Continuum은 태스크, 도구, 메모리를 조합 가능하게 정의하여 개발자가 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 Python 오픈소스 프레임워크입니다. Continuum으로 만든 에이전트는 계획-실행-관찰 루프를 따르며, LLM의 추론과 외부 API 호출 또는 스크립트 간의 인터레이싱이 가능합니다. 플러그형 아키텍처는 Redis, SQLite 등 여러 메모리 저장소, 커스텀 도구 라이브러리, 비동기 실행을 지원합니다. 유연성을 중시하여 사용자 정의 정책 작성, 데이터베이스 또는 웹훅과 같은 타사 서비스 통합, 환경별 에이전트 배포가 가능합니다. Continuum의 이벤트 기반 오케스트레이션은 에이전트의 행동을 기록하며 디버깅 및 성능 조정을 용이하게 합니다. 데이터 수집 자동화, 대화형 어시스턴트 제작, DevOps 파이프라인 오케스트레이션 등 생산 환경에 적합한 확장 가능한 AI 에이전트 워크플로우의 기반을 제공합니다.

ChainLite는 재사용 가능하게 설계된 체인 모듈로 LLM 오케스트레이션의 복잡성을 추상화하여 AI 에이전트 제작을 간소화합니다. 간단한 Python 데코레이터와 구성 파일을 사용하여 개발자는 에이전트의 행동, 도구 인터페이스 및 메모리 구조를 정의합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Cohere, Hugging Face와 같은 인기 LLM 공급자와 외부 데이터 소스(API, 데이터베이스)와 통합되어 에이전트가 실시간 정보를 가져올 수 있도록 지원합니다. Streamlit이 구동하는 브라우저 기반 UI를 통해 사용자는 토큰 수준의 대화 기록 검사, 프롬프트 디버그, 체인 실행 그래프 시각화가 가능합니다. ChainLite는 로컬 개발부터 프로덕션 컨테이너까지 여러 배포 대상 지원으로 데이터 과학자, 엔지니어, 제품팀 간 원활한 협업을 가능하게 합니다.

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).

LAWLIA는 에이전트 행동, 플러그인 도구, 대화 또는 자율 워크플로우의 메모리 관리를 정의하는 구조화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 주요 LLM API와 통합하고, 프롬프트 템플릿을 구성하며, 검색, 계산기 또는 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 등록할 수 있습니다. Agent 클래스를 통해 LAWLIA는 계획 수립, 작업 실행, 응답 해석을 처리하며, 다중 턴 상호작용과 동적 도구 호출을 허용합니다. 모듈식 설계는 플러그인 확장을 지원하여 고객 지원, 데이터 분석, 코드 지원 또는 콘텐츠 생성용 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 통합된 API 아래에서 관리하여 에이전트 개발을 간소화합니다.