LAuRA는 계획, 검색, 실행, 메모리 관리를 위한 구조화된 파이프라인을 제공하여 지능형 AI 에이전트의 생성을 간소화합니다. 사용자는 복잡한 작업을 정의하면 LAuRA의 Planner가 이를 실행 가능한 단계로 분해하고, Retriever는 벡터 데이터베이스 또는 API에서 정보를 가져오며, Executor는 외부 서비스 또는 도구를 호출합니다. 내장된 메모리 시스템은 상호작용 간에 문맥을 유지하여 상태 기반의 일관된 대화를 지원합니다. 인기 있는 LLM 및 벡터 스토어를 위한 확장 가능한 커넥터 덕분에, LAuRA는 문서 분석, 자동 보고, 개인화된 어시스턴트, 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 맞춤형 에이전트의 빠른 프로토타이핑과 확장을 지원합니다. 오픈소스 설계는 커뮤니티 기여와 통합 유연성을 촉진합니다.

MixAgent는 프롬프트를 정의하고 여러 LLM 백엔드를 연결하며 외부 도구(API, 데이터베이스 또는 코드)를 통합할 수 있는 플러그 앤 플레인 아키텍처를 제공합니다. 계획 및 실행 루프를 조정하고, 상태가 있는 상호작용을 위한 에이전트의 기억을 관리하며, 체인 오브 사고의 추론을 기록합니다. 사용자는 오케스트레이션 계층을 처음부터 구축하지 않고도 어시스턴트, 데이터 페처 또는 자동화 봇의 프로토타입을 신속하게 설계하여 AI 에이전트 배포를 가속화할 수 있습니다.

NeXent는 YAML 또는 Python SDK를 통해 맞춤형 디지털 워커를 정의할 수 있는 유연한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 여러 LLM, 외부 API, 도구 체인을 모듈식 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 상태 유지 상호작용을 가능하게 하며, 모니터링 대시보드는 실시간 인사이트를 제공합니다. NeXent는 로컬과 클라우드 배포, Docker 컨테이너 지원 및 수평 확장을 통해 엔터프라이즈 워크로드를 처리합니다. 오픈 소스 설계는 확장성과 커뮤니티 기반 플러그인을 장려합니다.

Julep AI Responses는 Node.js SDK와 클라우드 플랫폼으로 제공되는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 Agent 객체를 초기화하고 사용자 지정 응답을 위한 onMessage 핸들러를 정의하며, 맥락 인식 대화를 위해 세션 상태를 관리하고 플러그인 또는 외부 API를 통합합니다. 이 플랫폼은 호스팅과 확장을 처리하여 챗봇, 고객 지원 에이전트 또는 내부 도우미를 최소한의 설정으로 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있도록 합니다.

Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

Agenite는 자율 에이전트의 생성, 오케스트레이션 및 관리를 간소화하도록 설계된 Python 중심 AI 에이전트 프레임워크입니다. 메모리 저장소, 작업 스케줄러, 이벤트 기반 통신 채널과 같은 모듈형 구성 요소를 제공하여 상태 기반 상호작용, 다단계 추론 및 비동기 워크플로우를 수행할 수 있는 에이전트를 개발할 수 있습니다. 이 플랫폼은 외부 API, 데이터베이스, 메시지 큐에 연결할 수 있는 어댑터를 제공하며, 플러그형 아키텍처는 자연어 처리, 데이터 검색 및 의사결정에 사용할 맞춤형 모듈을 지원합니다. Redis, SQL, 인메모리 캐시용 내장 저장 백엔드를 통해 Agenite는 지속적인 에이전트 상태를 보장하고 확장 가능한 배포를 가능하게 합니다. 또한 원격 제어용 명령줄 인터페이스와 JSON-RPC 서버를 포함하여 CI/CD 파이프라인과 실시간 모니터링 대시보드와의 통합을 용이하게 합니다.