Nano Banana는 텍스트와 이미지 입력을 결합하여 일관된 캐릭터 편집 및 장면 보존을 생성하는 혁신적인 AI 기반 이미지 생성 및 편집 플랫폼입니다. 초고속 생성 속도, 고품질 포토리얼리스틱 렌더링을 제공하며 단계별로 이미지를 정제할 수 있는 반복 편집을 지원합니다. 사용자는 간단한 텍스트 명령으로 배경, 표정, 객체 또는 전체 장면을 원활하게 변경할 수 있습니다.

SCOUT-2는 대형 언어 모델을 기반으로 하는 자율 에이전트를 구축하기 위한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 목표 분해, 작업 계획, 실행 엔진, 피드백 기반 반성 모듈이 포함되어 있습니다. 개발자는 상위 목표를 정의하면 SCOUT-2는 자동으로 작업 트리를 생성하고, 작업자를 배치하여 실행하며, 진행 상황을 모니터링하고 결과에 따라 작업을 수정합니다. OpenAI API와 통합되며, 맞춤 프롬프트와 템플릿으로 확장하여 다양한 워크플로를 지원할 수 있습니다.

Aegix는 복잡한 워크플로우를 다단계 추론으로 처리할 수 있는 AI 에이전트 조정을 위한 강력한 SDK를 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 지원하며, 데이터베이스 커넥터 또는 웹 스크래퍼 같은 사용자 정의 도구를 통합할 수 있고, 벡터 저장소와 같은 메모리 모듈로 대화 상태를 유지할 수 있습니다. Aegix의 유연한 에이전트 루프 구조는 계획, 실행, 검토 단계를 지정할 수 있게 하여, 에이전트가 출력을 반복적으로 개선하도록 합니다. 문서 질문, 코드 도우미 또는 자동 지원 에이전트 개발에 관계없이, Aegix는 명확한 추상화와 구성 기반 파이프라인, 확장 포인트를 통해 개발을 간소화합니다. 프로토타입에서 배포까지 확장 가능하며 신뢰성 높은 성능과 유지보수적 코드 구조를 보장합니다.

Agentic Seek는 OpenAI의 GPT 모델과 맞춤형 도구 키트를 활용하여 전체 웹 조사 수명 주기를 자동화합니다. 사용자는 고수준 목표를 정의하고, 시스템은 검색 쿼리를 실행하는 전문 하위 에이전트를 생성하며, 웹사이트를 탐색하고, 스크래핑을 통해 핵심 정보를 추출하고, 결과를 요약합니다. 반복적 개선을 지원하여, 새로운 통찰을 바탕으로 결과를 검토하고 업데이트할 수 있습니다. 개발자는 맞춤형 액션 핸들러와 API 커넥터를 통합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 경쟁 정보 수집, 학술 연구, 시장 분석, 대규모 데이터 수집에 적합하며, 수작업 탐색을 줄이고 의사결정을 가속화하며 여러 온라인 소스를 포괄적으로 커버합니다. 플랫폼에는 에이전트 활동을 모니터링하고 중간 결과를 검토할 수 있는 웹 기반 인터페이스가 포함되어 있습니다. 내장된 로그, 맞춤형 프롬프트, 감사 기록 시스템으로, 팀은 에이전트의 결정을 추적하여 투명성, 컴플라이언스, 품질 보증을 확보할 수 있습니다.

Crewai는 Python 기반의 라이브러리로, 다중 AI 에이전트 시스템을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자는 특수 역할을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 에이전트 간 통신을 위한 메시징 채널을 구성하며, 실시간 컨텍스트에 따라 작업을 배분하는 동적 플래너를 구현할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처로 각 에이전트에 대해 다양한 LLM 또는 사용자 정의 모델을 연결할 수 있습니다. 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 대화와 결정을 추적하여 디버깅과 행동 개선을 원활하게 합니다.

Meta-Agent-with-More-Agents는 복수의 전문 하위 에이전트가 협력하는 메타 에이전트 아키텍처를 구현하는 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain을 이용한 에이전트 조정과 OpenAI API를 활용한 자연어처리를 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 감정 분석, 의사 결정 또는 콘텐츠 생성과 같은 맞춤형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 메타 에이전트는 작업 분해, 목표 배분, 결과 수집, 피드백 루프로 결과를 반복적으로 개선합니다. 모듈형 설계로 병렬 처리, 로깅, 에러 핸들링을 지원하며, 다단계 워크플로우, 연구 파이프라인, 역동적 의사결정 지원 시스템을 자동화하는 데 적합합니다. 에이전트 간 통신과 라이프사이클 관리를 추상화하여 견고한 분산 AI 시스템 구축을 용이하게 합니다.