AutoBrowse는 LLM 기반의 웹 자동화를 지원하는 개발자 라이브러리입니다. 대형 언어 모델을 활용하여 검색, 탐색, 상호작용, 정보 추출 등 브라우저 동작을 계획하고 실행합니다. 계획자-실행자 패턴을 사용하여 고수준 작업을 단계별 행동으로 분해하며, JavaScript 렌더링, 폼 입력, 링크 트래버설, 콘텐츠 파싱을 처리합니다. 구조화된 데이터 또는 요약을 출력하며, 연구, 데이터 수집, 자동화 테스트, 경쟁 정보 수집 등에 적합합니다.

FreeAct는 모듈식 아키텍처를 사용하여 AI 에이전트의 생성 과정을 간소화합니다. 개발자는 상위 목표를 정의하고 계획 모듈을 구성하여 단계별 계획을 생성합니다. 추론 구성 요소는 계획의 실현 가능성을 평가하며, 실행 엔진은 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 외부 도구 호출을 조율합니다. 메모리 관리는 대화 컨텍스트와 과거 데이터를 추적하여 에이전트가 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있게 지원합니다. 환경 레지스트리는 사용자 지정 도구와 서비스의 쉽게 통합할 수 있도록 하며, 동적 적응을 가능하게 합니다. FreeAct는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 로컬 서버 또는 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다. 오픈소스 특성 및 확장 가능한 설계로 연구 및 실용적인 지능형 에이전트의 신속한 프로토타입 제작을 지원합니다.

Semi Agent는 계획, 실행, 장기적인 문맥 기억이 가능한 AI 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 인기 있는 언어 모델과 통합하며, 커스텀 기능을 위한 도구 정의를 지원하고, 대화 또는 작업 중심의 메모리를 유지합니다. 개발자는 단계별 계획을 정의하고, 외부 API 또는 스크립트를 도구로 연결하며, 내장된 로깅을 활용하여 에이전트 행동을 디버그하고 최적화할 수 있습니다. 오픈소스 설계와 Python 기반으로 쉽고 맞춤화 가능하며 확장, 기존 파이프라인에 통합이 용이합니다.