mcp-agent-graph는 AI 에이전트용 그래프 기반 오케스트레이션 레이어를 제공하여 개발자가 복잡한 다단계 워크플로우를 방향 그래프로 매핑할 수 있게 합니다. 그래프의 각 노드는 작업 또는 함수를 나타내며, 입력, 출력, 종속성을 포착합니다. 간선은 에이전트 간의 데이터 흐름을 정의하여 올바른 실행 순서를 보장합니다. 엔진은 순차 및 병렬 실행 모드를 지원하며, 자동 종속성 해결과 커스텀 파이썬 함수 또는 외부 서비스와의 통합을 제공합니다. 내장 시각화를 통해 사용자들은 그래프 토폴로지를 검사하고 워크플로우를 디버그할 수 있습니다. 이 프레임워크는 데이터 처리, 자연어 워크플로우 또는 결합된 AI 모델 파이프라인을 위한 모듈식이고 확장 가능한 멀티 에이전트 시스템 개발을 촉진합니다.

OmniSteward는 Python 기반의 모듈식 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, OpenAI, 로컬 LLM에 연결되고 사용자 정의 모델도 지원합니다. 맥락 저장용 메모리 모듈, API 호출, 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리용 도구킷을 제공합니다. 사용자는 프롬프트, 워크플로우, 트리거를 포함한 에이전트 템플릿을 정의합니다. 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 오케스트레이션하고 대화 기록을 관리하며 파이프라인을 통해 작업을 자동화합니다. 또한 로깅, 모니터링 대시보드, 플러그인 아키텍처, 타사 서비스와의 통합도 포함됩니다. OmniSteward는 연구, 운영, 마케팅 등 도메인 전용 도우미 개발을 간소화하며 유연성, 확장성, 오픈소스 투명성을 제공합니다.

ThreeAgents는 Python으로 구축되었으며, OpenAI의 채팅 완료 API를 활용하여 역할이 다른 여러 AI 에이전트를 인스턴스화합니다(시스템, 어시스턴트, 사용자). 에이전트 프롬프트, 역할 기반 메시지 처리, 맥락 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 커스텀 프롬프트 템플릿을 정의하고, 에이전트 성격을 설정하며, 상호작용을 연결하여 현실적인 대화 또는 작업 중심 워크플로우를 시뮬레이션할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 전달, 컨텍스트 창 관리, 로깅을 처리하여 협력적 의사결정 또는 계층적 작업 분해에 대한 실험을 지원합니다. 환경 변수 및 모듈형 에이전트 지원으로 OpenAI와 로컬 LLM 백엔드 간의 전환이 원활하며, 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 예제 스크립트와 Docker 지원으로 빠른 설정이 가능합니다.