MARO(다중 에이전트 자원 최적화)는 공급망, 물류, 자원 관리를 위한 다중 에이전트 강화 학습 에이전트의 개발과 평가를 지원하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 재고 관리, 트럭 예약, 크로스 도킹, 컨테이너 임대 등 환경 템플릿을 포함하고 있습니다. 통합된 에이전트 API, 내장된 실험 추적기, 대규모 훈련을 위한 병렬 시뮬레이션 기능, 성능 분석을 위한 시각화 도구를 제공합니다. 모듈식으로 설계되어 확장 가능하며, 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재현 가능한 연구와 신속한 AI 최적화 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

MIU CS589 AI Agent API는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 에이전트 행동을 정의하고, 외부 도구 또는 서비스를 통합하며, HTTP 엔드포인트를 통해 스트리밍 또는 배치 응답을 처리할 수 있습니다. 프레임워크는 인증, 요청 라우팅, 오류 처리, 로깅을 내장하고 있으며, 확장 가능하여 새 도구 등록, 에이전트 메모리 조정, LLM 매개변수 구성도 가능합니다. 실험, 데모, 프로토타입 제작에 적합하며, 다중 도구 오케스트레이션을 간소화하고 AI 에이전트 개발을 가속화합니다.

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.

PromptMage는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 복잡한 다단계 응용 프로그램 개발을 간소화하는 것을 목표로 하는 Python 프레임워크입니다. 프롬프트 플레이그라운드, 내장 버전 관리 및 자동 생성 API를 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 작은 팀과 대기업 모두에게 적합하며, PromptMage는 생산성을 향상시키고 효과적인 프롬프트 테스트 및 개발을 촉진합니다. 로컬 또는 서버에 배포할 수 있어 다양한 사용자가 접근하고 관리할 수 있습니다.