입니다. 무한 메모리, 완벽한 기억 및 자율 행동을 수행할 수 있는 능력을 갖춘 SendCall.AI는 사용자 상호작용 및 운영 효율성을 풍부하게 합니다. 이 플랫폼은 문제 해결 및 고객 참여를 포함한 다양한 응용 프로그램을 지원하며, 기업이 통신 목표를 손쉽게 초과 달성할 수 있도록 보장합니다.

Agentic AI는 사용자가 자율 에이전트의 목표를 정의할 수 있는 완전한 웹 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 목표를 분석하고, 적합한 도구 또는 API를 선택하며, 순차적으로 작업을 수행하고, 중간 결과를 바탕으로 적응합니다. 이 플랫폼에는 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리, 실시간 진행 상황을 모니터링하는 대시보드 및 맞춤형 에이전트 구성이 포함되어 있습니다. 에이전트는 외부 서비스와 상호 작용하고, 데이터를 가져오거나 보고서를 생성하며, 자동 의사결정을 수행하여 운영 작업을 간소화할 수 있습니다.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit)은 Node.js 및 브라우저 환경에서 경량화되고 확장 가능한 자율 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, OpenAI 및 Hugging Face와 같은 대형 언어 모델 API를 통합하며, 다단계 도구 실행 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 상태를 유지하는 대화용 맞춤형 메모리 백엔드, 웹 검색, 파일 작업, 외부 API 호출을 위한 도구 등록, 플러그인 가능한 결정 전략을 지원합니다. Taiat을 활용하면 데이터 검색, 요약, 자동 코드 생성, 대화형 어시스턴트 등 다양한 작업을 자율적으로 계획, 추론, 실행하는 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

TinyAgent는 OpenAI GPT 모델을 이용한 복잡한 작업을 오케스트레이션하는 경량 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 pip를 통해 설치하고, API 키를 구성하며, 도구 또는 플러그인을 정의하고, 인메모리 컨텍스트를 활용하여 다단계 대화를 유지할 수 있습니다. TinyAgent는 작업 체인, 외부 API 통합, 사용자 또는 시스템의 메모리 유지 기능을 지원합니다. 간단한 Pythonic API로 자율 데이터 분석 워크플로우, 고객 서비스 챗봇, 코드 생성 도우미 등 지능적이고 상태를 유지하는 에이전트의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. 이 라이브러리는 오픈소스이며, 확장 가능하고 플랫폼에 구애받지 않습니다.

TinyAgent는 누구나 저코드 방식으로 지능형 에이전트를 설계, 테스트, 배포할 수 있는 AI 에이전트 빌더입니다. 맞춤 프롬프트를 정의하고, 외부 API 또는 데이터 소스를 통합하며, 맥락을 유지하는 에이전트의 메모리를 구성할 수 있습니다. 일단 설정하면, 웹 채팅 인터페이스, 크롬 확장 프로그램 또는 임베드 코드를 통해 사용할 수 있습니다. 분석 및 로그를 통해 성능을 모니터링하고 빠르게 반복할 수 있습니다. TinyAgent는 보고서 작성, 이메일 분류, 리드 자격 평가와 같은 반복 작업을 간소화하여 수작업을 줄이고 팀 생산성을 높입니다.

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.

AgentSmithy는 메모리 관리, 작업 계획 및 실행 오케스트레이션을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 AI 에이전트 개발 수명주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 Google Cloud Storage 또는 Firestore를 지속적 메모리로 활용하고, 이벤트 기반 트리거에는 Cloud Functions를, 확장 가능한 메시징에는 Pub/Sub를 사용합니다. 핸들러는 에이전트의 행동을 정의하며, 플래너는 다단계 작업 실행을 관리합니다. 가시성 모듈은 성능 지표와 로그를 추적합니다. 개발자는 맞춤 데이터 소스, 특화된 LLM 또는 도메인별 도구 강화에 플러그인을 통합할 수 있습니다. AgentSmithy의 클라우드 네이티브 구조는 고가용성과 탄력성을 보장하여 개발, 테스트 및 운영 환경에 원활한 배포를 가능하게 합니다. 내장된 보안 및 역할 기반 액세스 제어를 통해 팀은 거버넌스를 유지하며 빠르게 지능형 에이전트 솔루션을 반복할 수 있습니다.

AgentSpeak은 오픈소스 Java 기반의 AgentSpeak(L) 프로그래밍 언어 구현으로, BDI(신념-욕구-의도) 자율 에이전트의 생성과 관리를 용이하게 설계되었습니다. 강력한 신념 유지, 이벤트 트리거, 현재의 믿음과 목표에 따라 계획을 선택하고 실행하는 런타임 환경을 갖추고 있습니다. 인터프리터는 병행 에이전트 실행, 동적 계획 업데이트, 사용자 정의 의미론을 지원하며, 모듈식 아키텍처로 설계되어 계획 선택 및 신념 수정 등 주요 구성요소를 확장할 수 있습니다. Citizen 및 산업 분야의 개발자들이 지능형 에이전트를 프로토타이핑하고 시뮬레이션하며, IoT 시스템이나 다중 에이전트 시나리오에 배포할 수 있도록 돕습니다.

Baidu AI App Builder는 시각적 저코드 방식을 통해 AI 기반 에이전트 및 애플리케이션을 개발할 수 있는 포괄적인 환경을 제공합니다. 사용자는 바이두의 NLP, 지식 그래프 검색, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 서비스를 활용하여 다중 회전 대화를 지원하고 사용자 의도를 처리하는 지능형 챗봇을 구현할 수 있습니다. 플랫폼은 끌어서 놓기 모듈을 제공하여 대화 흐름 설계, 외부 API 연결, 백엔드 작업 자동화를 지원합니다. FAQ 데이터 또는 맞춤형 문서를 임포트하여 지식 기반을 관리하고 에이전트의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 구성 완료 후에는 웹, 위챗, 바이두 스마트 미니 프로그램, 기타 채널에 배포 가능하며, 내부 분석 대시보드를 통해 사용자 상호작용, 에이전트 성능 데이터를 실시간 모니터링하여 응답을 개선할 수 있습니다.

AutoAct는 LLM 기반 추론과 구조화된 계획, 모듈형 도구 통합을 결합하여 인텔리전트 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 명령어 실행 시퀀스를 생성하는 Planner 컴포넌트, 외부 API를 정의하고 호출하는 ToolKit, 맥락을 유지하는 Memory 모듈을 포함하고 있습니다. 로깅, 오류 처리 및 구성 가능 정책을 통해 AutoAct는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 대화형 비서와 같은 작업에 대해 견고한 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다. 개발자는 워크플로우를 사용자 정의하고, 도구를 확장하며, 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.

BeeAI Framework는 작업 수행, 상태 관리 및 외부 도구와 상호 작용할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 완전한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 장기 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리자, 사용자 지정 기술 통합을 위한 플러그인 시스템, API 체이닝 및 다중 에이전트 조정을 지원합니다. 프레임워크는 Python과 JavaScript SDK, 프로젝트 생성용 명령줄 인터페이스, 클라우드, Docker 또는 엣지 디바이스 배포 스크립트를 제공합니다. 모니터링 대시보드와 로깅 유틸리티는 실시간으로 에이전트 성능을 추적하고 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

BotCircuits는 텍스트 기반 및 음성 지원 AI 에이전트를 생성하고 배포하는 과정을 간소화하는 무코드 플랫폼을 제공합니다. 고객 지원 자동화, 인터랙티브 챗봇 생성 또는 지능형 가상 어시스턴트 개발 등을 원하신다면 BotCircuits는 강력한 도구와 통합 수트를 제공합니다. 플랫폼은 동적 대화 디자인을 지원하여 다단계 워크플로 및 인간 같은 상호작용을 보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 코딩 기술이 필요하지 않아 다양한 사용자들이 올바르게 접근할 수 있습니다.

Five9 AI 에이전트는 인공지능을 활용하여 일상적인 고객 상호작용을 자동화하고 24/7 지원을 제공합니다. 자연어 쿼리를 이해하고, 응답을 최적화하며, 기존 시스템과 원활하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 운영 비용을 줄이면서 고객 서비스 효율성을 향상시킬 수 있습니다. AI 에이전트는 기계 학습을 활용하여 시간이 지남에 따라 개선되며, 사용자의 문의에 기반하여 정확하고 관련성 높은 정보를 제공할 수 있도록 보장합니다.

Google Agent Development Kit은 개발자가 지능형 대화형 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 강력한 도구 키트입니다. AI 기능을 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 광범위한 기능과 도구 세트를 제공합니다. 자연어 이해, 음성 인식 및 다중 플랫폼 배포를 지원하므로 개발자는 사용자가 대화를 통해 상호작용할 수 있는 에이전트를 생성하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Jsonify는 고급 AI 에이전트를 사용하여 웹사이트를 자동으로 탐색하고 이해합니다. 그들은 귀하의 지정된 목표를 기반으로 작동하며, 대규모로 구조화된 데이터를 찾고 필터링하고 추출합니다. 컴퓨터 비전과 생성 AI를 활용하여 Jsonify의 에이전트는 인간처럼 웹 콘텐츠를 인식하고 해석할 수 있습니다. 이는 전통적이고 시간 소모적인 수동 데이터 스크랩의 필요성을 없애고, 데이터 추출을 위한 빠르고 효율적인 솔루션을 제공합니다.

Junjo Python API는 개발자가 Python 애플리케이션에 AI 에이전트를 통합할 수 있도록 하는 SDK입니다. 에이전트 정의, LLM에 연결, 웹 검색, 데이터베이스 또는 커스텀 함수와 같은 도구 오케스트레이션, 대화 메모리 유지에 대한 통합 인터페이스를 제공합니다. 조건부 논리를 갖춘 태스크 체인을 구축하고, 응답을 스트리밍하며, 오류를 우아하게 처리할 수 있습니다. 이 API는 플러그인 확장, 다국어 처리, 실시간 데이터 검색을 지원하여 자동 고객 지원부터 데이터 분석 봇까지의 다양한 유스케이스를 지원합니다. 포괄적인 문서, 코드 샘플, 파이썬다운 디자인으로, Junjo Python API는 지능형 에이전트 기반 솔루션의 시장 출시 시간과 운영 오버헤드를 줄입니다.

LangMem은 AI 에이전트를 위한 전문 메모리 관리 기능을 제공하여, 방대한 양의 정보를 유지하고 회상할 수 있도록 합니다. 이 도구는 사용자가 기억을 추가하고, 기존 정보를 수정하며, 특정 쿼리를 기반으로 기억을 검색할 수 있게 합니다. 메모리를 AI 프로세스에 통합함으로써 LangMem은 응답의 맥락적 이해 및 관련성을 높여주며, 지속적인 학습 및 적응이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

Llama-Agent는 대형 언어 모델에 의해 구동되는 지능형 AI 에이전트를 만드는 개발자 중심 도구 키트입니다. 외부 API 또는 기능 호출을 위한 도구 통합, 컨텍스트 저장 및 검색을 위한 메모리 관리, 복잡한 작업을 분할하는 사고 체인 계획을 제공합니다. 에이전트는 행동을 수행하고, 사용자 지정 환경과 상호 작용하며, 플러그인 시스템을 통해 적응할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트로서 핵심 구성 요소를 쉽게 확장할 수 있어 다양한 도메인에서 빠른 실험과 자동화된 워크플로우 배포를 지원합니다.

LLM-Agent는 LLM을 사용하여 지능형 에이전트를 구축하기 위한 구조적 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구를 정의하는 툴킷, 컨텍스트 유지를 위한 메모리 모듈, 복잡한 작업 체인을 조율하는 실행기를 포함합니다. 에이전트는 API 호출, 로컬 프로세스 실행, 데이터베이스 쿼리, 대화 상태 관리가 가능합니다. 프롬프트 템플릿과 플러그인 훅을 통해 에이전트 행동을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 확장성을 위해 설계된 LLM-Agent는 새로운 도구 인터페이스, 사용자 정의 평가자, 동적 작업 라우팅을 지원하여 연구 자동화, 데이터 분석, 코드 생성 등을 가능하게 합니다.

llm-ReAct는 대형 언어 모델을 위한 ReAct(Reasoning and Acting) 아키텍처를 구현하여, 사슬 사고 추론과 외부 도구 실행, 메모리 저장을 원활하게 통합합니다. 개발자는 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업, 계산기 등 맞춤형 도구 모음을 구성하고, 필요시 도구를 호출하여 정보를 조회하거나 처리하는 다단계 작업을 계획할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태와 과거 작업을 저장하여 맥락에 기반한 행동을 지원합니다. 모듈화된 Python 코드와 OpenAI API 지원으로, llm-ReAct는 문제 해결, 워크플로 자동화, 풍부한 컨텍스트 제공 응답에 적합한 지능형 에이전트 실험 및 배포를 간소화합니다.