xBrain은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 생성, 구성, 오케스트레이션하는 모듈러 구조를 제공합니다. 사용자들은 데이터 검색, 분석 또는 생성과 같은 특정 능력을 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 워크플로우에 조합하여 각 에이전트가 통신하고 작업을 위임하도록 합니다. 프레임워크에는 비동기 실행을 관리하는 스케줄러, 외부 API 통합을 위한 플러그인 시스템, 실시간 모니터링과 디버깅용 로그 메커니즘이 포함됩니다. xBrain의 유연한 인터페이스는 맞춤형 메모리 구현과 에이전트 템플릿을 지원하여 다양한 도메인에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다. 챗봇과 데이터 파이프라인, 연구 실험 등에 활용하여 최소한의 반복 코드를 통해 복잡한 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화합니다.

Base OnChain Agent는 이더리움과 유사한 블록체인에 자율 AI 에이전트를 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. Web3를 통해 블록체인 노드에 연결하며, OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 토큰 전송이나 프로토콜별 로그와 같은 온체인 이벤트를 해석합니다. 에이전트는 자연어 프롬프트 또는 사전 정의된 전략을 처리하여 트랜잭션 실행 시기, 스마트 계약 함수 호출 또는 거버넌스 제안에 대한 응답을 결정할 수 있습니다. 개발자는 맞춤 이벤트 리스너, 오프체인 데이터 피드 통합, 안전한 키 관리를 위한 모듈 확장이 가능합니다. 이 솔루션은 최소한의 수작업 개입으로 유동성 제공, 차익 거래, 포트폴리오 재조정 등의 자동 DeFi 작업을 가능하게 합니다.

BeeAI Framework Py Starter는 AI 에이전트 생성의 시작을 빠르게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 Python 프로젝트입니다. 핵심 모듈은 에이전트 오케스트레이션, 기능 확장을 위한 플러그인 시스템, 주요 LLM API에 연결하기 위한 어댑터를 포함합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 대화 기억을 관리하며, 간단한 구성 파일을 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈성과 사용 편의성을 강조하며, 챗봇, 자동화 도우미, 데이터 처리 에이전트의 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다.

Cerebellum은 개발자가 순차적 단계 또는 도구 호출로 구성된 선언적 계획을 사용하는 모듈형 플랫폼을 제공합니다. 각각의 계획은 API 연결, 검색기, 데이터 처리기와 같은 내장 또는 맞춤 도구를 통합 인터페이스를 통해 호출할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간에 정보를 저장, 검색, 잊어버릴 수 있어 맥락 기반 및 상태 유지 상호작용이 가능합니다. OpenAI, Hugging Face 등 인기 있는 LLM과 연동되며, 맞춤형 도구 등록을 지원하고, 실시간 제어 흐름을 위한 이벤트 중심 실행 엔진을 갖추고 있습니다. 로그, 오류 처리, 플러그인 훅을 통해 생산성을 높이고, 자동화, 가상 비서, 연구 애플리케이션을 위한 빠른 에이전트 개발을 지원합니다.

Coffee-Shop-AI-Agents는 핵심 커피숍 기능을 자동화하는 전문 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 오픈소스 프레임워크입니다. LangChain과 OpenAI 언어 모델을 활용하며, 복잡한 음료 주문을 처리하고 사용자 맞춤 추천 및 재료 가용량 관리를 하는 바리스타 에이전트, 결제 처리와 디지털 영수증 발행, 판매 지표 추적을 하는 계산원 에이전트, 재고 예측, 재입고 일정 제안, 성과 분석을 하는 매니저 에이전트를 제공합니다. 맞춤형 프롬프트와 파이프라인 구성으로 개발자는 매장 정책과 메뉴 항목에 빠르게 적응할 수 있습니다. 리포지터리에는 셋업 스크립트, API 통합, 실시간 고객 상호작용과 운영 분석을 시뮬레이션하는 예제 워크플로우가 포함되어 있어 개발자 친화적인 환경에서 활용 가능합니다.

Colosseum Agent Battles는 사용자 정의 가능한 전투장 내에서 AI 에이전트 경쟁을 위한 모듈식 Python SDK를 제공합니다. 사용자는 특정 지형, 자원, 규칙이 포함된 환경을 정의한 후, 표준 인터페이스를 통해 에이전트 전략을 구현할 수 있습니다. 프레임워크는 전투 스케줄링, 심판 로직 및 실시간 에이전트 행동과 결과의 기록을 관리하며, 토너먼트 실행, 승/패 통계 추적, 차트 기반 성과 시각화 도구를 포함합니다. 개발자는 인기 머신러닝 라이브러리와 연동하여 에이전트를 훈련시키고 전투 데이터를 분석하거나, 커스텀 규칙을 위한 심판 모듈 확장도 할 수 있습니다. 이 모든 것이 AI 전략의 벤치마킹을 간소화하며, JSON 및 CSV 형식으로 로깅도 지원되어 후속 분석이 가능합니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

KickstartDS는 디지털 디자인 시스템 생성을 위해 맞춤화된 오픈 소스 스타터 킷 및 차세대 UI 개발 툴킷입니다. 로우 코드 프레임워크, 포괄적인 구성 요소 라이브러리, 패턴 라이브러리를 특징으로 하며, 웹 개발 팀이 일관되고 브랜드 준수의 웹 프론트엔드를 효율적으로 구축할 수 있게 해줍니다. KickstartDS를 사용하면 팀은 디자인 시스템 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있고, UI 및 UX 디자인의 모범 사례를 준수하도록 보장할 수 있습니다.

Devon은 Python 애플리케이션 내에서 자율 에이전트를 정의, 조율 및 실행하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 사용자는 에이전트 목표를 설정하고, 호출 가능한 작업을 지정하며, 조건부 논리 기반으로 행동을 체인할 수 있습니다. GPT와 같은 언어 모델 및 로컬 벡터 저장소와의 원활한 통합을 통해, 에이전트는 사용자 입력을 분석하여 맥락 지식을 검색하고 계획을 생성합니다. 이 프레임워크는 플러그인 가능한 저장 백엔드를 통해 장기 기억을 지원하여 과거 상호작용을 회상할 수 있습니다. 내장 모니터링 및 로깅 기능을 통해 에이전트 성과를 실시간으로 추적하며, CLI 및 SDK를 통해 빠른 개발과 배포를 지원합니다. 고객 지원 자동화, 데이터 분석 파이프라인, 일상 업무 자동화에 적합하며, Devon은 확장 가능한 디지털 워커 생성을 가속화합니다.

FastMCP는 외부 도구, 데이터 소스, 사용자 지정 프롬프트를 갖춘 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 클라이언트를 구축하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 개발자는 Python으로 도구 클래스와 리소스 핸들러를 정의하고, 이를 FastMCP 서버에 등록하며, HTTP, STDIO 또는 SSE와 같은 전송 프로토콜을 사용하여 배포할 수 있습니다. 클라이언트 라이브러리는 비동기 인터페이스를 제공하여 어떤 MCP 서버와도 원활히 상호작용하며, AI 에이전트를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있게 합니다.

Joylive Agent는 정교한 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 플러그인 기반 아키텍처를 제공합니다. OpenAI GPT와 같은 LLM과의 원활한 통합, 세션 지속을 위한 구성 가능한 메모리 백엔드, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 에이전트 능력으로 노출하는 툴킷 매니저를 포함합니다. 이 프레임워크는 또한 내장된 체인 오브 생각 오케스트레이션, 다중 턴 대화 관리 및 손쉬운 배포를 위한 RESTful 서버를 포함합니다. Java 기반 코어는 기업 등급의 안정성을 보장하며, 팀이 빠르게 프로토타입을 개발하고 확장하며 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 어시스턴트를 확장할 수 있도록 합니다.

Multi-Agent-Seller는 AI 에이전트를 활용한 전자상거래 협상 시뮬레이션을 위한 모듈형 환경을 제공합니다. 동적 가격 책정, 시간 기반 양보, 유틸리티 기반 의사결정 등 맞춤형 협상 전략을 갖춘 구매자와 판매자 에이전트가 포함되어 있습니다. 사용자는 맞춤형 프로토콜, 메시지 형식, 시장 조건을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 세션 관리, 제안 추적, 결과 로그, 시각화 도구를 내장하여 에이전트 상호작용을 분석할 수 있게 합니다. 머신러닝 라이브러리와 쉽게 연동되어 강화학습이나 규칙 기반 에이전트 전략 개발도 지원합니다. 확장 가능한 구조로 새로운 에이전트 유형, 협상 규칙, 시각화 플러그인을 추가할 수 있습니다. Multi-Agent-Seller는 멀티에이전트 알고리즘 테스트, 협상 행동 연구, AI 및 전자상거래 개념 교육에 이상적입니다.

멀티에이전트 시스템은 분산 에이전트 기반 아키텍처의 생성, 구성, 실행을 간소화하도록 설계되었습니다. 개발자는 Java 클래스 내에서 에이전트 행동, 통신 온톨로지, 서비스 설명을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 컨테이너 설정, 메시지 전달, 생애주기 관리를 담당합니다. 표준 FIPA 프로토콜을 기반으로 P2P 협상, 협력 계획, 모듈 확장을 지원하며, 사용자는 단일 또는 네트워크 호스트에서 멀티에이전트 시나리오를 실행, 모니터링, 디버깅할 수 있어 연구, 교육, 소규모 배포에 적합합니다.

OpenSilver는 C# 및 XAML을 사용하여 현대적인 .NET 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 무료 오픈 소스 UI 프레임워크입니다. WPF 및 Silverlight 애플리케이션을 지원하고 레거시 Silverlight 기술로부터의 원활한 전환을 촉진합니다. 이 프레임워크는 100% 코드 재사용성을 보장하고 Blazor, React 및 Angular와 같은 다양한 현대적인 웹 기술과의 호환성을 제공하며, Visual Studio Code용 AI 강화 XAML 디자이너를 제공합니다. OpenSilver를 사용하면 개발자가 앱의 원래 모양과 느낌을 유지하면서 모든 브라우저와 장치에서 실행되는 크로스 플랫폼 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 마이그레이션 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

Promptix Python은 Python에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. pip를 통해 간단히 설치하고, 주요 LLM으로 구동되는 에이전트를 인스턴스화하며, 도메인별 도구를 등록하고, 인메모리 또는 영속 데이터 저장소를 구성하며, 다단계 의사 결정 루프를 오케스트레이션할 수 있습니다. SDK는 토큰 출력을 실시간으로 스트리밍하고, 로깅 또는 커스텀 처리를 위한 콜백 핸들러를 지원하며, 맥락을 유지하는 내부 메모리 모듈도 포함되어 있습니다. 개발자는 이 라이브러리를 활용하여 챗봇 어시스턴트, 자동화, 데이터 파이프라인 또는 연구용 에이전트를 몇 분 만에 프로토타입할 수 있습니다. 모듈식 설계로 모델 교체, 맞춤형 도구 추가, 메모리 백엔드 확장이 가능하여 다양한 AI 에이전트 사용 사례에 유연성을 제공합니다.

RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.

ToolAgents는 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 대형 언어 모델과 외부 도구를 통합하는 모듈식 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 문서 분석 등 작업의 엔드포인트를 통해 도구를 등록합니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고, LLM의 출력을 기반으로 도구를 동적으로 호출하거나 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 순차 및 병렬 작업 수행, 오류 처리, 사용자 정의 플러그인 확장을 지원하며, Python 기반 API를 통해 데이터를 검색하고 콘텐츠를 생성하며 스크립트를 실행하고 문서를 처리하는 지능형 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 간소화하여 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 자동화를 가능하게 합니다.

Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.

VMAS는 딥 강화 학습을 활용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하고 훈련하는 종합 도구 키트입니다. 수백 개의 환경 인스턴스에 대한 GPU 기반 병렬 시뮬레이션을 지원하여 높은 처리량의 데이터 수집과 확장 가능한 훈련을 가능하게 합니다. 인기 있는 MARL 알고리즘인 PPO, MADDPG, QMIX, COMA의 구현과 빠른 프로토타이핑을 위한 모듈형 정책 및 환경 인터페이스를 포함합니다. 프레임워크는 분산 실행을 지원하는 중앙 집중식 훈련(CTDE)을 촉진하며, 사용자 정의 보상 조정, 관측 공간, 로깅 및 시각화를 위한 콜백 훅을 제공합니다. 모듈식 설계 덕분에 VMAS는 PyTorch 모델과 외부 환경과 원활하게 통합되어 협력형, 경쟁형, 혼합 목적의 작업에서 연구에 적합하며, 로보틱스, 교통 제어, 자원 배분, 게임 AI 시나리오에 이상적입니다.

Cloudflare Agents는 Cloudflare Workers를 사용하여 네트워크 에지에서 자율 AI 에이전트를 구축, 배포, 관리하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다. 통합 SDK를 활용하여 JavaScript 또는 TypeScript로 에이전트 행동, 사용자 정의 액션 및 대화 흐름을 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Anthropic 등 주요 LLM 공급자와 원활하게 통합되며, HTTP 요청, 환경 변수, 스트리밍 응답에 대한 내장 지원도 제공합니다. 한 번 구성하면 에이전트는 몇 초 만에 글로벌 배포가 가능하며, 엔드 유저에게 초저지연 인터랙션을 제공합니다. 또한, Cloudflare Agents는 로컬 개발, 테스트, 디버깅 도구를 포함하여 원활한 개발 경험을 보장합니다.