TreeInstruct는 대규모 언어 모델을 위한 계층적 결정 트리 기반 프롬프트 파이프라인을 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용자들은 프롬프트 또는 함수 호출을 나타내는 노드를 정의하고, 모델 출력에 따라 조건부 분기를 설정하며, 트리를 실행하여 복잡한 워크플로우를 안내할 수 있습니다. OpenAI 및 기타 LLM 공급자와의 통합을 지원하며, 로깅, 오류 처리, 커스터마이징 가능한 노드 매개변수로 투명성과 유연성을 보장합니다.

Web-Agent는 자연어 명령어를 브라우저 작업으로 전환하도록 설계된 Node.js 라이브러리입니다. OpenAI, Anthropic 등 인기 있는 LLM 공급자와 통합되며, 헤드리스 또는 헤드풀 브라우저를 제어하여 페이지 데이터 크롤링, 버튼 클릭, 양식 작성, 다단계 워크플로우 탐색 및 결과 내보내기와 같은 작업을 수행합니다. 개발자는 코드 또는 JSON으로 에이전트 행동을 정의하고 플러그인을 통해 확장하며, 작업을 체인하여 복잡한 자동화 흐름을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 지루한 웹 작업, 테스트, 데이터 수집을 AI가 해석하고 실행하게 만듭니다.

HyperChat은 대화형 AI를 애플리케이션에 쉽게 삽입할 수 있게 하는 개발자 중심의 AI 에이전트 프레임워크입니다. 다양한 LLM 공급자와의 연결을 통합하고, 세션 컨텍스트와 메모리 지속성을 처리하며, 반응형 UI를 위한 스트리밍 부분 응답을 제공합니다. 내장된 함수 호출과 플러그인 지원을 통해 외부 API를 실행하고, 실시간 데이터와 액션으로 대화를 풍부하게 만듭니다. 모듈형 아키텍처와 UI 툴킷으로 빠른 프로토타이핑과 프로덕션 환경 배포가 가능합니다.

Pydantic AI Agent는 Pydantic의 데이터 검증 및 모델링 기능을 활용하여 AI 중심의 에이전트를 설계하는 구조적이고 타입 안전한 방법을 제공합니다. 개발자는 입력 스키마, 프롬프트 템플릿, 도구 인터페이스를 지정하는 Pydantic 클래스로 에이전트 구성을 정의합니다. 이 프레임워크는 OpenAI와 같은 LLM API와 원활하게 통합되어 사용자가 정의한 함수 실행, LLM 응답 처리, 워크플로우 상태 유지를 가능하게 합니다. 다중 추론 단계 연결, 프롬프트 커스터마이징, 검증 오류 자동 처리를 지원합니다. 데이터 검증과 모듈화된 에이전트 로직을 결합하여 챗봇, 작업 자동화 스크립트 및 맞춤형 AI 어시스턴트 개발을 간소화합니다. 확장 가능한 구조로, 새로운 도구와 어댑터의 통합도 용이하며, 다양한 Python 애플리케이션에서 AI 에이전트의 빠른 프로토타이핑과 신뢰성 있는 배포를 촉진합니다.

AgentsFlow는 각 AI 에이전트를 유향 그래프의 노드로 추상화하여 개발자가 복잡한 파이프라인을 시각적 및 프로그래밍 방식으로 설계할 수 있도록 합니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 전처리 작업 또는 결정 로직을 나타내며, 출력이나 조건에 따라 후속 작업을 트리거하도록 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분기, 루프, 병렬 실행을 지원하며 내장 오류 처리, 재시도, 타임아웃 제어를 갖추고 있습니다. AgentsFlow는 주요 LLM 제공자, 커스텀 모델, 외부 API와 연동되며, 실시간 로그, 메트릭, 흐름 시각화를 제공하는 모니터링 대시보드를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템과 REST API를 통해 확장 및 CI/CD 파이프라인, 클라우드 서비스 또는 맞춤 애플리케이션에 통합할 수 있어 확장 가능하고 생산 단계의 AI 워크플로우에 적합합니다.

AI Terminal은 대형 언어 모델을 터미널 작업에 통합하는 오픈소스 CLI AI 에이전트입니다. 실시간으로 AI와 대화하고, 코드 조각을 생성하며, SQL 쿼리를 작성하고, HTTP 요청을 수행하며, 셸 명령을 바로 실행할 수 있습니다. 구성 가능한 공급자, 세션 지속성, 플러그인 지원, 안전한 키 관리 기능을 갖춘 AI Terminal은 반복 작업을 자동화하고 디버깅을 지원하며, 명령줄 환경을 떠나지 않고 데이터 탐색을 향상시킵니다.

Astro Agents는 JavaScript와 TypeScript로 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 데이터 조회용 맞춤 도구를 등록하고, 대화 맥락을 유지하는 메모리 저장소를 통합하며, 다중 단계 추론 워크플로우를 조정할 수 있습니다. OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM 공급자를 지원하며 정적 사이트 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있습니다. 내장된 관찰성 및 확장 가능한 플러그인으로 팀은 무거운 인프라 걱정 없이 프로토타이핑, 테스트, 확장을 할 수 있습니다.

ByteChef는 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 에이전트 프로파일을 정의하고, 사용자 정의 기술 플러그인을 첨부하며, 시각적 웹 IDE 또는 SDK를 통해 다중 에이전트 워크플로우를 조정합니다. 주요 LLM 공급자(OpenAI, Cohere, 사설 호스팅 모델) 및 외부 API와 연동됩니다. 내장된 디버깅, 로깅, 관측성 도구를 활용하여 반복 작업이 간편합니다. 프로젝트는 Docker 서비스 또는 서버리스 함수로 배포할 수 있어, 고객 지원, 데이터 분석, 자동화를 위한 확장 가능하고 생산 단계에 적합한 AI 에이전트로 활용됩니다.

CogAgent는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 연구 지향의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 계획 및 추론, 도구 및 API 통합, 사고 체인 실행을 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 높은 모듈화 구조를 통해 사용자 정의 도구, 메모리 저장소 및 에이전트 정책을 정의하여 대화형 챗봇, 자율 작업 계획자, 워크플로 자동화 스크립트를 만들 수 있습니다. CogAgent는 OpenAI GPT, Meta LLaMA 등 인기 있는 LLM과의 통합을 지원하여 연구자와 개발자가 다양한 실제 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트 실험, 확장 및 확장할 수 있게 합니다.

CoreLink-Persona-Engine은 성격 특성, 메모리 행동, 대화 흐름을 정의하여 독특한 페르소나를 갖는 AI 에이전트를 생성할 수 있는 모듈형 프레임워크입니다. 지식 베이스, 사용자 정의 로직, 외부 API를 통합하는 유연한 플러그인 아키텍처를 제공합니다. 엔진은 단기 및 장기 메모리를 모두 관리하며, 세션 간 컨텍스트 연속성을 가능하게 합니다. 개발자는 JSON 또는 YAML로 페르소나 프로필을 구성하고, OpenAI 또는 로컬 모델 같은 LLM 공급자에 연결하며, 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 내장 로그와 분석을 통해 성능 모니터링과 행동 수정이 용이하며, 고객 지원 챗봇, 가상 비서, 롤플레잉 애플리케이션, 연구 프로토타입에 적합합니다.

본질적으로, DAGent는 노드들의 유한 비순환 그래프로 에이전트 워크플로우를 표현하며, 각 노드는 LLM 호출, 사용자 정의 함수 또는 외부 도구를 캡슐화할 수 있습니다. 개발자는 작업 의존성을 명시적으로 정의하여 병렬 수행 및 조건부 로직이 가능하게 하며, 프레임워크는 스케줄링, 데이터 전달, 오류 복구를 관리합니다. 또한, DAG 구조와 실행 흐름을 검사할 수 있는 내장 시각화 도구를 제공하여 디버깅과 감사 가능성을 높입니다. 확장 가능한 노드 유형, 플러그인 지원, 인기 LLM 제공자와의 원활한 통합으로 DAGent는 데이터 파이프라인, 대화형 에이전트, 자동 연구 지원 도구와 같은 복잡한 다중 단계 AI 애플리케이션을 적은 코드로 구축할 수 있도록 합니다. 모듈성 및 투명성에 중점을 두어 실험과 운영 환경 모두에서 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션에 이상적입니다.

듀엣 GPT는 두 GPT 모델 간의 다중 에이전트 대화를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 시스템 프롬프트로 맞춤화된 별개의 에이전트 역할을 정의하고 프레임워크가 턴 교체, 메시지 전달, 대화 기록을 자동으로 관리합니다. 이 협력 구조는 비교 추론, 비평 주기, 반복 정제를 통해 복잡한 작업 해결을 가속화하며, OpenAI API와의 원활한 통합, 간단한 구성, 내장 로그 기능이 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 워크플로우에 적합합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 새로운 LLM 서비스와 통합하거나 반복자 논리를 조정하고, JSON 또는 Markdown 형식으로 후속 분석을 위한 대화 기록을 내보낼 수 있습니다.

Emma-X는 대형 언어 모델을 활용하는 대화형 AI 비서를 구축할 수 있는 모듈형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 JSON 구성 파일을 통해 에이전트 동작을 정의하고, OpenAI, Hugging Face 또는 로컬 엔드포인트와 같은 LLM 제공자를 선택하며, 검색, 데이터베이스 또는 사용자 API와 같은 외부 도구를 연결할 수 있습니다. 내장된 메모리 계층은 세션 간 컨텍스트를 유지하고, UI 구성요소는 채팅 렌더링, 파일 업로드, 인터랙티브 프롬프트를 처리합니다. 플러그인 훅은 실시간 데이터 수집, 분석 및 사용자 정의 액션 버튼을 허용합니다. Emma-X는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 생성용 예제 에이전트를 포함하고 있으며, 오픈 아키텍처는 팀이 에이전트 기능을 확장하고, 기존 웹 애플리케이션과 통합하며, 대화 흐름을 빠르게 개선할 수 있게 합니다.

FastMCP는 외부 도구, 데이터 소스, 사용자 지정 프롬프트를 갖춘 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 클라이언트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 개발자는 Python으로 도구 클래스와 리소스 핸들러를 정의하고, 이를 FastMCP 서버에 등록하며, HTTP, STDIO 또는 SSE와 같은 전송 프로토콜을 사용하여 배포할 수 있습니다. 클라이언트 라이브러리는 비동기 인터페이스를 제공하여 어떤 MCP 서버와도 원활히 상호작용하며, AI 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 합니다.

FreeThinker는 대형 언어 모델, 메모리 모듈, 외부 도구를 활용하여 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 에이전트를 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 Python 또는 YAML을 통해 에이전트를 구성하고, 웹 검색, 데이터 처리 또는 API 호출용 맞춤형 도구를 플러그인하며, 내장된 계획 전략을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단계별 실행, 컨텍스트 유지, 결과 통합을 처리하여 연구, 자동화 또는 의사결정 지원 워크플로우에서 수동 개입 없이 작동할 수 있도록 지원합니다.

Goat SDK는 Go에서 AI 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 간소화하도록 설계되었습니다. 플러그형 LLM 통합(OpenAI, Anthropic, Azure, 로컬 모델), 사용자 정의 액션 도구 레지스트리, 상태 유지형 대화를 위한 메모리 저장소를 제공합니다. 개발자는 체인, 리퍼레터 전략, 퍼블리셔를 정의하여 CLI, WebSocket, REST 엔드포인트 또는 내장 Web UI를 통해 상호작용을 출력할 수 있습니다. Goat은 스트리밍 응답, 사용자 지정 가능한 로깅, 간편한 오류 처리도 지원합니다. 이러한 구성요소를 결합하여 최소한의 보일러플레이트로 챗봇, 자동화 워크플로, 의사결정 지원 시스템을 개발할 수 있으며 필요에 따라 공급자와 도구를 교체하거나 확장할 수 있는 유연성을 유지합니다.

Goated Agents는 Go에서 정교한 AI 기반 자율 시스템 구축을 간소화합니다. 사고 체인을 언어 런타임에 직접 내장하여 개발자는 중간 추론 로그를 투명하게 하면서 다단계 추론을 구현할 수 있습니다. 라이브러리는 도구 정의 API를 제공하여, 에이전트가 외부 서비스, 데이터베이스 또는 사용자 지정 코드 모듈을 호출할 수 있도록 합니다. 메모리 관리 지원은 상호 작용 간에 컨텍스트를 유지하게 합니다. 플러그인 아키텍처는 도구 래퍼, 로깅, 모니터링 등 핵심 기능을 확장할 수 있게 합니다. Goated Agents는 Go의 성능과 정적 타입을 활용하여 효율적이고 안정적인 에이전트 실행을 제공합니다. 채팅봇, 자동화 파이프라인 또는 연구 프로토타입을 구축하는 데 있어, Goated Agents는 복잡한 추론 흐름을 조율하고 LLM 기반 인텔리전스를 Go 애플리케이션에 원활하게 통합하는 데 필요한 구성요소를 제공합니다.

GoLC는 Go로 언어 모델 체인과 에이전트를 구축할 수 있는 통합 도구 세트를 제공합니다. 핵심 기능에는 체인 관리, 맞춤형 프롬프트 템플릿, 주요 LLM 공급자와의 원활한 통합이 포함됩니다. 문서 로더와 벡터 저장소를 통해 임베딩 기반 검색을 가능하게 하여 RAG 워크플로우를 지원하며, 상태를 유지하는 메모리 모듈과 다중 단계 추론 및 도구 호출을 조율하는 가벼운 에이전트 아키텍처를 지원합니다. 모듈형 설계로 사용자 정의 도구, 데이터 소스, 출력 핸들러를 쉽게 연결할 수 있습니다. 고네이티브 성능과 최소 의존성을 갖춘 GoLC는 챗봇, 지식 지원, 자동 추론 에이전트, 생산 수준의 백엔드 AI 서비스 구축에 이상적입니다.

interactive-browser-use는 Python/JavaScript 기반 라이브러리로, Large Language Models(LLMs)와 Playwright 또는 Puppeteer와 같은 브라우저 자동화 프레임워크를 연결하여 AI 에이전트가 실시간으로 웹 상호작용을 수행하게 합니다. 프롬프트를 정의하면 사용자는 에이전트에게 웹 페이지 탐색, 버튼 클릭, 양식 입력, 표 추출, 동적 콘텐츠 스크롤을 지시할 수 있습니다. 이 라이브러리는 브라우저 세션, 컨텍스트, 동작 실행을 관리하며 LLM 응답을 유용한 자동화 단계로 변환합니다. 라이브 웹 스크래핑, 자동 테스트, 웹 기반 Q&A 등의 작업을 간소화하며, AI 기반 브라우징을 위한 프로그래머블 인터페이스를 제공하여 수작업 노력을 줄이고 복잡한 다단계 웹 워크플로우를 수행할 수 있게 합니다.

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.