MASlite는 에이전트 클래스를 생성하고 행동을 등록하며, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 처리하는 명확한 API를 제공합니다. 에이전트 작업을 관리하는 스케줄러, 상호작용을 시뮬레이션하는 환경 모델링, 핵심 기능 확장을 위한 플러그인 시스템을 포함합니다. 개발자는 에이전트 라이프사이클 메서드를 정의하고, 채널을 통해 에이전트를 연결하며, 헤드리스 모드 또는 시각화 도구와 통합하여 빠르게 다중 에이전트 시나리오를 프로토타이핑할 수 있습니다.

TinyAgent는 OpenAI GPT 모델을 이용한 복잡한 작업을 오케스트레이션하는 경량 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 pip를 통해 설치하고, API 키를 구성하며, 도구 또는 플러그인을 정의하고, 인메모리 컨텍스트를 활용하여 다단계 대화를 유지할 수 있습니다. TinyAgent는 작업 체인, 외부 API 통합, 사용자 또는 시스템의 메모리 유지 기능을 지원합니다. 간단한 Pythonic API로 자율 데이터 분석 워크플로우, 고객 서비스 챗봇, 코드 생성 도우미 등 지능적이고 상태를 유지하는 에이전트의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. 이 라이브러리는 오픈소스이며, 확장 가능하고 플랫폼에 구애받지 않습니다.

Wise Agents는 AI 에이전트 프레임워크 및 플랫폼의 포괄적이고 검색 가능한 카탈로그를 제공합니다. 카테고리, 프로그래밍 언어, 라이선스 유형 등으로 필터링하여 사용자가 적합한 도구를 찾도록 돕습니다. 각 에이전트 항목에는 상세 프로필, 핵심 기능, GitHub 및 문서 링크, 커뮤니티 평가가 포함되어 있습니다. 사이트는 커뮤니티 기여에 의해 정기적으로 업데이트되어 최신 에이전트 버전과 개발 내용을 한 곳에서 확인할 수 있습니다.

Open Agent Leaderboard는 오픈 소스 AI 에이전트에 대한 완전한 평가 파이프라인을 제공합니다. 추론, 계획, 질문 답변, 도구 사용을 포함하는 큐레이션된 작업 세트와, 에이전트를 격리된 환경에서 실행하는 자동화된 허브, 성공률, 실행 시간, 자원 소비와 같은 성능 지표를 수집하는 스크립트를 포함합니다. 결과는 필터, 차트, 과거 데이터와 비교하는 웹 기반 리더보드에 집계되어 표시됩니다. 이 프레임워크는 재현 가능성을 위한 Docker 지원, 인기 있는 에이전트 아키텍처용 통합 템플릿, 새 작업이나 메트릭을 쉽게 추가할 수 있는 확장 가능한 구성을 지원합니다.

이 저장소는 JADE 프레임워크 기반 에이전트 간 양방향 통신의 실습 데모를 제공합니다. 에이전트 설정, FIPA-ACL 호환 메시지 생성, 비동기 행동 처리 예제를 포함합니다. 개발자는 에이전트 A가 REQUEST를 보내고, 에이전트 B가 요청을 처리하며, INFORM 메시지를 반환하는 과정을 학습할 수 있습니다. 코드는 디렉터리 담당자에 에이전트 등록, 순환형 및 단발성 행동 사용, 메시지 템플릿을 통한 메시지 필터링, 대화 시퀀스 로깅을 보여줍니다. 이는 다중 에이전트 교환 프로토콜 개발, 맞춤형 프로토콜 또는 JADE 에이전트를 더 큰 분산 AI 시스템과 통합하는 데 이상적인 출발점입니다.

FastAPI Agents는 FastAPI 웹 프레임워크를 사용하여 LLM 기반 에이전트를 개발하기 위한 강력한 서비스 계층을 제공합니다. LangChain의 체인, 도구, 메모리 시스템을 사용하여 에이전트 동작을 정의할 수 있습니다. 각각의 에이전트는 표준 REST 엔드포인트로 노출되어 비동기 요청, 스트리밍 응답, 맞춤형 페이로드를 지원합니다. 벡터 스토어와의 연계를 통해 지식 기반 애플리케이션에 대해 검색 증강 생성이 가능합니다. 이 프레임워크는 내장 로깅, 모니터링 훅, 컨테이너화 배포를 위한 Docker 지원 등을 포함하고 있습니다. 새 도구, 미들웨어, 인증으로 쉽게 확장할 수 있습니다. FastAPI Agents는 AI 솔루션의 실운영 준비를 빠르게 하고, 보안, 확장성, 유지보수가 용이한 에이전트 기반 애플리케이션을 기업 및 연구 환경에서 보장합니다。

AI Agents는 대형 언어 모델을 활용하여 자율 에이전트를 구축하는 구조화된 툴킷을 제공합니다. 외부 API 연동, 대화 또는 장기 메모리 관리, 다단계 워크플로우 조정, LLM 호출 체인 모듈이 포함되어 있습니다. 데이터 검색, 질문 답변, 작업 자동화 등 일반적인 에이전트 유형에 대한 템플릿이 제공되며, 프롬프트, 도구 정의, 메모리 전략의 사용자 지정도 가능합니다. 비동기 지원, 플러그인 아키텍처, 모듈식 설계를 통해, AI Agents는 확장 가능하고 유지보수가 용이하며 확장 가능한 에이전트 기반 애플리케이션을 가능하게 합니다.

AgentCrew는 에이전트 수명주기, 메모리 영속성, 작업 스케줄링, 에이전트 간 통신 등과 같은 공통 기능을 추상화하여 AI 에이전트의 생성과 관리를 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 개발자는 사용자 정의 에이전트 프로필을 정의하고 트리거 및 조건을 지정하며, OpenAI와 Anthropic과 같은 주요 LLM 공급자와 쉽게 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 Python SDK, CLI 도구, RESTful 엔드포인트, 직관적인 웹 대시보드를 제공하여 에이전트 성능을 모니터링합니다. 워크플로우 자동화 기능을 통해 에이전트는 병렬 또는 연속 작업이 가능하며, 메시지를 교환하고 상호작용을 기록하여 감사 및 재교육에 활용됩니다. 모듈화 된 아키텍처는 플러그인 확장을 지원하여, 고객 서비스 챗봇에서부터 연구 지원, 데이터 추출 파이프라인 등 다양한 용도에 맞게 플랫폼을 맞춤화할 수 있습니다.

CrewAI Quickstart는 CrewAI 프레임워크를 사용하여 AI 기반 대화형 에이전트의 생성과 배포를 간소화하도록 설계된 개발자 도구입니다. 사전 구성된 Node.js 환경, CrewAI API와 상호 작용하는 예제 스크립트, 프롬프트 설계, 에이전트 오케스트레이션, 오류 처리에 대한 모범 사례 패턴을 제공합니다. 이 빠른 시작을 통해 팀은 챗봇 프로토타입을 만들고 작업 흐름을 자동화하며 AI 도우미를 기존 애플리케이션에 몇 분 만에 통합하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 프로젝트 간 일관성을 유지할 수 있습니다.