AgentScript는 사용자들이 워크플로우를 시각적으로 구성하고 외부 API를 통합하며 자율 에이전트를 설정할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 내장된 디버깅, 모니터링 대시보드, 버전 제어를 통해 팀은 빠르게 프로토타입을 만들고 테스트하며 데이터 분석, 고객 지원, 프로세스 자동화 등의 작업을 처리하는 에이전트를 배포할 수 있습니다. 에이전트는 예약, 이벤트 트리거 또는 지속적으로 실행될 수 있으며, 사용자 정의 코드 또는 타사 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.

Magi MDA는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크로, 자율 에이전트의 생성과 배포를 간소화합니다. 핵심 구성요소인 플래너, 실행기, 인터프리터, 메모리를 노출하며, 이를 맞춤형 파이프라인으로 조립할 수 있습니다. 사용자들은 텍스트 생성을 위해 널리 사용되는 LLM 공급자와 연결하고, 지식 보강을 위한 검색 모듈을 추가하며, 특수 작업을 위한 임의의 도구 또는 API와 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 추론, 도구 라우팅, 컨텍스트 관리를 자동으로 처리하여 팀이 오케스트레이션 보일러플레이트 대신 도메인 로직에 집중할 수 있게 합니다.

모자이크 AI 에이전트 프레임워크는 정교한 검색 기술과 생성 AI를 결합하여 사용자가 풍부한 데이터 세트를 기반으로 콘텐츠에 접근하고 생성할 수 있는 권한을 제공합니다. 이 프레임워크는 AI 애플리케이션이 텍스트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 출처에서 검색된 관련 데이터를 고려할 수 있는 능력을 강화하여 출력의 정확성과 맥락을 개선합니다. 이 기술은 더 지능적인 상호작용을 촉진하고 개발자가 창의적일 뿐만 아니라 포괄적인 데이터에 의해 뒷받침되는 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 권한을 부여합니다.

MultiLang Status Agents는 여러 프로그래밍 언어를 사용하여 크로스 플랫폼 상태 점검 에이전트를 구축하고 배포하는 방법을 보여주는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. Python, C#, JavaScript로 된 코드 샘플을 제공하며, Semantic Kernel과 OpenAI GPT API와 연동하여 서비스의 건강 상태 또는 상태 엔드포인트를 쿼리합니다. 프레임워크는 프롬프트 작성, API 인증, 결과 파싱, 요약 등 에이전트 워크플로우를 표준화합니다. 사용자는 새로운 서비스 통합, 언어별 프롬프트 수정 또는 웹 애플리케이션과 관리자 패널 내에 상태 에이전트 삽입을 위해 에이전트를 확장하거나 커스터마이징할 수 있습니다. 언어 특유의 구현을 추상화하여 다양한 기술 스택에서 일관된 AI 기반 모니터링 툴의 개발을 가속화합니다.

Multi-LLM Dynamic Agent Router는 AI 에이전트 협업을 구축하기 위한 개방형 아키텍처 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 최적의 언어 모델로 하위 요청을 전달하는 동적 라우터와, 복합 프롬프트 정의, 쿼리 결과 조회, 응답 병합을 위한 GraphQL 인터페이스를 갖추고 있습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 작업을 미크로 프롬프트로 분할하여 전문 LLM에 전달하고 결과를 프로그래밍적으로 재조합하여 적합성, 효율성, 유지보수성을 높일 수 있습니다.

Lila는 다중 단계 추론과 자율 작업 수행에 특화된 완전한 AI 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 도구(API, 데이터베이스, 웹훅)를 정의하고 런타임 동안 동적으로 호출하도록 Lila를 구성할 수 있습니다. 대화 기록과 사실을 저장하는 메모리 모듈, 하위 작업을 순차적 처리하는 계획 구성 요소, 투명한 의사결정을 위한 사고 사슬 프롬프트를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템은 새로운 기능을 원활하게 확장할 수 있게 해주며, 내장된 모니터링은 에이전트의 행동과 출력을 추적합니다. 모듈형 설계로 기존 파이썬 프로젝트에 쉽게 통합하거나, 실시간 에이전트 워크플로우를 위해 호스팅 서비스로 배포할 수 있습니다.

Python AGNO Memory Agent는 AGNO 프레임워크를 통해 메모리를 구조화하는 방법을 제공합니다. 텍스트 메모리를 벡터 표현으로 변환하는 임베딩 모델을 활용하며, ChromaDB, FAISS 또는 SQLite와 같은 구성 가능한 벡터 저장소에 저장합니다. 에이전트는 새로운 메모리를 추가하고, 관련 과거 이벤트를 조회하며, 오래된 항목을 업데이트하거나 관련 없는 데이터를 삭제할 수 있습니다. 타임라인 트래킹, 네임스페이스 기반의 다중 에이전트 시나리오 메모리 저장, 커스터마이징 가능한 유사성 임계값을 제공합니다. OpenAI 및 HuggingFace 임베딩 모델과 쉽게 통합되며, 다양한 AI 에이전트 애플리케이션에 맞게 커스텀 임베딩 모델로 확장 가능합니다.

Stella Framework는 맥락을 유지하고 도구 지원 액션을 수행하며 역동적인 대화 경험을 제공하는 견고한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원합니다. LLM 통합의 복잡성을 추상화하여 OpenAI, Hugging Face, 자체 호스팅 모델에 대한 공급자에 구애받지 않는 어댑터를 제공합니다. 에이전트는 사용자 데이터와 대화 기록을 회상하는 맞춤형 메모리 저장소를 활용할 수 있으며, 플러그인은 외부 API, 데이터베이스 또는 서비스와의 상호작용을 가능하게 합니다. 내장된 오케스트레이션 엔진은 의사 결정 루프를 관리하며, 간결한 DSL을 통해 액션, 도구 호출 및 응답 처리를 정의할 수 있습니다. 고객 지원 봇, 연구 어시스턴트, 워크플로우 자동화 도구 등 다양한 역할의 AI 에이전트 배포를 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.