GenAI Agents SDK는 대형 언어 모델을 이용하여 자율적인 AI 에이전트를 만들 수 있게 도와주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 저장, 도구 인터페이스, 계획 전략, 실행 루프를 위한 플러그 가능한 모듈이 포함된 핵심 에이전트 템플릿을 제공합니다. 외부 API 호출, 파일 읽기/쓰기, 검색 수행, 데이터베이스와의 상호작용 등 다양한 구성을 지원합니다. 모듈식 설계로 쉽게 맞춤화하고 빠르게 프로토타입을 제작하며, 새로운 기능의 원활한 통합을 가능하게 하여, 사고, 계획, 행동이 가능한 역동적이고 자율적인 AI 애플리케이션 제작을 지원합니다.

LangChain Google Gemini 에이전트는 구글의 Gemini 언어 모델로 구동되는 자율 AI 에이전트 생성을 간소화하는 Python 기반 라이브러리입니다. LangChain의 모듈화된 접근법(프롬프트 체인, 메모리 관리, 도구 통합)과 Gemini의 고급 자연어 이해 기능을 결합합니다. 사용자 정의 도구(API 호출, 데이터베이스 질의, 웹 스크래핑, 문서 요약 등)를 정의하고, 사용자 입력을 해석하여 적절한 도구 액션을 선택하고 일관된 응답을 구성하는 에이전트를 오케스트레이션할 수 있습니다. 이는 단계별 추론, 실시간 데이터 액세스, 문맥 기반 대화를 지원하며, 챗봇, 연구 도우미, 자동화 워크플로우 구축에 이상적입니다. 또한, 대중적인 벡터 저장소 및 클라우드 서비스와의 통합도 지원하여 확장성을 확보합니다.

LlamaIndex는 대규모 언어 모델과 프라이빗 또는 도메인 특정 데이터를 연결하기 위해 설계된 Python 기반 개발자 중심 라이브러리입니다. 벡터, 트리, 키워드 인덱스 등 여러 인덱스 타입과 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API에 대한 어댑터를 제공합니다. 문서를 노드로 분할하고, 인기 있는 임베딩 모델로 노드를 임베딩하며, 스마트 검색을 수행하여 LLM에 컨텍스트를 제공합니다. 내장 캐싱, 쿼리 스키마, 노드 관리 기능으로 검색 보강 생성 구축을 간소화하여, 채팅봇, QA 서비스, 분석 파이프라인 등에 정밀하고 풍부한 컨텍스트 기반 응답을 가능하게 합니다.

Metaflow는 데이터 과학자와 엔지니어가 실제 데이터 과학 프로젝트를 구축, 관리 및 확장하는 데 도움을 주는 Python 라이브러리입니다. Netflix에서 시작된 Metaflow는 머신 러닝 (ML), 인공지능 (AI) 및 데이터 과학과 관련된 다양한 데이터 집약적인 응용 프로그램의 개발, 배포 및 운영을 위한 간소화된 솔루션을 제공합니다. 일관된 API를 제공하여 워크플로우 오케스트레이션, 데이터 이동, 버전 추적 및 클라우드로의 컴퓨팅 확장을 간소화하여 프로젝트를 처음부터 끝까지 효율적으로 개발할 수 있습니다.

NagaAgent는 Python에서 AI 에이전트 생성, 오케스트레이션 및 확장을 간단하게 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 플러그 앤 플레이 도구 통합 시스템, 영구 회화 메모리 객체 및 비동기 다중 에이전트 컨트롤러를 제공합니다. 개발자는 사용자 지정 도구를 함수로 등록하고, 에이전트 상태를 관리하며, 다수의 에이전트 간 상호 작용을 코레이드할 수 있습니다. 프레임 워크에는 로깅, 오류 처리 훅 및 신속한 프로토타이핑을 위한 사전 구성 옵션이 포함되어 있습니다. NagaAgent는 고객 지원 봇, 데이터 처리 파이프라인 또는 연구 도우미와 같은 복잡한 워크플로우 구축에 적합하며 인프라 오버헤드가 없습니다.

simple_rl은 강화 학습 연구와 교육을 간소화하기 위해 설계된 미니멀한 Python 라이브러리입니다. 환경과 에이전트 정의를 위한 일관된 API를 제공하며, Q-학습, 몬테카를로 방법, 가치 및 정책 반복과 같은 일반 RL 패러다임을 지원합니다. GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits와 같은 샘플 환경이 포함되어 있어 실습 실험이 용이합니다. 사용자들은 기본 클래스를 확장하여 맞춤형 환경 또는 에이전트를 구현할 수 있으며, 유틸리티 함수는 로깅, 성능 추적, 정책 평가를 담당합니다. 가벼운 구조와 깔끔한 코드로 빠른 프로토타이핑, RL 핵심 교육, 새 알고리즘 벤치마킹에 이상적입니다.

Serena는 복잡한 워크플로우를 자율적 계획과 실행을 통해 자동화하도록 설계되었습니다. 웹 검색 엔진, 데이터베이스, API와 상호작용하여 정보를 수집하고, 결과를 요약하며, 사용자 정의 목표에 따라 작업을 수행합니다. 파이썬 라이브러리로서 세션 간 상태를 유지하며, 확장 기능을 위해 플러그인을 동적으로 로드하고, 구조화된 계획을 생성하기 위해 큰 언어 모델을 사용합니다. 개발자는 코드 실행, 파일 관리, 분석을 위한 도구 통합을 맞춤 설정할 수 있어 연구, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 활용됩니다.

Trainable Agents는 최첨단 대형 언어 모델을 탑재한 AI 에이전트의 신속한 개발과 훈련을 위한 모듈식 확장 툴킷으로 설계되었습니다. 이 프레임워크는 인터랙션 환경, 정책 인터페이스, 피드백 루프와 같은 핵심 컴포넌트를 추상화하여, 개발자가 작업 정의, 데모 제공, 보상 함수 구현을 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. OpenAI GPT 및 Anthropic Claude를 기본 지원하며, 경험 재생, 배치 훈련, 성능 평가를 용이하게 합니다. 또한 로깅, 지표 추적, 훈련된 정책의 배포를 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. 대화형 봇 제작, 워크플로 자동화, 연구 수행 등 전체 수명 주기를 하나로 통합된 Python 패키지로 제공합니다.

AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.

CogAgent는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 연구 지향의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 메모리 관리, 계획 및 추론, 도구 및 API 통합, 사고 체인 실행을 위한 핵심 모듈을 제공합니다. 높은 모듈화 구조를 통해 사용자 정의 도구, 메모리 저장소 및 에이전트 정책을 정의하여 대화형 챗봇, 자율 작업 계획자, 워크플로 자동화 스크립트를 만들 수 있습니다. CogAgent는 OpenAI GPT, Meta LLaMA 등 인기 있는 LLM과의 통합을 지원하여 연구자와 개발자가 다양한 실제 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트 실험, 확장 및 확장할 수 있게 합니다.

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.

SmartRAG는 대규모 언어 모델과 함께 사용하는 모듈식 Python 라이브러리입니다. 문서 수집, 벡터 인덱싱, 최신 LLM API를 결합하여 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 제공합니다. 사용자는 PDF, 텍스트 파일 또는 웹페이지를 임포트하고, FAISS 또는 Chroma 같은 인기 벡터 저장소를 이용해 인덱싱하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의할 수 있습니다. SmartRAG는 검색, 프롬프트 조합, LLM 추론을 조율하여 출처 문서에 기반한 일관된 답변을 제공합니다. RAG 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 지식 기반 Q&A 시스템, 챗봇, 연구 지원 도구 개발을 가속화합니다. 개발자는 커넥터를 확장하거나 LLM 공급자를 바꾸거나 검색 전략을 미세 조정하여 특정 지식 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

SyntropAI는 개발자 중심의 파이썬 라이브러리로, 자율형 AI 에이전트 구축을 간소화합니다. 이 라이브러리는 메모리 관리, 도구 및 API 통합, LLM 백엔드 추상화, 다단계 워크플로우를 조율하는 기획 엔진이 포함된 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 사용자는 커스텀 도구를 정의하고, 지속 또는 단기 메모리를 구성하며, 지원되는 LLM 제공자를 선택할 수 있습니다. 또한 로깅 및 모니터링 훅이 포함되어 에이전트의 의사 결정을 추적할 수 있습니다. 플러그인 모듈을 통해 빠른 반복 개발이 가능하여 챗봇, 지식 어시스턴트, 태스크 자동화 봇, 연구 프로토타입에 적합합니다.

Agentin은 계획, 행동 및 학습이 가능한 지능형 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 대화형 메모리 관리, 외부 도구 또는 API 통합, 병렬 또는 계층적 워크플로우 내에서 여러 에이전트를 오케스트레이션하는 추상화를 제공합니다. 구성 가능한 플래너 모듈과 맞춤형 도구 래퍼를 지원하여 자율 데이터 처리 에이전트, 고객 서비스 봇 또는 연구 보조 도구의 빠른 프로토타이핑이 가능합니다. 또한 프레임워크는 확장 가능한 로깅 및 모니터링 후크를 제공하여 에이전트 결정 추적과 복잡한 다단계 상호작용 문제 해결을 쉽게 합니다.

Agentic AI Workflow는 복잡한 작업 자동화를 위해 여러 AI 에이전트를 조율하는 확장 가능한 Python 라이브러리입니다. 목표를 구체적인 단계로 분해하는 계획 에이전트, 연결된 LLM을 통해 해당 단계를 수행하는 실행 에이전트, 결과를 검토하고 전략을 개선하는 반영 에이전트를 포함합니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 메모리 모듈, 커넥터 통합을 주요 언어 모델에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 재사용 가능한 구성 요소, 로깅, 성능 지표를 제공하여 자율 연구 보조원, 콘텐츠 파이프라인, 데이터 처리 워크플로의 생성을 간소화합니다.

Autonomous Agents는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 인식, 추론, 행동과 같은 핵심 구성 요소를 추상화하여 사용자 정의 도구, 메모리, 전략을 정의할 수 있게 합니다. 에이전트는 다단계 작업을 자율적으로 계획하고, 외부 API를 질의하며, 사용자 정의 파서를 통해 결과를 처리하고, 대화 맥락을 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동적 도구 선택, 순차 및 병렬 작업 실행, 메모리 영속성을 지원하여 데이터 분석, 연구, 이메일 요약, 웹 스크래핑 등에 강력한 자동화를 가능하게 합니다. 확장 가능한 설계로 다양한 LLM 제공자 및 사용자 모듈과의 통합이 용이합니다.

Flocking Multi-Agent는 군집 지능을 보여주는 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 모듈식 라이브러리를 제공합니다. 결속, 분리, 정렬의 핵심 조종 행동과 장애물 회피, 동적 목표 추적을 포함합니다. Python과 Pygame을 이용한 시각화를 통해, 이 프레임워크는 이웃 반경, 최대 속도, 회전 힘 등의 파라미터를 조정할 수 있습니다. 사용자 정의 행동 함수와 로보틱스 또는 게임 엔진 통합을 위한 훅을 통해 확장 가능하며, AI, 로보틱스, 게임 개발, 학술 연구에 이상적입니다. 간단한 지역 규칙이 어떻게 복잡한 글로벌 형태를 만들어내는지 보여줍니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.