KoG Playground는 오픈소스, 브라우저 기반 플랫폼으로, 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 개발을 쉽게 만들어줍니다. Pinecone 또는 FAISS와 같은 인기 있는 벡터 저장소와 연결하여 텍스트 코퍼스를 입력하고, 임베딩을 계산하며, 시각적으로 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 인터페이스는 프롬프트 템플릿, LLM 백엔드(OpenAI, Hugging Face) 및 체인 핸들러를 정의하는 모듈형 구성 요소를 제공합니다. 실시간 로그는 토큰 사용량과 지연 시간을 표시하여 성능 및 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 유사도 임계값, 재순위 알고리즘, 결과 융합 전략을 즉시 조정하고, 구성 설정을 코드 스니펫 또는 재현 가능한 프로젝트로 내보낼 수 있습니다. KoG Playground는 지식 기반 챗봇, 의미론적 검색 앱, 사용자 지정 AI 도우미의 프로토타입 개발을 최소한의 코딩으로 지원합니다.

멀티 에이전트 시스템은 경량이면서도 강력한 도구 키트를 제공하여 멀티 에이전트 시뮬레이션을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자들은 의사 결정 로직을 캡슐화하는 사용자 정의 에이전트 클래스를 만들고, 세계 상태와 규칙을 나타내는 환경 객체를 정의하며, 상호작용을 조율하는 시뮬레이션 엔진을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로깅, 메트릭 수집, 기본 시각화 모듈식을 지원하며, 협력 또는 적대적 환경에서 에이전트 행동을 분석하는 데 적합합니다. 군집 로봇공학, 자원 할당 및 분산 제어 실험의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.

NPI.ai는 드래그 앤 드롭 모듈을 통해 시각적으로 AI 에이전트를 설계할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 각 에이전트는 언어 모델 프롬프트, 기능 호출, 의사결정 로직, 메모리 벡터와 같은 구성요소로 이루어져 있습니다. 이 플랫폼은 API, 데이터베이스, 타사 서비스와의 연동을 지원합니다. 에이전트는 내장된 메모리 계층을 통해 맥락을 유지하며, 다중 턴 대화, 과거 상호작용 조회, 동적 추론 수행이 가능합니다. NPI.ai는 버전 관리, 테스트 환경, 배포 파이프라인을 포함하여 에이전트의 반복 개발과 프로덕션 배포를 용이하게 합니다. 실시간 로그와 모니터링 기능으로 팀은 에이전트 성능과 사용자 상호작용에 대한 통찰력을 얻어 지속적인 개선과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.

Substrate는 다양한 모듈 구성 요소 또는 노드를 연결하여 AI 워크플로를 개발할 수 있도록 설계된 다목적 플랫폼입니다. 언어 모델, 이미지 생성 및 통합 벡터 저장소를 포함한 필수 AI 기능을 포함하는 직관적인 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공합니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에 맞춰져 있어 사용자가 복잡한 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다. 개발 프로세스를 간소화함으로써 Substrate는 개인과 조직이 혁신과 맞춤화에 집중할 수 있도록 하여 아이디어를 효과적인 솔루션으로 전환할 수 있게 합니다.

APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.

MCP Agent는 언어 모델, 사용자 지정 도구, 데이터 소스를 통합하기 위한 모듈형 구성요소를 제공하며, 지능형 AI 기반 어시스턴트를 구축하는 데 튼튼한 기반을 제공합니다. 핵심 기능에는 사용자 의도에 따른 동적 도구 호출, 장기 대화를 위한 컨텍스트 인식 메모리 관리, 확장 가능한 플러그인 시스템이 포함되어 있습니다. 개발자는 입력 처리, 외부 API 호출, 비동기 워크플로 관리를 위한 파이프라인을 정의하면서 투명한 로그와 지표를 유지할 수 있습니다. 인기 LLM 지원, 구성 가능한 템플릿, 역할 기반 접근 제어를 통해 MCP Agent는 확장 가능하고 유지 관리를 용이한 AI 에이전트의 배포를 간소화합니다. 고객 지원 챗봇, RPA 봇, 연구 및 데이터 분석 봇 등 다양한 유스케이스에서 개발 속도를 높이고 일관된 성능을 보장합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

AgentScope는 동적 계획, 컨텍스트 기반 메모리 저장 및 도구/API 통합을 위한 모듈형 구성요소를 제공하여 지능형 에이전트 생성을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 작업 실행, 응답 생성을 위한 맞춤형 파이프라인과 데이터 검색 기능을 제공합니다. AgentScope의 아키텍처는 대화형 봇, 워크플로우 자동화 에이전트, 연구 보조 도구의 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하며 확장성과 확장성을 유지합니다.

AI Agent는 지능형 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 외부 도구와 API와의 원활한 통합, 지속적인 대화를 위한 내장 메모리 관리를 제공합니다. 개발자는 사용자 정의 프롬프트, 동작 및 워크플로우를 정의하고, 플러그인 시스템을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. AI Agent는 재사용 가능한 구성 요소와 표준화된 인터페이스를 제공하여 챗봇, 가상 비서 및 자동화된 워크플로우 생성 속도를 높입니다.