defaultmodeAGENT는 다단계 워크플로우를 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트의 생성 과정을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프레임워크입니다. 탐색과 이용을 결정하는 적응형 전략인 기본 모드 계획을 특징으로 하며, 사용자 지정 도구와 API의 원활한 통합을 지원합니다. 에이전트는 대화 메모리를 유지하고, 동적 프롬프트를 지원하며, 디버깅을 위한 로깅을 제공합니다. OpenAI의 API 위에 구축되어 있어 데이터 추출, 연구 및 작업 자동화를 위한 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.

Micro-agent는 대규모 언어 모델을 사용하여 정교한 AI 에이전트를 쉽게 생성할 수 있도록 설계된 가볍고 편향이 없는 JavaScript 라이브러리입니다. 에이전트, 도구, 플래너, 메모리 저장소와 같은 핵심 추상화를 제공하여 개발자가 맞춤형 대화 흐름을 구성할 수 있습니다. 에이전트는 외부 API 또는 내부 유틸리티를 도구로 호출하여 역동적 데이터 검색과 액션 수행이 가능하며, 단기 대화 메모리와 장기 영구 메모리 모두를 지원하여 세션 간 맥락을 유지합니다. 플래너는 사고 체인 과정을 조정하며 복잡한 작업을 도구 호출 또는 언어 모델 쿼리로 분해합니다. 구성 가능한 프롬프트 템플릿과 실행 전략으로, Micro-agent는 프론트엔드 웹 애플리케이션, Node.js 서비스 및 에지 환경에 원활히 적응하여 챗봇, 가상 비서 또는 자율 의사 결정 시스템을 위한 유연한 기반을 제공합니다.

Nuzon-AI는 작업 정의, 대화 메모리 관리, 플러그인을 통한 확장이 가능한 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 주요 LLM(OpenAI, 로컬 모델)과의 연동을 지원하며, 웹 상호작용, 데이터 분석, 자동 워크플로우 수행이 가능합니다. 아키텍처에는 스킬 레지스트리, 도구 호출 시스템, 멀티 에이전트 조율 계층이 포함되어 있어 고객 지원, 연구 지원, 개인 생산성 향상을 위한 에이전트를 구성할 수 있습니다. 구성 파일을 통해 각 에이전트의 동작, 메모리 유지 정책, 디버깅 또는 감사 목적으로 로깅을 맞춤 설정할 수 있습니다.

BeeAI Framework Py Starter는 AI 에이전트 생성의 시작을 빠르게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 Python 프로젝트입니다. 핵심 모듈은 에이전트 오케스트레이션, 기능 확장을 위한 플러그인 시스템, 주요 LLM API에 연결하기 위한 어댑터를 포함합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 대화 기억을 관리하며, 간단한 구성 파일을 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈성과 사용 편의성을 강조하며, 챗봇, 자동화 도우미, 데이터 처리 에이전트의 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.

LLMLing 에이전트는 대형 언어 모델 기반 AI 에이전트를 구축, 구성, 배포하는 모듈식 프레임워크입니다. 사용자는 여러 에이전트 역할을 인스턴스화 하고, 외부 도구 또는 API와 연결하며, 대화 메모리를 관리하고 복잡한 워크플로우를 조율할 수 있습니다. 플랫폼에는 에이전트 상호작용을 시각화하고, 메시지 히스토리를 기록하며, 실시간 조정을 허용하는 브라우저 기반 플레이그라운드가 포함되어 있습니다. Python SDK를 통해 개발자는 사용자 정의 행동을 스크립트화하고, 벡터 데이터베이스를 통합하며, 플러그인으로 시스템을 확장할 수 있습니다. LLMLing 에이전트는 재사용 가능한 구성요소와 명확한 추상화를 제공하여 챗봇, 데이터 분석 봇, 자동화 도우미를 손쉽게 만듭니다.

Nova는 Python에서 자율 AI 에이전트를 생성하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 플래너, 외부 도구 또는 API를 통합하는 플러그인 시스템, 대화 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 맞춤형 행동을 구성하고, 로그를 통해 에이전트 결정을 추적하며, 최소한의 코드로 기능 확장이 가능합니다. Nova는 설계부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 간소화합니다.

본질적으로 SpongeCake는 Langchain 위에 있는 고수준 추상화 계층으로, AI 에이전트 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. 웹 검색, 데이터베이스 커넥터 또는 커스텀 API와 같은 도구 등록, 프롬프트 템플릿 관리, 대화 기억력 영속성을 위한 지원을 내장하고 있습니다. 코드 기반 및 YAML 기반 구성 모두를 통해 팀은 에이전트의 행동을 선언적으로 정의하고, 다단계 워크플로우를 연결하며, 동적 도구 선택을 가능하게 할 수 있습니다. 포함된 CLI는 로컬 테스트, 디버깅, 에이전트 구성 내보내기를 지원하여, 챗봇, 작업 자동화기, 도메인별 어시스턴트 구축에 적합하게 만들어줍니다.