Goated Agents는 Go에서 정교한 AI 기반 자율 시스템 구축을 간소화합니다. 사고 체인을 언어 런타임에 직접 내장하여 개발자는 중간 추론 로그를 투명하게 하면서 다단계 추론을 구현할 수 있습니다. 라이브러리는 도구 정의 API를 제공하여, 에이전트가 외부 서비스, 데이터베이스 또는 사용자 지정 코드 모듈을 호출할 수 있도록 합니다. 메모리 관리 지원은 상호 작용 간에 컨텍스트를 유지하게 합니다. 플러그인 아키텍처는 도구 래퍼, 로깅, 모니터링 등 핵심 기능을 확장할 수 있게 합니다. Goated Agents는 Go의 성능과 정적 타입을 활용하여 효율적이고 안정적인 에이전트 실행을 제공합니다. 채팅봇, 자동화 파이프라인 또는 연구 프로토타입을 구축하는 데 있어, Goated Agents는 복잡한 추론 흐름을 조율하고 LLM 기반 인텔리전스를 Go 애플리케이션에 원활하게 통합하는 데 필요한 구성요소를 제공합니다.

Wumpus LLM 에이전트는 사전 구축된 오케스트레이션 유틸리티, 구조화된 프롬프트 템플릿, 원활한 도구 통합을 제공하여 고급 소크라테스형 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자는 에이전트 페르소나, 도구 세트, 대화 흐름을 정의하고, 투명한 사고 관리를 위한 내장 체인-오브-생각(chain-of-thought)을 활용할 수 있습니다. 프레임워크는 컨텍스트 전환, 오류 복구, 메모리 저장을 처리하여 다단계 결정 프로세스를 지원하며, API, 데이터베이스, 맞춤 함수용 플러그인 인터페이스도 포함되어 있어 웹 브라우징, 지식 베이스 질의, 코드 실행이 가능합니다. 포괄적인 로그와 디버깅 기능을 통해 개발자는 각 추론 단계를 추적하고, 에이전트 행동을 미세 조정하며, Python 3.7+를 지원하는 모든 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

AgentX는 대형 언어 모델(LLM), 도구 및 API 통합, 메모리 모듈을 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구용 플러그인 시스템, 벡터 기반 검색지원, 연쇄 사고(chain-of-thought) 추론, 세부 실행 로그를 특징으로 합니다. 사용자는 유연한 구성 파일 또는 코드를 통해 모델, Chroma DB와 같은 메모리 백엔드, 추론 파이프라인을 지정하여 에이전트를 정의합니다. AgentX는 세션 간 문맥 관리를 제공하고, 검색 증강 생성 및 다중 턴 대화를 지원하며, 모듈식 구성요소를 통해 워크플로우 조정, 에이전트 행동 맞춤화, 외부 서비스 통합을 통해 자동화, 연구 지원, 고객 지원, 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.