Agent Forge는 AI 에이전트를 정의, 실행 및 조정하기 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 내장된 작업 오케스트레이션 API를 통해 작업을 순차적 또는 병렬로 수행하며, 장기 맥락 유지를 위한 메모리 모듈과 외부 서비스(예: LLM, 데이터베이스, 타사 API)를 통합하는 플러그인 시스템을 포함하고 있습니다. 개발자는 복잡한 워크플로우를 저수준 인프라 관리를 하지 않고도 신속하게 프로토타입, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

AgentChat은 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 다양한 대화 에이전트를 실행하는 오픈소스 AI 에이전트 관리 플랫폼입니다. 인터랙티브 채팅 세션을 위한 React 프런트엔드, API 라우팅을 위한 Node.js 백엔드, 그리고 에이전트 기능 확장용 플러그인 시스템을 제공합니다. 에이전트는 역할 기반 프롬프트, 지속적인 메모리 저장, 사전 정의된 워크플로우를 사용하여 요약, 일정 관리, 데이터 추출, 알림 등을 자동화할 수 있습니다. 사용자들은 여러 에이전트 인스턴스를 만들고 커스텀 이름을 지정하며 실시간으로 전환할 수 있습니다. 시스템은 안전한 API 키 관리를 지원하며, 개발자는 데이터 커넥터, 지식 베이스, 타사 서비스를 구축 또는 통합하여 에이전트의 상호작용을 풍부하게 할 수 있습니다.

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.

CrewAI는 완전한 자율성을 가진 AI 에이전트 구축을 위해 설계된 모듈형 Python 프레임워크입니다. 계획 및 의사 결정을 위한 에이전트 오케스트레이터, 외부 API 또는 커스텀 액션을 연결하는 도구 통합 계층, 그리고 상호작용 간에 컨텍스트를 저장하고 호출하는 메모리 모듈과 같은 핵심 구성 요소를 제공합니다. 개발자는 작업을 정의하고, 도구를 등록하며, 메모리 백엔드를 구성하여, 여러 단계의 워크플로를 계획하고, 동작을 수행하며, 결과에 따라 적응하는 에이전트를 시작할 수 있습니다. 이는 인텔리전트 어시스턴트, 자동화된 워크플로, 연구용 프로토타입 제작에 이상적입니다.

autogen-agent-server는 AI 에이전트의 기능을 표준 RESTful 엔드포인트를 통해 노출하는 중앙 조율 플랫폼 역할을 합니다. 주요 기능에는 사용자 정의 프롬프트와 로직으로 새 에이전트 등록, 여러 세션의 상태 추적, 대화 기록 조회, 다중 에이전트 대화 조율이 포함됩니다. 비동기 메시지 처리, 웹훅 콜백, 에이전트 상태 및 로그의 내장 지속성을 제공합니다. 이 서버는 AutoGen 라이브러리와 원활하게 통합되어 LLM을 활용하며, 인증을 위한 커스텀 미들웨어, Docker와 Kubernetes를 통한 확장 지원, 메트릭 모니터링 기능도 갖추고 있습니다. 이 프레임워크는 서버 인프라와 통신 패턴을 추상화하여 챗봇, 디지털 어시스턴트, 자동화 워크플로 구축을 가속화합니다.

CereBro는 자기 주도적 작업 분해, 지속적인 메모리 및 동적 도구 사용이 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 생각, 행동 및 메모리를 관리하는 Brain 핵심, 외부 API를 위한 맞춤 플러그인 지원, 오케스트레이션을 위한 CLI 인터페이스를 포함하고 있으며, 사용자는 에이전트 목표를 정의하고, 추론 전략을 설정하며, 웹 검색, 파일 작업 또는 도메인별 도구와 같은 기능을 통합하여 수동 개입 없이 작업을 끝까지 수행할 수 있습니다.

Chat MulanAI는 자연어 대화를 위한 원활한 웹 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 여러 사전 구성된 모델 중 선택하거나 커스텀 엔드포인트를 통합하고, 프롬프트 템플릿을 생성 및 저장하며, 영구적 메모리를 통해 장기 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 플랫폼은 세션 기록을 기록하여 검토, 내보내기 또는 협업이 가능하며, 효율적인 아이디어 생성, 연구 지원, 코드 디버깅, 창의적 글쓰기 지원을 제공합니다. 내장 도구에는 감정 분석, 번역, 포맷팅 유틸리티가 포함되어 있어 팀과 개인의 업무 흐름을 간소화하고 생산성을 향상시킵니다.

Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.

Exo는 자율 AI 에이전트 생성, 배포 및 확장에 필요한 모든 기능을 제공합니다. 미리 만들어진 에이전트 템플릿으로 시작하거나 드래그 앤 드롭 인터페이스 또는 YAML 정의를 사용하여 커스텀 워크플로우를 만들 수 있습니다. REST API, 데이터베이스, 서드파티 서비스를 통합하여 에이전트의 기능을 확장하세요. 에이전트는 내장된 지속성 메모리와 벡터 저장소를 통해 컨텍스트를 유지합니다. 클라우드 호스팅 환경, CLI/SDK 도구, 대시보드로 성능 모니터링, 로그 검사, 버전 관리를 할 수 있습니다.

GPT Labs는 GPT 기반 AI 에이전트를 생성, 학습, 배포하는 종합적인 노코드 플랫폼입니다. 영속적 메모리, 웹 브라우징, 파일 업로드와 처리, 외부 API와의 원활한 통합 등을 제공하며, 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자들은 대화형 워크플로우를 설계하고, 도메인별 지식을 주입하며, 실시간으로 상호작용을 테스트할 수 있습니다. 설정 후, 에이전트는 REST API 또는 웹사이트와 앱에 포함시켜 배포할 수 있으며, 코딩 없이 고객 지원, 가상 비서, 데이터 분석 작업을 자동화합니다. 플랫폼은 협업 기능, 에이전트 성능 분석, 버전 관리를 지원하며, 유연한 구조로 기업 요구에 맞춰 확장 가능합니다. 또한 역할 기반 액세스와 암호화 같은 보안 기능도 포함되어 있습니다.

GPT-agents는 GPT를 활용하여 자율 AI 에이전트의 생성과 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 도구 키트입니다. 내장된 에이전트 클래스, 모듈형 도구 통합 시스템, 지속적 메모리 관리 기능을 제공하여 계속적인 컨텍스트를 지원합니다. 이 프레임워크는 대화 계획 루프와 다중 에이전트 협업을 처리하여 목표 지정, 하위 작업 예약 및 복잡한 워크플로우에서 에이전트 연결을 가능하게 합니다. 사용자 정의 도구, 모델 선택, 오류 처리를 지원하여 다양한 분야에 대해 강력하고 확장 가능한 자동화를 제공합니다.

LangGraph-Chatchat는 LangGraph의 그래프 데이터베이스 모델을 활용하여 대화 맥락을 저장 및 검색하는 ChatChat 대화 프레임워크용 메모리 관리 플러그인입니다. 런타임 동안 사용자 입력과 에이전트 응답은 의미 노드로 변환되어 관계를 형성하며, 포괄적인 지식 그래프를 생성합니다. 이 구조는 유사도 지표, 키워드 또는 맞춤 필터를 기반으로 과거 상호작용을 효율적으로 검색할 수 있게 합니다. 또한, 메모리 지속성, 노드 병합, TTL 정책의 구성을 지원하여 관련 맥락을 적절히 유지하면서 과부하를 방지합니다. 내장된 직렬화기와 어댑터를 통해 ChatChat 배포에 원활하게 통합 가능하며, 장기 기억 유지, 응답 관련성 향상, 복잡한 대화 흐름 처리를 지원합니다.

PersonalAI는 고급 LLM 통합과 지속적인 세멘틱 메모리, 확장 가능 플러그인 시스템을 결합한 포괄적인 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 Redis, SQLite, PostgreSQL 또는 벡터 스토어와 같은 메모리 백엔드를 구성하여 임베딩을 관리하고 과거 대화를 호출할 수 있습니다. 내장 플러그인은 웹 검색, 파일 읽기/쓰기, 파이썬 코드 실행 등을 지원하며, 강력한 플러그인 API를 통해 커스텀 도구 개발이 가능합니다. 에이전트는 LLM 프롬프트와 도구 호출을 조율하며, 컨텍스트 인식 응답과 자동화된 작업 수행을 합니다. Hugging Face의 로컬 LLM 또는 OpenAI, Azure OpenAI의 클라우드 서비스를 이용할 수 있습니다. PersonalAI의 모듈형 디자인은 도메인 특화 어시스턴트, 자동화 연구 봇, 지식 관리 에이전트의 신속한 프로토타입 제작을 용이하게 합니다.

OmniMind0은 Python으로 작성된 포괄적 에이전트 기반 AI 프레임워크로서, 여러 자율 에이전트를 생성하고 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 데이터 검색, 요약, 의사결정 등 특정 작업을 처리하도록 구성할 수 있으며, Redis 또는 JSON 파일과 같은 플러그형 메모리 백엔드를 통해 상태를 공유합니다. 내장 플러그인 아키텍처는 외부 API 또는 사용자 정의 명령어로 기능 확장을 허용하며, OpenAI, Azure, Hugging Face 모델을 지원하고, CLI, REST API 서버 또는 Docker를 통해 유연하게 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

Solana AI Agent Eliza는 고전적인 Eliza 채팅봇을 Solana 블록체인에 도입한 개념 증명 AI 에이전트입니다. Anchor 기반 Rust 스마트 계약으로 Eliza 대화 패턴을 구현하고, 가벼운 웹 프론트엔드와 함께 작동합니다. 사용자가 메시지를 제출하면, 프론트엔드는 온체인 프로그램을 호출하여 Eliza 스타일의 응답을 생성하고, 프롬프트와 응답을 모두 Solana 계정에 기록합니다. 이 설계는 간단한 AI 로직을 온체인에 직접 통합하는 방법을 보여주며, 변경 불가능하고 감사 가능한 대화 로그를 보장하며, 개발자가 Solana 상에서 더 발전된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 템플릿을 제공합니다.

CopilotKit은 개발자가 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 파일 시스템 액세스, 웹 검색, Python REPL, SQL 커넥터 등의 도구를 등록하고 구성하며, 어떤 지원되는 LLM과도 연결할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태를 지속하고, LangGraph는 복잡한 작업을 위한 구조화된 추론 흐름을 정의할 수 있도록 합니다. 에이전트는 스크립트, 웹 서비스 또는 CLI 앱으로 배포할 수 있으며 클라우드 공급자에 따라 확장 가능합니다. CopilotKit은 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic 모델과 원활하게 통합되어 자동화 워크플로우, 챗봇 및 데이터 분석 봇을 강화합니다.

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.

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.

PrisimAI는 사용자가 빠르게 인텔리전트 에이전트를 프로토타입하고 배포할 수 있는 브라우저 기반 환경을 제공합니다. 비주얼 플로우 빌더를 통해 LLM 기반 구성요소를 조합하고, 외부 API를 통합하며, 장기 메모리를 관리하고, 다단계 작업을 조율할 수 있습니다. 내장된 디버깅과 모니터링은 테스트와 반복 작업을 간소화하며, 플러그인 마켓플레이스를 통해 맞춤형 도구로 확장할 수 있습니다. PrisimAI는 팀 간 협업, 버전 제어, 원클릭 배포를 지원합니다.

Venus는 개발자가 쉽게 지능형 AI 에이전트를 설계, 구성 및 실행할 수 있도록 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 내장된 대화 관리, 지속적 메모리 저장 옵션, 외부 도구 및 API 통합을 위한 유연한 플러그인 시스템을 제공합니다. 사용자는 커스텀 워크플로우를 정의하고, 여러 LLM 호출을 연결하며, 데이터 검색, 웹 스크래핑 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 작업 수행을 위한 함수 호출 인터페이스를 통합할 수 있습니다. Venus는 동기 및 비동기 실행, 로깅, 오류 처리, 에이전트 활동 모니터링을 지원합니다. 낮은 수준의 API 상호 작용을 추상화하여 Venus는 챗봇, 가상 비서, 자동화된 워크플로우의 신속한 프로토타이핑과 배포를 가능하게 하면서 에이전트 행동과 자원 활용에 대한 전체 제어를 유지합니다.