Divine Agent는 자율 디지털 워커의 디자인, 개발 및 배포를 쉽게 하는 포괄적인 AI 에이전트 플랫폼입니다. 직관적인 시각적 워크플로우 빌더를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 노드의 시퀀스로 정의하고, REST 또는 GraphQL API에 연결하며, OpenAI와 Google PaLM 같은 지원되는 LLM 중 선택할 수 있습니다. 내장 메모리 모듈은 세션 간 맥락을 유지하며, 실시간 분석은 사용량, 성능 및 오류를 추적합니다. 테스트 후, 에이전트는 HTTP 엔드포인트 또는 Slack, 이메일, 맞춤형 애플리케이션 등의 채널에 배포하여 고객 지원, 영업 및 지식 작업의 신속한 자동화를 가능하게 합니다.

Rusty Agent는 대형 언어 모델을 활용하는 자율 AI 에이전트의 제작을 간소화하기 위해 설계된 가볍지만 강력한 Rust 라이브러리입니다. 에이전트, 도구, 메모리 모듈과 같은 핵심 추상화를 도입하여, 개발자가 사용자 정의 도구 통합(예: HTTP 클라이언트, 지식 베이스, 계산기)을 정의하고, 다단계 대화를 프로그래밍 방식으로 오케스트레이션할 수 있도록 합니다. Rusty Agent는 동적 프롬프트 빌딩, 스트리밍 응답, 세션 간 컨텍스트 메모리 저장을 지원합니다. OpenAI API(GPT-3.5/4)와 원활히 통합되고, 추가 LLM 제공자로 확장할 수 있습니다. Rust의 강한 타이핑과 성능 장점으로, 안전하고 동시성 있는 에이전트 워크플로우 실행을 보장합니다. 자동 데이터 분석, 인터랙티브 챗봇, 작업 자동화 파이프라인 등 다양한 사례에 활용할 수 있으며, Rust 개발자가 인텔리전트 언어 기반 에이전트를 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있습니다.

Real-Agents는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트의 생성과 조율을 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Python 기반이며 주요 언어 모델과 호환되며, 언어 이해, 추론, 기억 저장, 도구 실행을 위한 핵심 모듈로 구성된 유연한 설계입니다. 개발자는 Web API, 데이터베이스, 사용자 정의 함수 등을 신속히 통합하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다. 기억 메커니즘을 통해 상호 작용 전후에 맥락을 유지하며, 멀티 턴 대화와 긴 워크플로우도 지원합니다. 로깅, 디버깅, 확장 유틸리티 포함으로, 개발 과정의 복잡성을 낮추고 빠른 프로덕션 배포가 가능합니다.

X AI Agent는 대형 언어 모델을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 구축을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 함수 호출, 기억 저장, 도구와 플러그인 통합, 사유의 연쇄, 다단계 작업의 오케스트레이션을 기본 지원합니다. 사용자는 맞춤 행동을 정의하고, 외부 API에 연결하며, 세션 간 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈식 디자인은 확장성을 보장하며, 인기 있는 LLM 공급자들과의 원활한 통합을 가능하게 하여 강력한 자동화 및 의사 결정 워크플로우를 지원합니다.

AgentScope는 동적 계획, 컨텍스트 기반 메모리 저장 및 도구/API 통합을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 지능형 에이전트 생성을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 작업 실행, 응답 생성을 위한 맞춤형 파이프라인과 데이터 검색 기능을 제공합니다. AgentScope의 아키텍처는 대화형 봇, 워크플로우 자동화 에이전트, 연구 보조 도구의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하며 확장성과 확장성을 유지합니다.

CrewAI는 완전한 자율성을 가진 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 Python 프레임워크입니다. 계획 및 의사 결정을 위한 에이전트 오케스트레이터, 외부 API 또는 커스텀 액션을 연결하는 도구 통합 계층, 그리고 상호작용 간에 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈과 같은 핵심 구성 요소를 제공합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 도구를 등록하며, 메모리 백엔드를 구성하여, 여러 단계의 워크플로를 계획하고, 동작을 수행하며, 결과에 따라 적응하는 에이전트를 시작할 수 있습니다. 이는 인텔리전트 어시스턴트, 자동화된 워크플로, 연구용 프로토타입 제작에 이상적입니다.

Autonomais는 작업 계획과 실행에 완전한 자율성을 갖춘 모듈식 AI 에이전트 프레임워크입니다. 대형 언어 모델을 통합하여 계획을 생성하고, 맞춤형 파이프라인을 통해 행동을 조율하며, 메모리 모듈에 문맥을 저장하여 일관된 다단계 추론을 수행합니다. 개발자는 웹 스크래퍼, 데이터베이스, API와 같은 외부 도구를 플러그인하고, 사용자 정의 행동 핸들러를 정의하며, 구성 가능한 기술을 통해 에이전트 행동을 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로그 기록, 에러 처리, 단계별 디버깅을 지원하여 연구 작업, 데이터 분석, 웹 상호작용의 신뢰성 높은 자동화를 보장합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 통해 복잡한 의사결정과 동적 도구 활용이 가능한 전문 에이전트의 신속한 개발이 가능합니다.

FlyingAgent는 다양한 도메인에서 추론, 계획, 행동 수행이 가능한 자율 에이전트를 시뮬레이션하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 에이전트는 내부 메모리를 유지하여 맥락을 기억하며, 웹 탐색, 데이터 분석, 타사 API 호출 등의 작업에 외부 툴킷을 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 다중 에이전트 협력, 플러그인 기반 확장, 맞춤형 결정 정책을 지원합니다. 개방형 설계로 개발자는 메모리 백엔드, 도구 통합, 작업 관리자 등을 커스터마이징하여 고객 지원 자동화, 연구 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 디지털 워크포스 오케스트레이션 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

Multi-Agent ColComp는 복잡한 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트 팀을 조정하는 확장 가능한 오픈소스 프레임워크입니다. 개발자는 서로 다른 에이전트 역할을 정의하고, 통신 채널을 구성하며, 통합된 메모리 저장소를 통해 컨텍스트 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 협상, 조정, 합의 형성 플러그인 구성요소가 포함되어 있으며, 협력 텍스트 생성, 분산 계획, 다중 에이전트 시뮬레이션 등의 예제 시나리오가 제공됩니다. 모듈식 설계는 쉽게 확장 가능하며, 연구 또는 운영 환경에서 빠른 프로토타이핑과 평가를 지원합니다.

Sendbird AI Agent는 시각적 빌더를 제공하여 자연어 이해 및 응답을 위해 GPT-3/4를 활용하는 다중 회전 대화 흐름을 설계할 수 있습니다. 사용자는 고객 지원, FAQ, 커뮤니티 모더레이션, 참여용 봇 템플릿을 맞춤화할 수 있으며, 내장된 컨텍스트 메모리가 대화 이력을 유지하고, 인간에게 이관하는 폴백 옵션이 원활한 전환을 보장합니다. 웹, iOS, Android SDK를 통해 모든 채팅 애플리케이션에 빠르게 배포 가능합니다.