Autogen Studio Research는 GitHub에 호스팅된 연구 프로토타입으로, 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 구축, 시각화 및 반복할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 에이전트 컴포넌트를 배치하고, 커뮤니케이션 채널을 정의하며, 실행 파이프라인을 구성할 수 있는 웹 기반 UI를 제공합니다. 내부적으로 Python SDK를 사용하여 다양한 LLM 백엔드(OpenAI, Azure, 로컬 모델)에 연결하며, 실시간 로그, 지표, 디버깅 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 신속한 프로토타이핑, 의사결정 워크플로우, 자동화된 작업 오케스트레이션에 적합하도록 설계되었습니다.

CircleChat은 사용자가 동시에 여러 AI 에이전트와 상호 작용할 수 있는 플랫폼입니다. 각 AI 에이전트는 독특한 인사이트와 전문 지식을 제공하여 사용자가 질문이나 문제에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 스마트한 대화를 촉진하기 위해 설계된 CircleChat은 여러분의 가상 브레인스토밍 도구가 되는 것을 목표로 합니다. 문제 해결, 계획, 또는 창의적인 입력이 필요할 경우에도 CircleChat은 여러 AI와 연결하여 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.

Eigent은 여러 협력 에이전트로 구성된 동적 AI 인력을 생성할 수 있는 AI 플랫폼으로, 복잡한 워크플로우를 병렬로 자동화합니다. 워커 노드 및 작업별 도구의 완전한 사용자 정의를 지원하며, 데이터 프라이버시와 통제를 보장하는 안전한 로컬 배포를 제공합니다. Eigent의 인프라는 다중 에이전트 상호 작용을 최적화하여 뛰어난 성능과 비용 효율성을 제공하며, AI를 활용한 확장 가능한 자동화를 목표로 하는 기업에 이상적입니다.

멀티 에이전트 AI 프레임워크는 클라우드 환경에서 여러 자율 에이전트를 조율하는 종단 간 솔루션을 제공합니다. Neon의 Postgres 호환 서버리스 데이터베이스를 활용하여 대화 기록과 에이전트 상태를 저장하고, Azure Functions로 확장성 있는 에이전트 로직을 실행하며, OpenAI API로 자연 언어 이해와 생성을 수행합니다. 내장 메시지 큐와 역할 기반 행동을 통해 연구, 일정관리, 고객지원, 데이터 분석 등 다양한 업무에 에이전트가 협력합니다. 개발자는 정책, 메모리 규칙, 워크플로우를 맞춤화하여 다양한 비즈니스 요구에 대응할 수 있습니다.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction은 여러 자율 AI 에이전트로 구성된 시스템을 설계, 구성, 실행하는 유연한 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 목표, 통신 프로토콜을 부여받을 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 전달, 대화 컨텍스트 및 순차적 또는 병렬 상호작용을 관리합니다. OpenAI GPT, 기타 LLM API 및 커스텀 모듈과의 통합을 지원합니다. YAML 또는 Python 스크립트를 통해 시나리오를 정의하며, 에이전트 세부 정보, 작업 흐름 단계 및 정지 조건을 지정합니다. 이 시스템은 디버깅과 분석을 위해 모든 상호작용을 기록하며, 협력, 협상, 의사 결정, 복잡한 문제 해결 실험을 위해 에이전트 행동을 세밀하게 제어할 수 있습니다.