Simple-Agent는 Python으로 작성된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, OpenAI API를 활용하여 모듈식 대화 에이전트를 만듭니다. 개발자는 도구 호출이 가능하고, 상호작용 간 맥락 메모리를 유지하며, 기술 모듈을 통해 에이전트의 행동을 맞춤화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 요청 라우팅, 행동 계획 및 도구 실행을 처리하여 도메인별 로직에 집중할 수 있게 합니다. 내장된 로깅 및 오류 처리 기능으로 Simple-Agent는 AI 기반 채팅로봇, 자동화 도우미 및 의사 결정 지원 도구 개발을 가속화합니다. 커스텀 API 및 데이터 소스와의 간편한 통합, 비동기 도구 호출 지원, 간단한 구성 인터페이스를 제공합니다. 고객 지원, 데이터 분석, 자동화 등 AI 에이전트 프로토타입 제작에 활용할 수 있습니다. 모듈화된 아키텍처로 핵심 로직 변경 없이 새로운 기능을 추가하기 쉽습니다. 커뮤니티의 기여와 문서 지원으로, Simple-Agent는 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합하며 빠른 지능형 에이전트 배포를 목표로 합니다.

SmolAgents Dynamic Tools는 오픈소스 Python 프레임워크인 SmolAgents를 확장하여 LLM 기반 에이전트가 동적으로 도구를 호출할 수 있도록 합니다. 에이전트는 SerpAPI를 통한 웹 검색, 수학 계산기, 날짜/시간 조회, 파일 시스템 작업, 맞춤 HTTP 요청 핸들러 등 다양한 사전 구축된 도구를 사용자 의도와 사고 체인에 따라 원활하게 호출할 수 있습니다. 개발자는 추가 도구를 등록하거나 기존 도구를 커스터마이징하여 데이터 검색, 콘텐츠 생성, 계산, 외부 API 통합을 하나의 인터페이스 안에서 처리할 수 있습니다. 런타임에 도구의 가용성을 평가하여 워크플로우를 최적화하고 하드코딩 로직을 줄이며, 연구 지원, 자동 보고서 생성, 챗봇 확장 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 적합하게 적용할 수 있습니다.

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.

Thufir는 복잡한 작업 계획 및 실행이 가능한 자율 AI 에이전트를 제작하는 데 도움을 주도록 설계된 파이썬 기반의 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다. 핵심적으로, Thufir는 높은 수준의 목표를 실현 가능한 단계로 분해하는 계획 엔진, 세션 간 맥락 정보를 저장하고 검색하는 기억 모듈, 그리고 외부 API, 데이터베이스 또는 코드 실행 환경과 상호작용할 수 있는 플러그 앤 플레이 도구 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 Thufir의 모듈식을 활용하여 에이전트 행동을 맞춤화하고, 사용자 정의 도구를 정의하며, 에이전트 상태를 관리하고, 다중 에이전트 작업 흐름을 조정할 수 있습니다. 낮은 수준의 인프라 관리를 추상화함으로써 Thufir는 가상 비서, 워크플로 자동화, 연구, 디지털 작업자와 같은 사용 사례에 적합한 지능형 에이전트의 개발과 배포를 빠르게 합니다.

agent-steps는 복잡한 작업을 디스크리트하고 재사용 가능한 단계로 분해하여 AI 에이전트 개발을 간소화하는 Python 단계 오케스트레이션 프레임워크입니다. 각 단계는 언어 모델 호출, 데이터 변환 수행 또는 외부 API 호출과 같은 특정 작업을 캡슐화하며, 이후 단계에 컨텍스트를 전달할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 확장 가능한 파이프라인을 가능하게 합니다. 내장된 로깅과 디버깅 유틸리티는 단계 실행의 투명성을 제공하며, 모듈형 아키텍처는 유지보수성을 촉진합니다. 사용자들은 맞춤형 단계 유형을 정의하고 워크플로우에 연결하며, 기존 Python 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. agent-steps는 챗봇, 자동화된 데이터 파이프라인, 의사결정 지원 시스템 등 다단계 AI 솔루션 구축에 적합합니다.

AI-Agent는 OpenAI의 GPT 모델과 LangChain으로 구동되는 확장 가능한 Python 프레임워크로, 웹 검색, 위키백과 조회, 계산기 기능, 사용자 지정 도구 통합 모듈을 포함하며, 자동화된 연구, 데이터 분석, 스크립트 실행을 지원합니다. 사용자는 다단계 작업 계획, API와의 상호작용, 보고서 생성, 복잡한 워크플로우 수행을 위해 에이전트를 설정할 수 있으며, 수작업 개입 없이 생산성을 향상시킵니다.

ANAC-agents는 ANAC 자동 협상 에이전트 대회(ANAC)를 위해 여러 협상 에이전트 구현을 중앙 집중화한 Python 기반 프레임워크입니다. 리포지토리 내 각 에이전트는 유틸리티 모델링, 제안 생성, 양보 전략, 수락 기준에 대해 뚜렷한 전략을 구현하여 비교 연구와 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다. 사용자들은 맞춤 이슈와 선호 프로필이 있는 협상 도메인을 정의한 후 쌍방 협상 또는 토너먼트 형식 경쟁을 시뮬레이션할 수 있습니다. 도구키트에는 설정 스크립트, 평가 지표, 협상 역학 분석을 위한 로깅 유틸리티가 포함되어 있으며, 연구자와 개발자는 기존 에이전트를 확장하거나 새로운 알고리즘을 시험하며, 외부 학습 모듈을 통합하여 전략적 결정과 자동 협상 분야의 혁신을 가속화할 수 있습니다.

ChatGPT OpenAI Smart Speaker는 자신만의 음성 활성화 AI 도우미를 구축하기 위한 개발자 프레임워크입니다. Raspberry Pi, Linux PC, macOS 또는 Windows 기기에서 실행됩니다. 표준 Python 라이브러리로 음성 인식과 텍스트-음성 변환을 수행하며, 웨이크 워드 감지 후 질문을 캡처하여 OpenAI ChatGPT API에 전달하고 실시간으로 답변을 읽어줍니다. 맞춤 명령 확장, 스마트 홈 컨트롤 통합 또는 교육용 음성 AI 데모에 사용할 수 있습니다.

ModelScope Agent는 자율형 AI 에이전트를 조율할 수 있는 파이썬 기반 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 외부 도구(API, 데이터베이스, 검색)를 위한 플러그인 통합, 맥락 유지를 위한 대화 메모리, 복잡한 작업을 처리할 수 있는 사용자 지정 에이전트 체인 기능(지식 검색, 문서 처리, 의사결정 지원 등)을 갖추고 있습니다. 개발자는 역할, 행동, 프롬프트를 구성하고, 여러 LLM 백엔드를 활용하여 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

CodeFuse-muAgent는 여러 자율 AI 에이전트를 조정하여 복합 업무를 공동으로 해결하는 파이썬 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 개발자는 데이터 처리, 자연어 이해 또는 외부 API 상호작용과 같은 전문 기술을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 동적 작업 위임을 위한 통신 프로토콜을 구성합니다. 이 프레임워크는 중앙 집중식 메모리 관리, 로깅, 모니터링을 제공하며, 모델에 독립적이고, 인기 있는 LLM 및 사용자 정의 AI 모델과의 통합을 지원합니다. CodeFuse-muAgent를 활용하면, 팀은 모듈형 AI 워크플로를 구축하고, 다단계 프로세스를 자동화하며, 다양한 환경에서 배포를 확장할 수 있습니다. 유연한 구성 파일과 확장 가능한 API를 통해 빠른 프로토타이핑, 테스트, 미세 조정이 가능하여 고객 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 연구 보조자 등 활용 사례에 적합합니다.

CUPCAKE AGI(Composable Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence)는 언어 모델, 메모리, 외부 도구를 결합하여 자율 에이전트 구축을 단순화하는 유연한 Python 프레임워크입니다. 목표 플래너, 모델 실행기, 메모리 관리자 등 핵심 모듈을 갖추고 있으며, 상호작용 간 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. API, 데이터베이스 또는 커스텀 툴킷과 통합하기 위해 플러그인을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 워크플로를 모두 지원하여 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 배포에 이상적입니다.

Cyrano는 자연어 프롬프트를 통해 대형 언어 모델과 외부 도구를 오케스트레이션하는 오픈소스 Python 프레임워크 및 CLI입니다. 사용자들은 커스텀 도구(함수)를 정의하고, 메모리와 토큰 제한을 설정하며, 콜백을 처리할 수 있습니다. Cyrano는 LLM의 JSON 응답을 파싱하고 지정된 도구를 순차적으로 실행합니다. 간단함, 모듈성, 외부 의존성 없음에 중점을 두고 있어 개발자가 채팅봇을 프로토타이핑하고, 자동 워크플로우를 구축하며, 신속히 애플리케이션에 AI 기능을 통합할 수 있습니다.

Fast Reinforcement Learning은 강화 학습 에이전트의 개발과 실행을 가속화하기 위해 설계된 전문 Python 프레임워크입니다. PPO, A2C, DDPG, SAC와 같은 인기 알고리즘을 바로 사용할 수 있으며, 높은 처리량의 벡터화된 환경 관리를 결합합니다. 사용자는 정책 네트워크를 쉽게 구성하고 학습 루프를 사용자 정의하며, 대규모 실험을 위한 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 모듈식 설계는 OpenAI Gym 환경과 원활하게 통합되어, 연구자와 실무자가 다양한 제어, 게임, 시뮬레이션 작업에서 에이전트를 프로토타이핑, 벤치마킹, 배포할 수 있도록 지원합니다.

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.

GenAI Job Agents는 AI 기반 작업 에이전트의 생성과 관리를 간소화하는 데 설계된 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 개발자는 간단한 구성 파일 또는 Python 클래스를 사용하여 맞춤형 작업 유형과 에이전트 행동을 정의할 수 있습니다. 시스템은 OpenAI의 LLM 기반 추론과 LangChain의 호출 체인을 매끄럽게 통합하며, 작업을 큐에 넣고 병렬로 실행하며 내장된 로깅과 오류 처리 메커니즘으로 모니터링할 수 있습니다. 에이전트는 동적 입력을 처리하고 실패를 자동으로 재시도하며, 하류 처리를 위한 구조화된 결과물을 생성할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처, 확장 가능한 플러그인, 명확한 API로 구성되어 있어, GenAI Job Agents는 반복 작업을 자동화하고 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션하며, 프로덕션 환경에서 AI 기반 운영을 확장할 수 있도록 지원합니다.

GPA-LM은 파이썬 기반 프레임워크로, 대형 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 합니다. 상위 명령을 하위 태스크로 분해하는 플래너, 도구 호출과 상호작용을 관리하는 실행기, 세션 간 맥락을 유지하는 메모리 모듈이 포함되어 있습니다. 플러그인 아키텍처는 개발자가 커스텀 도구, API, 결정 논리를 추가할 수 있게 합니다. 다중 에이전트 지원으로 역할 조율, 작업 분산, 결과 집계가 가능합니다. OpenAI GPT 같은 인기 LLM과 원활하게 통합하며 다양한 환경에서 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 연구, 자동화, 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 자율 에이전트 개발을 가속화합니다.

HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.

InfantAgent는 Python에서 지능형 에이전트를 설계하고 배치하기 위한 경량 구조를 제공합니다. 인기 있는 LLM(OpenAI, Hugging Face)와 통합하며, 지속적인 메모리 모듈을 지원하고, 맞춤형 도구 체인을 활성화합니다. 기본적으로 대화 인터페이스, 작업 조율, 정책 기반 의사결정이 포함됩니다. 이 프레임워크의 플러그인 아키텍처는 도메인별 도구와 API에 대한 확장을 쉽게 하여, 연구용 에이전트 프로토타이핑, 워크플로우 자동화 또는 AI 어시스턴트 임베딩에 이상적입니다.

LangChain은 AI 기반 애플리케이션 개발을 가속화하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 여러 언어 모델 호출(체인), 외부 도구와 상호작용하는 에이전트 구축, 대화 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 출력 분석기, 엔드 투 엔드 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 벡터 저장소, 데이터베이스, API와 호스팅 플랫폼과의 통합을 통해 실전 배포 가능한 챗봇, 문서 분석, 코드 도우미, 맞춤형 AI 파이프라인 등을 구축할 수 있습니다.

LLM Maze Agent 프레임워크는 대형 언어 모델을 사용하여 격자 미로를 탐색할 수 있는 지능형 에이전트 구축을 위한 파이썬 기반 환경을 제공합니다. 모듈식 환경 인터페이스와 체인 오브-사고 프롬프트 템플릿, 휴리스틱 플래닝을 결합하여 에이전트는 반복적으로 LLM에 쿼리하여 이동 방향을 결정하고, 장애물에 적응하며, 내부 상태 표현을 업데이트합니다. OpenAI와 Hugging Face 모델을 기본적으로 지원하여 원활한 통합이 가능하며, 미로 생성은 사용자 정의 가능하고 단계별 디버깅을 통해 다양한 전략을 실험할 수 있습니다. 연구자들은 보상 함수 조정, 관찰 공간 커스터마이징, 에이전트 경로 시각화 등을 통해 추론 과정을 분석할 수 있습니다. 이 설계는 LLM 기반 계획 평가, AI 개념 지도, 공간 추론 모델 성능 벤치마크에 이상적입니다.