Besser Agentic Framework는 AI 에이전트의 정의, 조정, 확장을 위한 모듈형 도구 키트입니다. 에이전트 행동 구성을 가능케 하며, 외부 도구 및 API와의 통합, 에이전트 메모리와 상태 관리, 실행 모니터링이 가능합니다. Python 위에서 구축되어 확장 가능한 플러그인 인터페이스, 다중 에이전트 협력, 내장 로깅을 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 자동화 연구, 대화형 어시스턴트와 같은 작업을 위한 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다.

LangChain은 고급 LLM 기반 애플리케이션 구축을 위한 포괄적인 툴킷으로, 저수준 API 상호작용을 추상화하고 재사용 가능한 모듈을 제공합니다. 프롬프트 템플릿 시스템을 통해 동적 프롬프트를 정의하고 이를 연결하여 다단계 추론 흐름을 수행할 수 있습니다. 내장된 에이전트 프레임워크는 LLM 출력을 외부 도구 호출과 결합하여 웹 검색이나 데이터베이스 쿼리 같은 자율적 의사결정 및 작업 수행을 가능하게 합니다. 메모리 모듈은 대화의 문맥을 유지하며 여러 차례의 상호작용 동안 상태를 지속시킵니다. 벡터 데이터베이스와의 통합은 검색 기반 생성으로 응답을 풍부하게 하며, 확장 가능한 콜백 훅은 커스텀 로깅과 모니터링을 지원합니다. LangChain의 모듈식 구조는 빠른 프로토타이핑과 확장성을 촉진하며, 로컬 환경과 클라우드 모두에 배포할 수 있습니다.

Trainable Agents는 최첨단 대형 언어 모델을 탑재한 AI 에이전트의 신속한 개발과 훈련을 위한 모듈식 확장 툴킷으로 설계되었습니다. 이 프레임워크는 인터랙션 환경, 정책 인터페이스, 피드백 루프와 같은 핵심 컴포넌트를 추상화하여, 개발자가 작업 정의, 데모 제공, 보상 함수 구현을 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. OpenAI GPT 및 Anthropic Claude를 기본 지원하며, 경험 재생, 배치 훈련, 성능 평가를 용이하게 합니다. 또한 로깅, 지표 추적, 훈련된 정책의 배포를 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. 대화형 봇 제작, 워크플로 자동화, 연구 수행 등 전체 수명 주기를 하나로 통합된 Python 패키지로 제공합니다.

negotiation_agent는 GPT와 유사한 모델로 구동되는 자율 협상 봇을 구축하기 위한 모듈형 툴킷입니다. 개발자는 항목, 선호도, 유틸리티 함수를 정의하여 에이전트 목표를 모델링할 수 있으며, 사전 정의된 에이전트 템플릿을 사용하거나 맞춤 전략을 통합할 수 있습니다. 제안 생성, 역제안 평가, 수락 결정, 거래 종료를 지원하며, 표준화된 프로토콜로 대화 흐름을 관리하고, 토너먼트 형 실험을 위한 배치 시뮬레이션과 합의율, 유틸리티 향상, 공정성 점수와 같은 성과 지표를 계산합니다. 오픈 아키텍처를 통해 기본 LLM 백엔드 교체 및 플러그인을 통한 에이전트 논리 확장도 가능합니다. negotiation_agent를 통해 팀은 전자상거래, 연구, 교육 환경에서 자동화된 교섭 솔루션을 빠르게 프로토타입하고 평가할 수 있습니다.