ChatGPT 사이드바 - 모델 집계는 브라우저 사이드바에서 직접 챗봇 경험을 제공합니다. ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini 등 여러 모델을 지원하며, 국내 연결 제한을 극복할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 출력 형식, 클라우드에 저장된 채팅 기록, 풍부한 프롬프트 템플릿 등의 기능을 통해 사용자는 고급 AI 모델과 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 사이드바 디스플레이는 브라우징에 방해가 되지 않도록 하여, 다양한 사용 사례에 효율적인 도구가 됩니다.

EspressoAI는 개발자가 큰 언어 모델 기반의 AI 에이전트를 설계, 구성, 배포할 수 있도록 구조화된 환경을 제공합니다. 에이전트 워크플로우 내에서 도구 등록과 호출을 지원하며, 내장 메모리 모듈을 통해 대화 맥락을 관리하고, 다단계 추론을 위한 프롬프트 체인을 허용합니다. 외부 API, 커스텀 플러그인, 조건부 논리를 통합하여 에이전트 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 프레임워크의 모듈형 설계는 확장성을 보장하며, 팀이 구성요소를 교체하거나, 새 기능을 추가하거나, 자체 제공하는 LLM에 맞춰 재설계하는 것을 용이하게 합니다(핵심 로직 재작성 불필요).

Joylive Agent는 정교한 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. OpenAI GPT와 같은 LLM과의 원활한 통합, 세션 지속을 위한 구성 가능한 메모리 백엔드, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 에이전트 능력으로 노출하는 툴킷 매니저를 포함합니다. 이 프레임워크는 또한 내장된 체인 오브 생각 오케스트레이션, 다중 턴 대화 관리 및 손쉬운 배포를 위한 RESTful 서버를 포함합니다. Java 기반 코어는 기업 등급의 안정성을 보장하며, 팀이 빠르게 프로토타입을 개발하고 확장하며 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 어시스턴트를 확장할 수 있도록 합니다.

펜타기는 다양한 비즈니스 시나리오에 맞게 지능형 대화형 에이전트를 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. 시각적 플로우 빌더를 사용하여 의도, 엔터티, 응답 행동을 정의하세요. 외부 API와의 통합으로 동적 데이터 검색과 자동 작업 실행이 가능합니다. 웹 채팅 위젯, 메시징 앱 또는 모바일 SDK에 에이전트를 배포하고, 내장된 분석 대시보드를 통해 성능을 모니터링하여 대화와 에이전트 효과를 최적화하세요.

이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.

SimplerLLM은 개발자에게 LLM 체인 구성, 에이전트 행동 정의, 도구 호출 조정을 위한 최소한의 API를 제공합니다. 메모리 유지, 프롬프트 템플릿, 출력 파싱에 대한 내장 추상화로 사용자는 맥락을 유지하는 대화형 에이전트를 빠르게 조립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Azure, HuggingFace 모델과 원활하게 통합되며 검색, 계산기, 맞춤 API를 위한 플러그인 툴킷을 지원합니다. 경량 핵심은 의존성을 최소화하여 민첩한 개발과 클라우드 또는 엣지 배포를 용이하게 합니다. 챗봇, Q&A 어시스턴트, 작업 자동화기 등을 구축할 때 SimplifyLLM은 엔드투엔드 LLM 에이전트 파이프라인을 단순화합니다.

Twilio AI Assistants는 최첨단 대형 언어 모델로 구동되는 맞춤형 대화형 에이전트를 구축할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. 이 AI 어시스턴트는 다중 턴 대화를 처리하고, 함수 호출을 통해 백엔드 시스템과 통합하며, SMS, WhatsApp, 음성 통화 및 웹 채팅을 통해 소통할 수 있습니다. 시각적 콘솔 또는 API를 통해 개발자는 인텐트를 정의하고, 풍부한 메시지 템플릿을 설계하며, 데이터베이스 또는 CRM 시스템과 연결할 수 있습니다. Twilio는 신뢰할 수 있는 글로벌 전달, 규정 준수 및 엔터프라이즈급 보안을 보장합니다. 내장된 분석 기능은 사용자 참여, 폴백률, 대화 경로와 같은 성과 지표를 추적하여 지속적인 개선을 가능하게 합니다. Twilio AI Assistants는 인프라 관리 없이 옴니채널 봇의 시장 출시 기간을 단축시켜줍니다.

Agentic 앱 템플릿은 AI 기반 에이전트 앱 개발의 기초가 되는 완전하게 구성된 Next.js 프로젝트입니다. 모듈형 폴더 구조, 환경 변수 관리, OpenAI GPT 모델과 Pinecone 같은 벡터 데이터베이스를 활용한 예제 워크플로우를 제공합니다. 순차적 다단계 체인, 대화형 Q&A 에이전트, 텍스트 생성 엔드포인트 등의 핵심 패턴을 보여줍니다. 개발자는 쉽게 체인 로직을 커스터마이징하고 추가 서비스를 통합하며 Vercel 또는 Netlify와 같은 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 타입스크립트 지원과 내장된 오류 처리로 초기 설정 시간을 줄이고, 확장에 필요한 명확한 문서도 제공합니다.

Besser Agentic Framework는 AI 에이전트의 정의, 조정, 확장을 위한 모듈형 도구 키트입니다. 에이전트 행동 구성을 가능케 하며, 외부 도구 및 API와의 통합, 에이전트 메모리와 상태 관리, 실행 모니터링이 가능합니다. Python 위에서 구축되어 확장 가능한 플러그인 인터페이스, 다중 에이전트 협력, 내장 로깅을 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 자동화 연구, 대화형 어시스턴트와 같은 작업을 위한 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.

Exo는 사용자가 사용자와 소통하고, 외부 API를 호출하며, 대화 맥락을 유지할 수 있는 AI 기반 에이전트 생성을 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 핵심적으로 TypeScript 정의를 사용하여 도구, 메모리 계층 및 대화 관리를 설명합니다. 사용자들은 데이터 검색, 일정 관리 또는 API 오케스트레이션과 같은 작업을 위한 커스텀 액션을 등록할 수 있습니다. 프레임워크는 프롬프트 템플릿, 메시지 라우팅, 오류 처리를 자동으로 처리합니다. Exo의 메모리 모듈은 세션 간 사용자별 정보를 저장하고 호출할 수 있습니다. 개발자는 최소한의 구성을 통해 Node.js 또는 서버리스 환경에 에이전트를 배포하며, 로깅, 인증, 지표 수집을 위한 미들웨어도 지원됩니다. 모듈식 설계로 구성 요소의 재사용이 용이하여 개발 속도를 높이고 중복을 줄입니다.

FireAct Agent는 AI 기반 대화형 에이전트 구축을 위해 설계된 오픈소스 React 프레임워크입니다. 모듈식 아키텍처를 통해 사용자 정의 도구 정의, 세션 메모리 관리, 풍부한 메시지 유형을 지원하는 채팅 UI 렌더링이 가능합니다. TypeScript 타이핑과 서버사이드 렌더링 지원으로 FireAct Agent는 LLM(대형 언어 모델)에 연결하고 외부 API/함수를 호출하며 대화 컨텍스트를 유지하는 과정을 간소화합니다. UI 스타일을 커스터마이징하고 핵심 컴포넌트를 확장하며 어디서나 웹 환경에 배포할 수 있습니다.

Jaaz는 높은 상호작용성을 갖춘 채팅봇 및 음성 비서 솔루션을 제작할 수 있도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. Node.js와 JavaScript를 기반으로, 대화 관리, 컨텍스트 인식 장기 기억, 타사 API 연동을 위한 핵심 모듈을 제공하며, 대화 중 도구를 동적으로 사용할 수 있습니다. 개발자는 사용자 지정 스킬을 정의하고, 자연어 이해를 위한 대형 언어 모델을 활용하며, 음성 인식을 텍스트로 변환하는 엔진과 텍스트를 음성으로 변환하는 엔진을 통합할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 클라우드와 온프레미스 인프라 전반에 배포를 용이하게 하며, 신속한 프로토타이핑과 프로덕션 워크플로우를 지원합니다.

LangGraph GUI ReactFlow는 직관적인 플로우차트 편집기를 통해 사용자가 AI 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있도록 하는 오픈소스 React 구성요소 라이브러리입니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 변환 또는 외부 API 호출을 나타내며, 엣지는 데이터 흐름을 정의합니다. 사용자는 노드 유형을 커스터마이징하고, 모델 매개변수를 구성하며, 실시간으로 출력을 미리 보고, 워크플로우 정의를 내보내어 실행할 수 있습니다. LangChain 및 기타 LLM 프레임워크와의 원활한 통합으로 정교한 대화형 에이전트와 데이터 처리 파이프라인을 쉽게 확장하고 배포할 수 있습니다.