Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.

Hashiru AgentX는 Hugging Face Spaces에 호스팅된 통합 AI 워크플로우 오케스트레이터입니다. 사용자는 자연어 명령을 입력하고 미리 구축된 에이전트들 중에서 선택하여 코드 실행, 웹 검색, 문서 분석을 수행할 수 있습니다. 배후에서는 도구 체인을 동적 구성하며, 안전한 샌드박스 내에서 파이썬 스니펫을 실행하고 온라인 리소스를 조회하며 업로드된 파일에서 인사이트를 추출합니다. 결과는 대화 형식으로 반환되며, 반복적인 개선과 출력 파일의 손쉬운 다운로드가 가능합니다.

Agent2Agent는 통합 웹 인터페이스와 API를 제공하여 AI 에이전트 팀을 정의, 구성 및 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 연구원, 분석가 또는 요약자와 같은 고유 역할이 할당될 수 있으며, 내장된 채널을 통해 데이터를 공유하고 하위 작업을 위임합니다. 플랫폼은 함수 호출, 메모리 저장, 웹훅 통합을 지원하여 외부 서비스를 연결합니다. 관리자들은 워크플로우 진행 상황을 모니터링하고, 로그를 검사하며, 동적으로 파라미터를 조정하여 확장 가능한 병렬 작업 수행과 고급 워크플로우 자동화를 가능하게 합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

LangGraph와 함께하는 AI 에이전트는 관계 및 통신을 정의하기 위해 그래프 표현을 활용합니다. 각 노드는 에이전트 또는 도구를 나타내며, 작업 분해, 프롬프트 맞춤화, 동적 액션 라우팅을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 인기 있는 LLM과 원활하게 통합되며, 사용자 정의 도구 함수, 메모리 저장소 및 디버깅용 로깅을 지원합니다. 개발자는 복잡한 워크플로우의 프로토타이핑, 다단계 프로세스 자동화, 협업 에이전트 간 상호작용 실험을 몇 줄의 Python 코드로 수행할 수 있습니다.