Doraemon-Agent는 개발자가 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈 소스 파이썬 플랫폼 및 프레임워크이다. 사용자 정의 플러그인과 외부 도구를 통합하고, 세션 간 장기 메모리를 유지하며, 다단계의 연쇄 사고 계획을 실행할 수 있다. 개발자는 에이전트 역할을 구성하고, 맥락을 관리하며, 상호 작용을 기록하고, 플러그인 아키텍처를 통해 기능을 확장할 수 있다. 데이터 분석, 연구 지원 또는 고객 서비스 자동화와 같은 작업에 자율 보조 도구 제작을 간소화한다.

Minerva는 대형 언어 모델을 사용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하도록 설계된 확장 가능한 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 웹 검색, API 호출 또는 파일 처리기와 같은 외부 도구를 통합하고, 사용자 정의 계획 전략을 정의하며, 대화 또는 지속형 메모리를 관리할 수 있습니다. Minerva는 동기 및 비동기 작업 실행, 구성 가능한 로깅, 플러그인 아키텍처를 지원하여 인공지능 에이전트를 프로토타입, 테스트 및 배포하는 데 용이하게 만듭니다. 이러한 에이전트는 추론, 계획 및 도구 사용이 가능합니다.

Fast-LLM-Agent-MCP는 메모리 관리, 사고의 연쇄 추론, 다단계 계획을 결합한 AI 에이전트를 구축하기 위한 경량 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 OpenAI, Azure OpenAI, 로컬 Llama 및 기타 모델과 통합하여 대화 맥락을 유지하고 구조화된 추론 과정을 생성하며 복잡한 작업을 실행 가능한 하위 작업으로 분할할 수 있습니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 도구 및 메모리 저장소를 통합할 수 있어 가상 도우미, 의사 결정 지원 시스템, 자동 고객 지원 봇 등에 적합합니다.

Saga는 다단계 워크플로우를 계획하고 실행하는 AI 에이전트 구축을 위한 유연한 아키텍처를 제공합니다. 핵심 구성 요소는 목표를 행동으로 세분화하는 플래너 모듈, 대화와 작업 컨텍스트를 위한 메모리 저장소, 외부 서비스 또는 스크립트를 통합하는 도구 레지스트리입니다. 에이전트는 비동기적으로 작동하며, 세션 간 상태를 관리하고, 커스텀 도구 개발을 지원합니다. Saga는 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 하며, 데이터 수집, 알림 및 대화형 Q&A와 같은 작업을 자동화하여 사용자 Python 환경 내에서 자율 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

Bedrock Engineer는 Amazon Titan 및 Anthropic Claude와 같은 AWS Bedrock 기반 모델을 활용하는 구조화되고 모듈화된 방법을 개발자에게 제공합니다. 이 도구킷에는 데이터 검색, 문서 분석, 자동 추론 및 다단계 계획을 위한 예제 워크플로우가 포함되어 있습니다. 세션 컨텍스트를 관리하고, 안전한 액세스를 위해 AWS IAM과 통합하며, 사용자 정의 가능한 프롬프트 템플릿을 지원합니다. 중복 코드를 추상화하여, Bedrock Engineer는 챗봇, 요약 도구, 지능형 어시스턴트 개발을 가속화하며 AWS 관리 인프라를 통한 확장성과 비용 최적화를 제공합니다.

ChatAgent는 메모리 처리, 도구 체인 및 전략 조정을 위한 핵심 모듈이 포함된 확장 가능한 아키텍처를 제공하여 개발자가 지능형 챗봇을 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 합니다. 주요 LLM 공급자들과 원활하게 통합되며, API 호출, 데이터베이스 쿼리 또는 파일 작업을 위한 맞춤형 도구를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 다단계 계획, 동적 의사 결정, 컨텍스트 기반 메모리 호출을 지원하여 긴 대화에서도 일관된 상호작용을 보장합니다. 플러그인 시스템과 구성 기반의 파이프라인은 쉽게 커스터마이즈 및 실험이 가능하며, 구조화된 로그와 메트릭은 성능 모니터링과 운영 중 문제 해결에 도움을 줍니다.